Forskningsprojekt Den öppna vetenskapsrörelsen syftar till att främja en replikerbar och robust vetenskaplig miljö genom transparens och samarbete, och förespråkar delning av forskningsdata och kod. Studier som involverar känsliga data, såsom svenska länkade register, står dock inför utmaningar att följa dessa principer på grund av integritetsproblem. Detta dilemma behandlas i detta projekt genom att föreslå skapandet av delbara syntetiska data genom utveckling av generativa artificiella intelligensmetoder.
Projektmålen inkluderar att skapa delbara syntetiska data som korrekt representerar ursprungliga registerdata, säkerställer replikerbarhet av registerstudier och ger integritetsgarantier. Dessutom syftar projektet till att etablera protokoll för att skapa och använda syntetiska data i registerbaserad forskning, vilket underlättar datadelning inom forskarsamhället.
Forskargruppen kombinerar expertis inom design av registerdata, registerbaserade observationsstudier och avancerade maskininlärningstekniker, inklusive djupa neurala nätverksarkitekturer. Genom att överbrygga klyftan mellan öppenhet och konfidentialitet syftar projektet till att öka värdet av registerbaserad forskning och främja vetenskapliga framsteg.
