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IDBSブログ|2023年4月28日

デジタルデータのバックボーン機器データ統合を成功させる重要な要素

データ統合

新規治療薬の需要は 増加 しかし、記録管理のための紙ベースまたは異種システムの使用は、今日の要求の厳しい検査室環境には対応できない。多くのデータ管理ツールやシステムはパッチワークのようなエコシステムを作り出し、データにほとんど何の脈絡も与えず、組織がその潜在能力を最大限に発揮することを阻害している。

従って、ラボ・インフォマティクス市場が、2021年の1,253億円から2032年には1,250億円に急増すると予想されていることは驚くには当たらない。その結果、ヒューマンエラーの減少、効率の向上、時間の節約、収益の増加がもたらされる。1 最終的に、企業は治療法をより早く市場に投入したいと考えており、データ主導の洞察が市場投入までの時間を短縮するのに役立つはずだ。

データ統合の要件は変化している

ラボの管理者は、機器やプロセスからデータを取得する自動化の重要性を確実に認識している。手作業による転記を置き換えることで、データの完全性が改善され、時間が節約される一方で、データ統合は、データを追跡し、記述的であるだけでなく、予測的で処方的であることを保証する上で、より大きな役割を果たすことができる。その目的は、何百もの機器からのデータを統合し、リアルタイムで分析を行い、ラボのプロセスやオペレーションに洞察を自動的にフィードバックすることである。

これは言うは易く行うは難しと思われるかもしれない。一般的にラボはデータのフォーマット方法をコントロールできないので、機器の統合は難しいかもしれない。データ交換は機器とデータ管理システムを統合する鍵ですが、扱うデータが難しければ難しいほど、統合構築はより複雑になります。2 さらに、機器データへのアクセスは、ワークフローを合理化し、意思決定を推進するために必要な洞察を得るために不可欠であるが、ラボ環境で使用される機器やアプリケーションは多岐にわたり、標準化されたインターフェースがないため、これは困難な作業となっている。3

IDBSのプラットフォーム・プロダクト・リーダーであるクレイグ・ウィリアムソンは、研究室が「データの全体的でアクセスしやすいビューと、データ管理システムを必要としている」と指摘している。 デジタル・データ・バックボーン それを使うことができる」。そして彼は、これはかなり実現可能なことだと言う。彼は、ある測定器の測定値が異常値であると特定された場合、記録保持のためにこのデータポイントを保存することは一つのことであるが、異常値は大きな意味を持つ可能性があると強調する。それはおそらく、気づかないうちにデータセットが使えなくなるような機器の故障を示す可能性がある。異常値を早期に発見し、より詳細な分析を行うことで、コストのかかるやり直しを避けることができる。4 デジタルデータのバックボーンに入るそれぞれの新しいデータは、常に適切な文脈と組み合わされ、正確な意味が明確になり、相互運用性と再利用のために受け入れられている標準に沿うようにしなければならない。

現在のデータ統合ツールと戦術

IDBSは2021年2月にScitaraと提携し、IDBS Polarユーザーに拡張ラボデータ接続と機器統合機能を提供する。 IDBS Polar を通じて、文脈化されたデータを安全に管理するプラットフォームである。 医薬品開発 プロセスは、ワークフロー、統合、洞察のコンテキストにあります。Polarを開発エコシステムに迅速に統合することで、自動化を可能にし、プロセス中心のデータバックボーンを構築します。

Polarのワークフローと統合は、リスクの高い非効率的な手動プロセスを排除し、バイオ医薬品のライフサイクル全体を通して意思決定と洞察をサポートする高品質なコンテキスト化されたデータを提供します。この統合ソリューションは、機器、装置、情報システム、企業プラットフォームとの統合を提供し、Polar導入の時間と複雑さを大幅に削減します。

データ統合の未来像

Williamson博士は、科学者は設定可能なパラメータに基づいて統合を選択すべきだと提案している。ワークフローには、サポートデータとコンテキストのインラインキャプチャ、データ値とビジネスルールの検証・妥当性確認機能、バックグラウンドで実行可能な計算と正規化などが含まれるかもしれない。統合はまた、統合前に個別のデータセットを取得し、並行して処理できる分岐ワークフローを提供する必要がある。プロセスのニーズやデータソースが進化するにつれて、ワークフローも進化し適応できるようにすべきである。

彼は、ラボの機器統合の可能性を最大限に引き出すことは、ラボのリーダーが優れたデータ管理を再考することを意味すると言う。多様なデータソースからのデータを、意味を失うことなく統合することが重要なのです。最適なソリューションを見つけるには、ラボで生成されるすべてのデータに目を向け、それがどのように目標達成に役立つかを創造する必要がある。

 

参考文献

  1. ResearchANDMarkets. (2022). The Worldwide Laboratory Informatics Industry is Anticipated to Reach $12.6 Billion by 2032: Reduced Human Error and Increased Efficiency is Driving Growth. Retrieved from [https://www.researchandmarkets.com/reports/5693150/laboratory-informatics-market-a-global-market?utm_source=CI&utm_medium=PressRelease&utm_code=t895n7&utm_campaign=1785856+-+The+Worldwide+Laboratory+Informatics+Industry+is+Anticipated+to+Reach+%2412.6+Billion+by+2032%3a+Reduced+Human+Error+and+Increased+Efficiency+is+Driving+Growth&utm_exec=jamu273prd]
  2. Semaphor (n.d.) How to overcome the technical challenges of lab integrations. Retrieved from [https://semaphoresolutions.com/how-to-overcome-the-technical-challenges-of-lab-integrations/]
  3. IDBS (n.d.) IDBS Polar Integrations. Retrieved from [https://www.idbs.com/2021/08/polar-integrations/]
  4. Williamson, C. (2022). Why a Digital Backbone is Necessary and How Companies Can Get There. Lab Manager. Retrieved from [https://www.labmanager.com/why-a-digital-data-backbone-is-necessary-and-how-companies-can-get-there-29005]
  5. IDBS (n.d.). IDBS Integrations. Retrieved from [https://www.idbs.com/products/integrations/]
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