AIドリブンなデータ戦略で学術研究を加速

学術医療センター（AMC）は、世界中のヘルスケアシステムの要です。医学研究の主要なハブとして機能し、医学全体の進歩と標準となる新しい治療法を開拓しています。また、次世代のヘルスケア専門家を教育・訓練し、医療の発展に貢献します。米国だけでも、230以上のアクティブなAMCがおり、その多くは医療システムの一部です。AMCで治療を受けている患者は、最新の治療を受けられる可能性が高くなります。

しかし、AMCは大きな障害に直面しています。Emory UniversityとMass General BrighamのAMCリーダーによる最近の意見によると、「米国の学術医療センターは、ますます深刻な長期的な財政危機に直面しており、発見、イノベーション、教育、質の高い医療の提供に悪影響を与える可能性がある」とのことです。彼らは、AMCの継続的な赤字の要因として、民間保険の払い戻しの減少、医療費の官公庁・公的機関間のギャップ、人件費の増加などを挙げています。 

同時に、AMCがヘルスケア業界の拡大に合わせて成長する機会にも恵まれています。CRISPRテクノロジーの臨床的検証やバイオマテリアルの台頭など、新しい生物医学の進歩により、AMCはヘルスアウトカムを改善するための新しいツールと方法を手に入れようとしています。また、米国国立衛生研究所（NIH）全体での3億ドルの医療費助成や、ヘルスセンターへの助成金13億ドルの増額など、連邦政府による医療費助成も増加しています。 

課題を克服し機会を活用するために、AMCは医学研究を促進し、競争の激しい状況下で医療費を確保し、新しい収益源を生み出す方法を見つけなければなりません。これらの目標を達成するために、AMCには、堅牢なクラウドベースのデータファウンデーションと、生成AI、データ、AIアプリケーション、サードパーティデータへの簡単なアクセス、シームレスなデータシェアリングとコラボレーションなどの機能を含む最新のデータ戦略が必要です。 

調査データを、OHDSI OMOP共通データモデルなどの一般に受け入れられているデータ標準と一致させることは、AMCにとって戦略的に不可欠です。データを標準化することで、他の組織と簡単に情報を共有し、共同研究を強化し、より大規模で競争力のある資金調達の機会に参加できるようになります。社内では臨床部門と研究部門間、社外では研究パートナーとのコラボレーションを強化できます。より広範な科学と臨床の発展につながる相互運用性と透明性も、資金調達機関の重要な基準です。

しかし、オンプレミスのデータプラットフォームとレガシーテクノロジーにより、データサイロと面倒なデータシェアリングプロセスが生じ、AMCによるデータの標準化とコラボレーションが困難になります。これらのプラットフォームは、AMCに不可欠な膨大な量のデータと複数の研究ワークロードの同時実行を管理するために必要なスケーラビリティがありません。また、臨床ノート、タンパク質配列、化合物情報、医療画像、患者データなど、さまざまな種類のデータを包括するマルチモーダルヘルスデータを簡単に収集、処理、共有することもできません。これらのデータタイプには、それぞれ専用のソフトウェアパッケージ、ハードウェア環境、データ処理技術が必要です。シンプルでスケーラブルなテクノロジープラットフォームがないため、研究の遅延、スタッフの時間の無駄、資金調達の機会損失が生じます。 

極めて重要な点として、レガシーシステムはデータプライバシーとセキュリティに関する重大な問題を引き起こす可能性があります。AMCは、HIPAAなどの規制を遵守するために、調査のライフサイクル全体でデータのプライバシーとセキュリティを確保する必要があります。しかし、ソフトウェアが古すぎると、最新のセキュリティプロトコルやデータ保護に関する規制基準に適合しない場合があり、AMCはデータ侵害やコンプライアンス違反の罰則を受けやすくなります。レガシーシステムは複雑であるため、プライバシーの保護だけでなく、セキュリティの一貫した監視と管理も困難です。 

最新のデータ戦略を持つAMCは、これらの課題に対処し、機会をつかむことができます。この戦略の基盤となるのが、相互運用性、コラボレーション、スケーラビリティ、データプライバシー、セキュリティを実現する最新のフルマネージド型データプラットフォームです。 

最新のデータプラットフォームは、さまざまなデータソースを統合し、AMCが臨床データ、ゲノムデータ、画像データなどのマルチモーダルヘルスデータを単一の管理されたリポジトリに収集できるようにします。データをオープンコミュニティのデータ標準に合わせるためのツールを提供します。標準化された形式の一元化されたデータにより、研究者はより簡単にデータを共有してアクセスでき、病院などの社内パートナーや他機関とのコラボレーションを促進します。 

また、最新のクラウドデータプラットフォームは、リソースの競合や遅延や無駄を生じさせることなく、多様なデータ量や複数の高度にコンピュートされた研究ワークロードを並列でサポートできるよう拡張することができます。

重要なのは、フルマネージド型のクラウドベースのデータプラットフォームにはデータガバナンスが含まれており、AMCは適用可能な基準や規制に従ってデータを管理できることです。これは、ヘルスケアデータのプライバシーとセキュリティを維持するために重要です。 

AMCは、最新のデータ戦略に以下の追加機能が含まれていることを確認する必要があります。 

生成AI：生成AIテクノロジーは、大量のテキストデータセットと画像データセットに基づいてトレーニングされる大規模言語モデル（LLM）と大規模ビジョンモデル（LVM）を使用します。AMCは、生成AIを使用して臨床画像や医学文献などの大規模なデータセットを分析し、データパターンを明らかにすることができます。生成AIは、テキスト、画像、動画、音声などの新しいコンテンツを作成することもできます。これにより、研究者はより複雑なタスクに注力できるようになり、発見のペースが上がります。 

データとAIアプリケーション：生成AIを使用する革新的なデータとAIアプリケーションは、AMCの研究能力を飛躍的に高め、これまでにない科学的発見の可能性を解き放つ準備が整っています。これらのアプリは、ゲノム情報と臨床データの統合、マイクロバイオームの探索と分析、生物医学センサーからのデータ収集と分析を可能にします。  

データマーケットプレイス：最新のデータマーケットプレイスは、研究成果の推進に役立つ外部研究機関とのコラボレーションを促進することができます。APIに依存せずに簡単に統合できる、すぐに使えるライブデータが特徴です。これらのデータセットは、健康の社会的決定要因、保険金請求、環境データなど、幅広い分野を網羅しています。さらに、データマーケットプレイスでは、データプライバシー規制に準拠して安全かつ合法的にデータを共有できます。 

AMCを成功に導く最新のデータ戦略の採用について詳しくは、8月7日のAccelerating Clinical Research:Harnessing Multi-Modal Data, AI and Secure Collaboration ウェビナーにご参加ください。