Data is de levensader van AI. Echter, in het domein van medische beeldvorming (MB) zijn grote datasets met deskundige annotaties duur om te verkrijgen en moeilijk te delen. Bovendien is het nog uitdagender om de onderliggende data-distributie te controleren om de opkomende zorg over AI-rechtvaardigheid aan te pakken. Wij stellen een innovatieve AI-voor-AI-oplossing voor, door fundamentele beeldvormingsfysica en demografische controle te integreren in geavanceerde generatieve AI. Het project zal leiden tot een proof-of-concept methode voor MB-datacuratie die rechtvaardig, privacyconform en kosteneffectief is. Het kan potentieel AI voor medische beeldvorming transformeren, naar aanzienlijk verlaagde financiële en regulerende kosten en verbeterde rechtvaardigheid.