For at dæmme op for risikoen ved syntetiske data skal videnskaben bevæge sig væk fra blot at kigge på det visuelle slutresultat. Eksperter bør i stedet fokusere på den fulde datakæde, fra sensor til færdigt billede. En effektiv strategi er implementeringen af digitale vandmærker, der indlejres direkte i filens metadata eller selve pixelstrukturen via kryptografiske signaturer. Dette skaber et uforanderligt spor for hver optagelse.
Samtidig kræves der nye matematiske standarder for analyse af støjprofiler. Ægte mikroskopi-optagelser, uanset om de stammer fra SEM eller konfokal mikroskopi, besidder en specifik, fysisk funderet støj (shot noise), som følger bestemte statistiske love. Generative modeller efterligner ofte dette, men de fejler typisk i de højfrekvente detaljer eller i de statistiske korrelationer mellem nabopixels. Ved at træne algoritmer til at identificere disse subtile afvigelser i støjen, kan man med stor sandsynlighed afsløre syntetiske artefakter.
Derudover bør laboratorier kræve rådata i et format, der ikke tillader efterbehandling, før de gennemgår peer-review. Ved at sammenholde de rå instrumentdata med de publicerede figurer kan reviewere tjekke for uoverensstemmelser, som AI-modeller ofte introducerer, når de forsøger at 'udfylde' manglende information i billedfeltet.
