Radboud Healthy Data

Radboud Healthy Data

Radboud Healthy Data is een data- en AI-infrastructuur op de campus van de Radboud Universiteit die verschillende lokale en nationale functionaliteiten samenbrengt in één geïntegreerd platform voor verantwoord en efficiënt (her)gebruik van data en AI, waaronder datacollecties en AI-algoritme-repository, AI-methoden en benchmarking, toegang tot data/AI, Secure Processing Environment, polymorfe encryptie en pseudonimisering. Van deze bestaande functionaliteiten is Grand Challenge een gevestigd cloudgebaseerd platform voor betrouwbare FAIR-data en AI-experimenten, dat wereldwijd wordt gebruikt voor uitdagingen voor hoogwaardige benchmarking van AI-methoden. Bigpicture ondersteunt AI-onderzoek en -ontwikkeling en verbetert diagnostiek en gezondheidszorg door een duurzaam, ethisch verantwoord en hoogwaardig platform voor pathologiedata op te zetten.

Website Radboud Healthy Data

Infrastructuur en gebruikersdiensten 

Het Radboud Healthy Data-platform is een data- en AI-infrastructuur voor onderzoekers op de campus van de Radboud Universiteit en draagt bij aan een verantwoorde digitale onderzoekscultuur. Het platform brengt bestaande data- en rekenplatforms en AI-tools samen, zodat onderzoekers altijd toegang hebben tot de modernste tools zonder dat ze zelf iets hoeven te bouwen of te implementeren, data opnieuw moeten formatteren of code opnieuw moeten compileren. Het platform heeft tot doel interoperabiliteit te bieden en interactie met nationale en internationale onderzoeksdata en AI-infrastructuur te vergemakkelijken. 

Voorbeelden/beschrijving van het soort onderzoek 

We zullen onderzoek faciliteren dat gericht is op (her)gebruik van data en AI. Dit omvat: het FAIR en AI-ready maken van onderzoeksdatasets (inclusief het aanbieden van inferentietools); het toepassen van de juiste ethische, juridische en maatschappelijke overwegingen bij data-/AI-gedreven onderzoek; het faciliteren van toegang tot klinische data voor secundair gebruik in onderzoek; ervoor zorgen dat (klinische) onderzoeksdata geschikt zijn voor het beoogde doel en versleuteld en gepseudonimiseerd zijn; het op een verantwoorde en efficiënte manier toepassen van de juiste AI-methode; het ontwikkelen van modellen voor duurzaam onderhoud van datacollecties en AI-methoden. Hoewel de ontwikkeling van de infrastructuur generiek is, zullen we ons in eerste instantie richten op twee soorten data/AI-gedreven onderzoek (na een grondige gap-analyse op de Radboud-campus): 1. Continu en gevoelig, en 2. Spraak en tekst. Door deze focus hebben we onderzoekers voorzien van oplossingen voor de korte en lange termijn.

 Hoe krijgt u toegang tot de infrastructuur? 

Toegang tot de Radboud Healthy Data-infrastructuur verloopt via de huidige ICT-toegang van de Radboud Universiteit en het Radboudumc, die dit platform in hun operationele aanbod zullen opnemen. Toegang tot Grand Challenge verloopt via een open-accessprocedure, waaronder registratie voor de wereldwijd gepubliceerde cloudgebaseerde challenge (zie grand-challenge.org). Toegang tot Bigpicture verloopt via Life Science Authentication and Authorization Infrastructure (LS AAI).

Wilt u een wijziging doorgeven?
Ga naar het formulier op de volgende pagina om uw wijziging door te geven.