Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Privacy compliant health data as a service for AI development

Opis projektu

Ochrona danych dotyczących zdrowia w celu zapewnienia inteligentniejszej opieki

Opieka zdrowotna wkracza w nową erę precyzji i zapobiegania, napędzaną przez dane. Wciąż jednak występuje wiele przeszkód w dostępie do dużych, zróżnicowanych zbiorów danych, wynikających z wymogów ochrony prywatności oraz rozproszonego przechowywania. Mając to na uwadze, zespół finansowanego przez UE projektu PHASE IV AI dąży do opracowania nowych metod generowania syntetycznych danych o zdrowiu, umożliwiających innowacje w zakresie sztucznej inteligencji bez ujawniania wrażliwych informacji o pacjentach. W ramach projektu powstaną chroniące prywatność procesy przetwarzania i usługi danych, a także uruchomiony zostanie europejski rynek danych dotyczących zdrowia. Testy w warunkach rzeczywistych, koncentrujące się na raku, pokażą, w jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić opiekę nad pacjentem, przy jednoczesnym zachowaniu jego prywatności.

Cel

Artificial intelligence (AI) enables data-driven innovations in health care. AI systems, which process vast amounts of data quickly and in detail, show promise both as a tool for preventive health care and clinical decision-making. However, the distributed storage and limited access to health data form a barrier to innovation, as developing trustworthy AI systems requires large datasets for training and validation. Furthermore, the availability of anonymous datasets would increase the adoption of AI-powered tools by supporting health technology assessments and education. Secure, privacy compliant data utilization is key for unlocking the full potential of AI and data analytics.

In this proposal, we will advance the current state-of-the-art data synthesis methods towards a more generalized approach of synthetic data generation. We will also develop metrics for testing and validation, as well as protocols that enable synthetic data generation without access to real-world data (through multi-party computation).

We aim to provide: 1) Improved methods and technical pipelines for privacy-preserving data synthesis including different data formats such as EHRs and medical images, 2) Easy to use and configurable data services to enable AI developers’ access to larger pools of decentralized de-identified data through multi-party computing, 3) Provide anonymous data on demand or from a (temporary) repository, 4) Establish a Data Market – facilitating data sharing and monetization incl. incentives-based provision of data to the services, 5) Integrate the data market and the data service ecosystem as a X-European health data hub in the European Health Data Space, and 6) Validate the results with real-world use-cases focusing on high impact diseases, cancer types in particular.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-HLTH-2022-IND-13

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

TURUN YLIOPISTO
Wkład UE netto
€ 929 046,00
Koszt całkowity
€ 929 046,25

Uczestnicy (14)

Partnerzy (6)