通过互操作性进行多模式数据策划:使用医学成像和数据资源中心的用例
Weijie Chen1, Heather M Whitney2, Seyed Kahaki3
1Division of Imaging, Diagnostics, and Software Reliability, Office of Science and Engineering Laboratories, CDRH, US FDA, Silver Spring, MD, USA. weijie.chen@fda.hhs.gov.
这项研究证明了医学成像和数据资源中心 (MIDRC) 和其他数据存储库之间的无数据互操作性. 这种集成可以创建多式联网数据集,以推进医疗领域的人工智能.
科学领域:
- 医疗信息学医学信息学
- 数据科学是数据科学.
- 生物医学成像学 生物医学成像学
背景情况:
- 互操作性对于整合来自不同来源的多式联运数据集至关重要.
- 医学成像和数据资源中心 (MIDRC) 优先考虑数据共享的互操作性.
- 现有的数据存储库在数据共享和集成方面经常面临挑战.
研究的目的:
- 证明和验证MIDRC,生物数据催化剂 (BDC) 和国家临床队列协作 (N3C) 之间的互操作性.
- 展示从多个数据源创建集成的临床和成像患者队列的创建.
- 为AI/ML模型开发提供利用数据库互操作性的框架.
主要方法:
- 利用MIDRC,BDC和N3C的现有互操作特性.
- 为特定的用例构建了两个示例队列,并配合了特定用例的临床和成像数据.
- 使用詹森-香农距离对CDC人口统计数据进行队列代表性的评估.
主要成果:
- 成功建立了MIDRC,BDC和N3C之间的互操作性路径.
- 通过整合来自存储库的数据,创建了具有代表性的多式联络患者队列.
- 验证了用于队列代表性分析的Jensen-Shannon距离的可行性.
结论:
- 证明的互操作性有助于创建全面的多式联运数据集.
- 这种方法支持在医疗保健中开发先进的人工智能和机器学习模型.
- MIDRC,BDC和N3C的用户可以从这些数据集成和分析方法中受益.
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