Health Data Innovation Platform (HDIP)

Tillämpad AI
Datadriven innovation
HDIP tar fram riktlinjer för säker och ansvarsfull sekundäranvändning av hälsodata inom forskning och innovation. Projektet fokuserar på att definiera juridiska strukturer och operativa processer, inklusive en metadatakatalog, för att möjliggöra datadriven hälso- och sjukvårdsinnovation.

HDIP definieras av HDIP Business Operating Model (BOM), en process som ska effektivisera hela datalivscykeln, från datainsamling till dataleverans, för att göra hälsodata mer tillgänglig, tillförlitlig och värdefull för beslutsfattande och innovation. Processen säkerställer att hälsodata hanteras på ett säkert och regelrätt sätt i enlighet med svensk lagstiftning och EU:s policyramverk.

En central komponent är metadatakatalogen, som fungerar som ett gemensamt sök- och åtkomstverktyg för både dataleverantörer och dataanvändare. Den hjälper till att identifiera relevanta dataset och därmed skapa förutsättningar för forskning och innovation. Katalogen ska användas av vårdsektorn, industrin och akademin med målet att förenkla processen för att hitta, begära och dela data på ett säkert och transparent sätt.

Projektet koordineras av Chalmers Industriteknik och genomförs med följande projektpartners: AI Sweden, AstraZeneca, Chalmers tekniska högskola, Göteborgs universitet, RISE, Vectura, Västra Götalandsregionen.

Projektet finansieras av Vinnova.

Vill du veta mer?

Jonathan Converse

Projektledare, PhD

Linn Söderholm

Projektledare, MSc

Fler projekt
Projekt

Trusted Research Environment for Health AI (TRE4HealthAI)

TRE4HealthAI är en systemdemonstrator för säker hantering av hälsodata och AI-utveckling i Sverige. Projektet möjliggör etisk och regulatoriskt korrekt innovation och forskning sam…