COVID-19データを調和させるクラウドベースのプラットフォーム:迅速な診断加速 (RADx) データハブの設計と実装

科学分野:

• 公共衛生情報学
• データサイエンス
• 生物医学研究インフラ

背景:

• COVID-19 パンデミックは,迅速な公衆衛生対応のためのデータインフラにおける重大なギャップを明らかにした.
• 既存のシステムは,データ収集,統合,分析に間に合わず,証拠に基づいた意思決定を妨げていました.
• 国立衛生研究所は,これらの制限に対処するために,迅速な診断加速プログラム (RADx) を開始しました.

研究 の 目的:

• RADxデータハブの設計,実装,機能について説明します.
• COVID-19の研究のためのFAIRデータ原則をサポートするクラウドベースのプラットフォームを確立する.
• 全国の研究者ネットワークから得られたデータを二次的に分析できるようにする.

主な方法:

• 拡張可能なクラウドベースのプラットフォームを開発し,FAIRデータ原則に従います.
• 100以上の研究機関から様々なデータタイプ (臨床,診断,行動,社会的決定因子) を統合しました.
• CEDARやBioPortalのようなツールでメタデータ規格を強制し,識別,品質検証,キュレーション,調和のための自動化および手動データパイプラインを実装しました.

主要な成果:

• RADxデータハブには4つのRADxプログラムで187の研究と1700以上のデータファイルがあります.
• スタディ エクスプローラーや アナリティクス ワークベンチなどのコンポーネントはデータ発見と分析を容易にする.
• 共通のデータ要素を持つ調和したデータは,継続的な識別子と構造化されたメタデータで,クロス・スタディの統合と二次使用をサポートします.

結論:

• RADxデータハブは,公衆衛生研究におけるデータ統合の課題を効果的に解決しています.
• そのFAIR準拠の集中プラットフォームは二次分析をサポートし,他の科学分野にも適応できます.
• プラットフォームはデータインフラを強化し,将来の健康危機への備えを強化します.