論文の概要: From research to clinic: Accelerating the translation of clinical decision support systems by making synthetic data interoperable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02613v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 08:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:05.818229
• Title: From research to clinic: Accelerating the translation of clinical decision support systems by making synthetic data interoperable
• Title（参考訳）: 研究からクリニックへ:合成データを相互運用可能にして臨床意思決定支援システムの翻訳を加速する
• Authors: Pavitra Chauhan, Mohsen Gamal Saad Askar, Kristian Svendsen, Bjørn Fjukstad, Brita Elvevåg, Lars Ailo Bongo, Edvard Pedersen,
• Abstract要約: 我々は,CDSSツールの開発とテストがより容易になるよう,EHRシステムで合成データを使用するアーキテクチャを提案する。 ノルウェーの患者登録所のデータを用いて、機械学習ベースのCDSSツールの動作実証を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06282171844772422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The translation of clinical decision support system (CDSS) tools from research settings into the clinic is often non-existent, partly because the focus tends to be on training machine learning models rather than tool development using the model for inference. To develop a CDSS tool that can be deployed in the clinical workflow, there is a need to integrate, validate, and test the tool on the Electronic Health Record (EHR) systems that store and manage patient data. Not surprisingly, it is rarely possible for researchers to get the necessary access to an EHR system due to legal restrictions pertaining to the protection of data privacy in patient records. We propose an architecture for using synthetic data in EHR systems to make CDSS tool development and testing much easier. In this study, the architecture is implemented in the SyntHIR system. SyntHIR has three noteworthy architectural features enabling (i) integration with synthetic data generators, (ii) data interoperability, and (iii) tool transportability. The translational value of this approach was evaluated through two primary steps. First, a working proof-of-concept of a machine learning-based CDSS tool was developed using data from patient registries in Norway. Second, the transportability of this CDSS tool was demonstrated by successfully deploying it in Norway's largest EHR system vendor (DIPS). These findings showcase the value of the SyntHIR architecture as a useful reference model to accelerate the translation of "bench to bedside" research of CDSS tools.
• Abstract（参考訳）: 臨床診断支援システム(CDSS)ツールを臨床施設から臨床施設に翻訳することは、推論に使用するツール開発ではなく、機械学習モデルの訓練に重点を置いているため、しばしば存在しない。 臨床ワークフローにデプロイ可能なCDSSツールを開発するには、患者データを格納、管理するElectronic Health Record(EHR)システム上で、ツールの統合、検証、テストが必要である。 当然のことながら、患者記録におけるデータのプライバシー保護に関する法的制約のため、研究者がEHRシステムにアクセスすることはめったにない。 我々は,CDSSツールの開発とテストがより容易になるよう,EHRシステムで合成データを使用するアーキテクチャを提案する。 本研究では,このアーキテクチャをSyntHIRシステムに実装する。 SyntHIRには3つの注目すべきアーキテクチャ機能がある (i)合成データジェネレータとの統合 (ii)データインターオペラビリティ、そして (三)工具の輸送性 このアプローチの翻訳価値は2つの主要なステップで評価された。 まず,ノルウェーの登録患者のデータを用いて,機械学習ベースのCDSSツールの概念実証を行った。 第二に、このCDSSツールのトランスポート性は、ノルウェー最大のEHRシステムベンダー(DIPS)にうまくデプロイすることで実証された。 これらの結果から,CDSSツールの「ベンチからベッドサイドへの」研究の翻訳を促進するための参考モデルとして,SyntHIRアーキテクチャの価値が示された。

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