Většinu evropských datových prostorů dnes vede průmysl, výjimkou jsou jen ty, které jsou těsněji propojené s výzkumem. Podle mého názoru však stále chybí jednotný rámec, a to jak na mezinárodní, tak často i na národní úrovni. Inspirací může být Evropský prostor pro zdravotní data (EHSD), který zavádí právní rámec s aktivní účastí členských států a důrazem na mezinárodní spolupráci. Právě tímto směrem bychom se měli vydat. Státy by měly budovat vlastní infrastruktury, které mohou data do evropských prostorů poskytovat, a zároveň by měly vzniknout společné standardy a služby, které usnadní sdílení a spolupráci napříč hranicemi. Národní infrastruktury by neměly nahrazovat stávající mezinárodní aliance a infrastruktury, ale vhodně je doplňovat, zajišťovat soulad, podporovat mezioborovou spolupráci a také rozvoj vědeckých komunit, které nemají přístup k velkým výzkumným kapacitám.
Toto je obzvlášť důležité ve federovaných architekturách, kde data nelze rozsáhle analyzovat nebo centralizovat. Je tedy třeba klást větší důraz na hodnocení a kvantifikaci kvality nestrukturovaných dat a na jasné vymezení původu a pracovních postupů při předzpracování. Tyto prvky jsou zásadní pro reprodukovatelnost a další využití dat.
Posouzení původu dat a jejich kvality je zásadní. Lepší propojení výzkumných infrastruktur, e-infrastruktur a vědeckých zdrojů může výrazně zlepšit reprodukovatelnost výzkumu a umožnit složitější analýzy, které lépe podpoří rozhodování na úrovni politik. Zároveň je ale potřeba vyvažovat ochranu soukromí jednotlivců s přínosem pro veřejnost.
Vývoj modelů umělé inteligence v tzv. bezpečných prostředích (Secure Processing Environment – SPE), jak to vyžaduje Evropský prostor pro zdravotní data (EHDS), by přitom neměl omezit jejich praktické využití. Podle pravidel EHDS lze z těchto prostředí vyvést jen anonymizovaná data, ale přesto může AI model v některých případech stále obsahovat citlivé informace. I tak však mohou mít tyto modely obrovský společenský přínos – a právě ten je třeba při rozhodování zohlednit.