De voorstudie is een samenwerkingsproject met KTH en Stockholm Science City (SSCI) en heeft tot doel de mogelijkheden te onderzoeken van het gebruik van synthesizers als methode om gezondheidsgegevens beschikbaar te stellen aan bedrijven, onderzoekers, zorgverleners en andere actoren op een veilige manier die niet in strijd is met de AVG, om zo bij te dragen aan een veiligere en meer gelijke zorg. Om methoden op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) te kunnen ontwikkelen die de gezondheidszorg ten goede kunnen komen, zijn grote hoeveelheden relevante en gevalideerde gegevens nodig. De primaire doelgroep is kleine en middelgrote ondernemingen (kmo’s) die AI- en ML-algoritmen ontwikkelen en die processen, instrumenten en behandelingen voor de gezondheidszorg ontwikkelen. Het belangrijkste doel van de voorstudie is te onderzoeken of synthese een nuttige methode is om gezondheidsgegevens veilig te delen zonder inbreuk te maken op de bestaande wetgeving en zo waarde te creëren van de gezondheidsgegevens in de VAL-databank. Mijlpalen: 1) Vind een methode die ervoor zorgt dat een synthetische dataset dezelfde kwaliteit en dus bruikbaarheid krijgt als originele gegevens. Dit gebeurt door middel van een selectie van parameters uit de VAL-database. 2) Vind een methode die een voldoende hoog syntheseniveau heeft om ervoor te zorgen dat de wettelijke belemmeringen voor de openbaarmaking van deze gegevens betaalbaar zijn. Dit omvat een technische evaluatie waarin wordt bekeken of het mogelijk is om terug te traceren naar een individu en een juridische evaluatie die ervoor zorgt dat de gegevens niet in strijd zijn met de AVG. 3) Krijg een goed inzicht in de behoeften van de doelgroep op het gebied van gezondheidsgegevens en krijg ook inzicht in de kritische factoren in de doelgroep op basis van duurzaamheidsaspecten. De voorstudie zal naar verwachting een kennisbasis hebben opgeleverd voor een mogelijk uitvoeringsproject bij afsluiting.