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Synthetic Data Generation Framework for Integrated Validation of Use Cases and AI Healthcare Applications

Description du projet

Protéger les données de santé par le biais de solutions synthétiques

L’accès à des données médicales de haute qualité est essentiel à l’avancement de la recherche dans le domaine des soins de santé, mais des préoccupations relatives à la protection de la vie privée des patients et des réglementations strictes limitent la disponibilité des données. Les méthodes traditionnelles d’anonymisation des données ne permettent souvent pas de protéger valablement les informations sensibles. En outre, la complexité des données relatives aux soins de santé, dont la génomique et l’imagerie, complique la création d’alternatives synthétiques précises. L’absence de solutions fiables entrave les progrès de l’innovation dans le domaine des soins de santé basés sur les données. Dans ce contexte, le projet SYNTHIA, financé par l’UE, se consacre à ce problème en améliorant la génération de données synthétiques pour les applications dans le domaine de la santé. Axé sur six maladies, SYNTHIA développe de nouvelles techniques qui permettront de créer des données réalistes, multimodales et longitudinales, tout en garantissant la transparence et la sécurité. La plateforme ouverte de SYNTHIA fournira aux chercheurs des ensembles de données et des outils synthétiques validés, accélérant ainsi les progrès dans le domaine des soins de santé sans compromettre la vie privée des patients.

Objectif

SYNTHIA is an ambitious collaboration between public and private institutions to facilitate the responsible use of Synthetic Data (SD) in healthcare applications. The project will improve the methodological and technical aspects of SD Generation (SDG) by developing new techniques and advancing established ones for different data modalities, including genomics and imaging, to improve the generation of realistic multimodal and longitudinal data.
This project will provide the research community with approaches for transparent benchmarking of alternative SDG methods for specific applications, identify and establish evaluation metrics and methodologies, and contribute to the standardisation of an evaluation assessment framework for SD. Robust evidence of SD applicability in a set of use cases across a broad spectrum of medical conditions will be crucial to demonstrate the potential of SD to accelerate data-driven solutions of equivalent quality to those derived from real patient data. Furthermore, legal and regulatory implications of SD use will be analysed with the aim of delivering an assurance framework to guide secure SD utilization in healthcare.
These significant breakthroughs will be implemented through the open SYNTHIA federated platform, facilitating responsible SD use by the health research community. The platform will facilitate users´ long-term access to extensively validated, reusable synthetic datasets, as well as to SDG workflows and SD assessment frameworks. The federated infrastructure will rely on extended open-source frameworks for interoperability with other data-sharing infrastructures in the context of the European Health Data Space.
A multidisciplinary collaboration of SDG developers, FAIR data experts, clinical researchers, developers of therapies and data-based tools, legal experts, socio-economic analysts, regulatory, policy advocacy, and communication experts will provide a 360º vision on how to advance healthcare applications through SD use.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.

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Coordinateur

FUNDACION PARA LA INVESTIGACION DEL HOSPITAL UNIVERSITARIO LA FE DE LA COMUNIDAD VALENCIANA
Contribution nette de l'UE
€ 1 812 018,75
Adresse
AV FERNANDO ABRIL MARTORELL 106
46026 Valencia
Espagne

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Région
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 1 812 018,75

Participants (32)

Partenaires (6)