Priekšizpēte ir sadarbības projekts kopā ar KTH un Stockholm Science City (SSCI), un tā mērķis ir izpētīt iespējas izmantot sintēzi kā metodi, lai padarītu veselības datus pieejamus uzņēmumiem, pētniekiem, veselības aprūpes sniedzējiem un citiem dalībniekiem drošā veidā, kas nav pretrunā Vispārīgajai datu aizsardzības regulai (VDAR), lai veicinātu drošāku un vienlīdzīgāku aprūpi. Lai varētu izstrādāt mākslīgā intelekta (MI) un mašīnmācīšanās (ML) metodes, kas var būt noderīgas veselības aprūpē, ir vajadzīgs liels daudzums attiecīgu un apstiprinātu datu. Galvenā mērķgrupa ir mazie un vidējie uzņēmumi (MVU), kas izstrādā MI un ML algoritmus, kā arī tie, kas izstrādā veselības aprūpes procesus, rīkus un ārstēšanu. Mērķis Priekšizpētes galvenais mērķis ir izpētīt, vai sintēze ir noderīga metode, lai droši apmainītos ar veselības aprūpes datiem, nenonākot pretrunā ar spēkā esošajiem tiesību aktiem un tādējādi radot aprūpes datu vērtību VAL datubāzē. Starpposma mērķi: 1) Atrodiet metodi, kas ļauj sintētisku datu kopu, lai sasniegtu tādu pašu kvalitāti un līdz ar to lietojamību kā sākotnējie dati. Tas tiek darīts, izmantojot virkni parametru no VAL datubāzes. 2) Atrodiet metodi, kurai ir pietiekami augsts sintēzes līmenis, lai nodrošinātu, ka juridiskie šķēršļi šo datu izpaušanai ir pieejami. Tas ietver tehnisku novērtējumu, kurā var izsekot personai, un juridisku novērtējumu, kas nodrošina, ka dati nav pretrunā VDAR. 3) gūt labu izpratni par mērķgrupas vajadzībām veselības datu ziņā, kā arī gūt izpratni par mērķa grupas kritiskajiem faktoriem, pamatojoties uz ilgtspējības aspektiem. Paredzams, ka priekšizpēte ir radījusi pamatu iespējamam īstenošanas projektam.