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IDBS 블로그 | 2023년 4월 28일

디지털 데이터 백본: 성공적인 계측기 데이터 통합을 위한 핵심 구성 요소

데이터 통합

새로운 치료제에 대한 수요는 다음과 같습니다. 증가 하지만 기록 보관에 종이 기반 또는 서로 다른 시스템을 사용하는 것은 오늘날의 까다로운 실험실 환경에 부합하거나 보조를 맞출 수 없습니다. 많은 데이터 관리 도구와 시스템은 데이터에 컨텍스트를 거의 또는 전혀 추가하지 않는 패치워크 생태계를 만들어 조직이 잠재력을 최대한 실현하는 데 방해가 됩니다.

따라서 실험실 정보학 시장이 2021년 1조 5,000억 달러에서 2032년 1조 5,300억 달러로 증가할 것으로 예상되는 것은 놀라운 일이 아니며, 이는 대부분 데이터 관리 개선을 통한 실험실 효율성 향상에 대한 필요성 때문이라고 할 수 있습니다. 그 결과 인적 오류 감소, 효율성 향상, 시간 절약, 수익 증대로 이어집니다.1 궁극적으로 기업은 치료제를 더 빨리 출시하기를 원하며, 데이터 기반 인사이트는 시장 출시 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 통합에 대한 요구 사항이 변화하고 있습니다.

실험실 관리자들은 기기와 프로세스에서 데이터를 캡처하는 데 있어 자동화의 중요성을 확실히 인식하고 있습니다. 수기 기록을 대체하면 데이터 무결성이 향상되고 시간이 절약되지만, 데이터 통합은 데이터를 추적하고 설명적일 뿐만 아니라 예측적이고 처방적인 데이터를 확보하는 데 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 목표는 수백 개의 기기에서 데이터를 통합하고, 실시간 분석을 수행하며, 실험실 프로세스 및 운영에 인사이트를 자동으로 피드백하는 것입니다.

말처럼 쉽지 않을 수 있습니다. 일반적으로 실험실에서는 데이터 형식에 대한 제어 권한이 없기 때문에 기기를 통합하는 것이 어려울 수 있습니다. 데이터 교환은 계측기를 데이터 관리 시스템과 통합하는 데 있어 핵심이지만, 데이터 작업이 어려울수록 통합 빌드도 더 복잡해집니다.2 또한 워크플로우를 간소화하고 의사 결정에 필요한 인사이트를 얻으려면 기기 데이터에 액세스하는 것이 중요하지만, 실험실 환경에서 사용되는 다양한 기기와 애플리케이션, 표준화된 인터페이스의 부재로 인해 이 작업이 쉽지 않습니다.3

IDBS의 통합을 위한 플랫폼 제품 리더인 크레이그 윌리엄슨은 연구실에는 "데이터에 대한 전체적이고 접근 가능한 보기와 디지털 데이터 백본 활용할 수 있습니다." 그리고 그는 이것이 상당히 달성 가능하다고 말합니다. 그는 계측기 수치가 이상값으로 확인되면 기록 보관 목적으로 이 데이터 포인트를 저장하는 것도 중요하지만, 이상값은 큰 의미를 가질 수 있다고 강조합니다. 이상값은 미처 발견하지 못한 채 데이터 집합을 사용할 수 없게 만들 수 있는 기기 오류를 나타낼 수도 있습니다. 이상값을 조기에 플래그 지정하고 더 심층적인 분석을 트리거하면 비용이 많이 드는 재작업을 피할 수 있습니다.4 디지털 데이터 백본에 들어오는 각각의 새로운 데이터는 항상 적절한 컨텍스트와 결합되어 정확한 의미가 모호하지 않고 상호 운용성 및 재사용을 위해 허용되는 표준에 부합해야 합니다.

현재 데이터 통합 도구 및 전술

IDBS는 2021년 2월 Scitara와 제휴하여 IDBS Polar 사용자에게 확장된 실험실 데이터 연결 및 기기 통합 기능을 제공했습니다. IDBS Polar 를 통해 컨텍스트화된 데이터를 안전하게 관리하는 플랫폼입니다. 신약 개발 워크플로, 통합 및 인사이트의 맥락에서 프로세스를 지원합니다. Polar를 개발 에코시스템에 빠르게 통합하면 자동화가 가능하고 프로세스 중심의 데이터 백본을 큐레이션하여 데이터에 의미를 부여할 수 있습니다.

Polar 워크플로와 통합은 위험하고 비효율적인 수동 프로세스를 제거하고 바이오제약 수명 주기 전반에 걸쳐 의사 결정과 인사이트를 지원하는 고품질의 컨텍스트화된 데이터를 제공합니다. 이 통합 솔루션은 기기, 장비, 정보학 시스템 및 엔터프라이즈 플랫폼과의 통합을 제공하여 Polar 구현에 소요되는 시간과 복잡성을 크게 줄여줍니다.

데이터 통합의 미래를 위한 비전

윌리엄슨 박사는 과학자들이 구성 가능한 매개변수를 기반으로 통합을 선택해야 한다고 제안합니다. 워크플로에는 지원 데이터 및 컨텍스트의 인라인 캡처, 데이터 값과 비즈니스 규칙을 확인하고 검증하는 기능, 백그라운드에서 실행할 수 있는 계산 및 정규화 기능이 포함될 수 있습니다. 통합은 또한 통합 전에 개별 데이터 세트를 병렬로 수집하고 처리할 수 있는 분기 워크플로우를 제공해야 합니다. 프로세스 요구 사항과 데이터 소스가 진화함에 따라 워크플로우도 진화하고 적응할 수 있어야 합니다.

그는 실험실 기기 통합의 잠재력을 최대한 활용하려면 실험실 리더가 데이터 관리에 대한 새로운 시각을 가져야 한다고 말합니다. 성공은 단순히 데이터 무결성이나 데이터 전송의 메커니즘에 있는 것이 아닙니다. 다양한 데이터 소스의 데이터를 의미를 잃지 않고 통합하는 것이 중요합니다. 최상의 솔루션을 찾으려면 실험실에서 생성되는 모든 데이터를 살펴보고 목표 달성에 어떻게 도움이 될 수 있는지 창의적으로 생각해야 합니다.

 

참조

  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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