Skal kvalitetssikre bruk av syntetiske data i helsesektoren

EU-prosjektet SYNTHIA utvikler validerte verktøy og metoder for syntetisk datagenerering på tvers av ulike datatyper. Dette inkluderer laboratorieresultater, kliniske notater, bildediagnostikk og genomikk (studiet av hele menneskets DNA for å forstå genetisk funksjon og variasjon). 

I prosjektet skal de benytte generativ kunstig intelligens til å skape syntetiske data, som etterligner ekte pasientdata. 

Prosjektet har som mål å vise at syntetiske data kan være løsningen på manglende reelle datasett av høy kvalitet. 

Prosjektet skal testes på kreftsvulster, blodkreft, Alzheimers og metabolske sykdommer.

DNV kvalitetssikrer

Det norske kvalitetssikringsselskapet DNV har fått oppgaven med å utvikle et rammeverk for kvalitetssikring av syntetiske data for sikker og trygg bruk, i prosjektet.

DNV skal kvalitetssikre bruken av syntetiske data for ulike sykdommer, identifisere tillitsgap hos interessenter som påvirkes av bruken av syntetiske data, sikre bærekraftig bruk gjennom en livssyklusbasert forståelse av kvalitets-, personvern- og regulatoriske behov, og utforske hvordan DNV – som en uavhengig tredjepart – kan  tette tillitsgapene ved å utnytte regulatorisk kunnskap og erfaring.

Sikrer datagrunnlaget

Kunstig intelligens har blitt pekt på som løsningen til de utfordringene helsesektoren har på oppgaver som er repetitive. Algoritmene krever store mengder høykvalitetsdata, samtidig som personvernet må ivaretas. Prosjektet skal bidra til at syntetiske data, som er laget ved å bruke generativ kunstig intelligens for å etterligne ekte pasientdata, skal kunne brukes til å løse dagens utfordringer knyttet til personvern og begrenset tilgang til høykvalitetsdata. 

Det er EUs Innovative Health Initiative som finansierer prosjektet. Dette er et offentlig-privat samarbeid som ønsker å revolusjonere AI-drevet forskning og innovasjon, og sikre at pasienter får best mulig behandling, samtidig som personlig informasjon beskyttes:

– Tillitten til AI-systemer er helt avgjørende, og vi er stolte av å ha fått rollen med å sikre at datagrunnlaget og bruken av generativ kunstig intelligens er tilpasset formålet og er uten bias. Bruk av syntetiske data til å bygge store datasett har et stort potensial for å forbedre forskning og utvikling i helsevesenet ved å supplere allerede tilgjengelige data. Ved å bruke kunstig intelligens til å generere syntetiske databaser er det mulig å opprettholde personvernet samtidig som det tilbys nye verktøy, sier Serena Marshall, DNVs prosjektleder for SYNTHIA, i en pressemelding. Hun fortsetter:

– Vi skal bidra til å bygge tillit til teknologien og dataene som genereres. Dette er avgjørende for å møte målet med prosjektet, som er å bruke generativ kunstig intelligens til å akselerere oppdagelser innen medisin og gjøre personlig helsehjelp mer tilgjengelig og effektiv for alle.

Plattform for arbeidsflyt 

En nøkkelkomponent i prosjektet er en plattform som skal fungere som en sentral ressurs for forskningsmiljøene. Plattformen vil tilby arbeidsflyt for syntetisk datagenerering tilpasset spesifikke behov, sammen med robuste rammeverk for å vurdere personvern, kvalitet og anvendelighet. Hvert datasett vil være tydelig merket med sin egnethet for ulike forskningsområder. 

SYNTHIA-konsortiet har 32 partnere fra 16 europeiske land innen medtech, legemiddelindustri, akademia, medisinsk forskning og helseinstitusjoner. I tillegg til DNV er Novo Nordisk, GE HealthCare, PFIZER, JANSSEN, Gates Ventures og en rekke universiteter og forskningsinstitutter med i prosjektet som har en varighet på 60 måneder og et budsjett på 22,4 millioner euro.