Studium wykonalności jest projektem współpracy z KTH i Stockholm Science City (SSCI) i ma na celu zbadanie możliwości wykorzystania syntezy jako metody udostępniania danych dotyczących zdrowia przedsiębiorstwom, naukowcom, świadczeniodawcom opieki zdrowotnej i innym podmiotom w bezpieczny sposób, który nie stoi w sprzeczności z ogólnym rozporządzeniem o ochronie danych, RODO, aby przyczynić się do bezpieczniejszej i bardziej równej opieki. Aby móc opracowywać metody w ramach sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), które mogą przynosić korzyści w opiece zdrowotnej, wymaga to dużych ilości odpowiednich i zatwierdzonych danych. Główną grupą docelową są małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP), które opracowują algorytmy SI i ML, a także te, które opracowują procesy, narzędzia i metody leczenia w opiece zdrowotnej. Cel Głównym celem studium wykonalności jest zbadanie, czy synteza jest użyteczną metodą bezpiecznej wymiany danych dotyczących opieki zdrowotnej bez sprzeczności z obowiązującymi przepisami, a tym samym tworzenia wartości danych dotyczących opieki w bazie danych VAL. Kamienie milowe: 1) Znajdź metodę, która pozwala syntetycznemu zestawowi danych osiągnąć taką samą jakość, a tym samym użyteczność co oryginalne dane. Odbywa się to poprzez wybór parametrów z bazy danych VAL. 2) Znaleźć metodę, która ma wystarczająco wysoki poziom syntezy, aby zapewnić, że bariery prawne w ujawnianiu tych danych są przystępne cenowo. Obejmuje to ocenę techniczną, w której można prześledzić osobę fizyczną, oraz ocenę prawną, która zapewnia, że dane nie są sprzeczne z RODO. 3) Dobre zrozumienie potrzeb grupy docelowej w zakresie danych dotyczących zdrowia, a także zrozumienie kluczowych czynników grupy docelowej w oparciu o aspekty zrównoważonego rozwoju. Oczekuje się, że studium wykonalności stworzyło podstawę dla ewentualnego projektu wdrożeniowego.