De Europese Commissie heeft zich een ambitieus doel gesteld voor 2030. Tegen die tijd moeten burgers volledig beschikken over hun eigen gegevens – waaronder gezondheidsgegevens – en over de vaardigheden om over die gegevens te beslissen. Het hergebruiken van persoonlijke gezondheidsgegevens is echter bijzonder moeilijk. Door een groot aantal uitdagingen is veel van dit soort data niet gecureerd of te gebruiken voor geavanceerde algoritmen, die preventieve en gepersonaliseerde geneeskunde en klinisch onderzoek kunnen ondersteunen.

Het nieuwe onderzoeksproject AIDAVA (voor "AI-powered Data Curation & Publishing Virtual Assistant") wil grote stappen zetten in het automatiseren van de curatie en publicatie van persoonlijke gezondheidsgegevens. AIDAVA zet hiervoor meerdere, op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde oplossingen in. Deze oplossingen gaan zich richten op fundamentele vraagstukken rondom de kwaliteit van gegevens, de mogelijkheid van het inzetten van gegevens in verschillende contexten (“interoperabiliteit”), de betrouwbaarheid van automatisering, taaldiversiteit, en de herbruikbaarheid van reeds verzamelde gegevens.

De I en R van FAIR-gezondheidsgegevens automatiseren

Het AIDAVA-team bestaat uit academische, klinische en technologische partnerinstellingen, en wordt compleet gemaakt door patiëntenorganisaties en twee geassocieerde partners. Het team ontwerpt en ontwikkelt een op AI gebaseerde ‘datacuratie-assistent’ (AIDAVA genaamd) en buigt zich over nieuwe gereedschappen voor het cureren en publiceren van data. Verder test en beoordeelt het consortium de waarde en acceptatie van het AIDAVA-prototype voor het onderhouden van borstkankerregisters en longitudinale gezondheidsdossiers voor patiënten met hart- en vaatziekten. Ook ontwikkelt het team een duurzame aanpak om de AIDAVA te gebruiken in zorginstellingen en -systemen in drie landen.

De FAIR Guiding Principles staan centraal in het project. Deze vereisen dat gegevens vindbaar, toegankelijk, interoperabel (in verschillende contexten in te zetten) en herbruikbaar zijn. In het geval van persoonlijke gezondheidsgegevens is dit zeer arbeidsintensief. AIDAVA zal zich daarom richten op het automatiseren van het I en het R gedeelte - de interoperabiliteit en herbruikbaarheid - van het FAIR- proces.

AIDAVA is formeel van start gegaan op 1 september 2022. Het consortium trapt af met een eerste bijeenkomst op 5 oktober 2022 in Maastricht. Naast het Institute of Data Science, dat de coördinerende rol op zich neemt, maken ook de aan Maastricht verbonden Department of Precision Medicine en Clinical Data Science-onderzoeksgroep deel uit van het consortium.

Voor meer informatie en het gehele persbericht, zie www.aidava.eu.