Responsible synthetic data for medical applications

Artificial intelligence wordt in toenemende mate ingezet binnen verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg. Voor de ontwikkeling van robuuste en betrouwbare AI-modellen is toegang tot grote hoeveelheden kwalitatief goede data belangrijk. In de medische sector is het delen van data echter beperkt door de privacywetgeving. Daarnaast zijn beschikbare datasets vaak niet representatief voor de volledige populatie, wat kan leiden tot bias en verminderde generaliseerbaarheid van AI-modellen.
Generatieve AI kan een veelbelovende oplossing bieden voor deze uitdagingen door het genereren van synthetische data. Synthetische data wordt gegenereerd op basis van de statistische eigenschappen van de bestaande datasets, waardoor datasets verreikt kunnen worden zonder dat privacygevoelige informatie wordt gedeeld. Uit literatuur blijkt dat veel onderzoek gedaan is naar de inzet van synthetische data. Ook wordt het als een veelbelovende techniek gezien, echter is het onderzoek naar een standaard evaluatieframework voor synthetische data nog wat minder onderzocht.
Vanuit drie ziekenhuizen is een gezamenlijke praktijkvraag opgehaald. Alle drie zien de inzet synthetische data als kansrijke oplossing voor het eenvoudiger delen van data, het genereren van zeldzamere data, en het verbeteren van de robuustheid en fairness van AI-modellen. Binnen dit fellowshiptraject wordt daarom, in samenwerking met de ziekenhuizen, onderzoek gedaan naar de ontwikkeling van een evaluatieframework voor synthetische medische beeldvormingsdata. Concreet worden verschillende generatieve AI-modellen getraind voor synthetische data generatie en zullen deze gebenchmarkt worden. Daarnaast wordt evaluatiecriteria vastgesteld door het uitvoeren van een literatuurstudie en input vanuit domeinexperts.
De resultaten vormen een basis voor een wetenschappelijk en praktische onderbouwd evaluatieframework. Tijdens het traject wordt kennis gedeeld met het onderwijs, onder andere via studentenopdrachten. Het doel van de fellowship is verder ontwikkelen van mijn wetenschappelijke onderzoeksvaardigheden, het leggen van een goede basis voor een vervolgtraject als promotiestudent en het versterken van de verbinding tussen technologische innovatie en maatschappelijke impact.