マルチモーダル臨床データ管理と統合のベストプラクティス：アトピー性皮膚炎の研究ケース

背景：アトピー性皮膚炎などの多因子疾患に関する臨床研究では、データ駆動型の医学研究は、多様な病理学的状態を明らかにし、精密医療を実現する手段としてより広く使用されてきました。ただし、大規模、マルチモーダル、およびマルチセンターとして特徴付けられる最新の臨床データは、臨床データサイエンスの生産性を制限するデータ統合と管理の困難を引き起こします。 方法：データ管理フローを設計して、データを収集、浄化、統合して、10種類の臨床研究で複数の機関で生成されたさまざまな種類のデータを処理しました。統合された方法でデータを閲覧し、分析のためにサブセットを抽出するソフトウェアであるメディア（Medical Data Integration Assistant）を開発しました。 結果：メディアは、複数の研究から得られた研究参加者に関するデータと情報を統合および視覚化します。次に、データ管理をサポートし、データ科学者が必要なデータセットを取得するのに役立つ洗練されたインターフェイスを提供します。さらに、システムは、データアナリストによる前処理のコストを削減するために、識別子やサンプリング日付などの統一された用語の使用を促進します。また、メディアの開発と実装から学んだ臨床データ管理フローのベストプラクティスも提案しています。 結論：メディアシステムは、医療記録などの複雑なテキストデータから、多数の患者からのOMICSデータなどのビッグデータまで、マルチモーダル臨床データ統合の問題を解決します。システムと提案されたベストプラクティスは、アレルギー性疾患だけでなく、データ駆動型の医学研究を促進するために他の疾患にも適用できます。

BACKGROUND: In clinical research on multifactorial diseases such as atopic dermatitis, data-driven medical research has become more widely used as means to clarify diverse pathological conditions and to realize precision medicine. However, modern clinical data, characterized as large-scale, multimodal, and multi-center, causes difficulties in data integration and management, which limits productivity in clinical data science. METHODS: We designed a generic data management flow to collect, cleanse, and integrate data to handle different types of data generated at multiple institutions by 10 types of clinical studies. We developed MeDIA (Medical Data Integration Assistant), a software to browse the data in an integrated manner and extract subsets for analysis. RESULTS: MeDIA integrates and visualizes data and information on research participants obtained from multiple studies. It then provides a sophisticated interface that supports data management and helps data scientists retrieve the data sets they need. Furthermore, the system promotes the use of unified terms such as identifiers or sampling dates to reduce the cost of pre-processing by data analysts. We also propose best practices in clinical data management flow, which we learned from the development and implementation of MeDIA. CONCLUSIONS: The MeDIA system solves the problem of multimodal clinical data integration, from complex text data such as medical records to big data such as omics data from a large number of patients. The system and the proposed best practices can be applied not only to allergic diseases but also to other diseases to promote data-driven medical research.