論文の概要: Building Flexible, Scalable, and Machine Learning-ready Multimodal Oncology Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01438v2
• Date: Fri, 22 Dec 2023 15:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:07:57.029470
• Title: Building Flexible, Scalable, and Machine Learning-ready Multimodal Oncology Datasets
• Title（参考訳）: フレキシブル、スケーラブル、マシンラーニング対応のマルチモーダルoncologyデータセットの構築
• Authors: Aakash Tripathi, Asim Waqas, Kavya Venkatesan, Yasin Yilmaz, Ghulam Rasool
• Abstract要約: 本研究は、オンコロジーデータシステム(MINDS)のマルチモーダル統合を提案する。 MINDSはフレキシブルでスケーラブルで費用対効果の高いメタデータフレームワークで、公開ソースから異なるデータを効率的に分離する。 MINDSは、マルチモーダルデータを調和させることで、より分析能力の高い研究者を力づけることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.774341783844026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancements in data acquisition, storage, and processing techniques have resulted in the rapid growth of heterogeneous medical data. Integrating radiological scans, histopathology images, and molecular information with clinical data is essential for developing a holistic understanding of the disease and optimizing treatment. The need for integrating data from multiple sources is further pronounced in complex diseases such as cancer for enabling precision medicine and personalized treatments. This work proposes Multimodal Integration of Oncology Data System (MINDS) - a flexible, scalable, and cost-effective metadata framework for efficiently fusing disparate data from public sources such as the Cancer Research Data Commons (CRDC) into an interconnected, patient-centric framework. MINDS offers an interface for exploring relationships across data types and building cohorts for developing large-scale multimodal machine learning models. By harmonizing multimodal data, MINDS aims to potentially empower researchers with greater analytical ability to uncover diagnostic and prognostic insights and enable evidence-based personalized care. MINDS tracks granular end-to-end data provenance, ensuring reproducibility and transparency. The cloud-native architecture of MINDS can handle exponential data growth in a secure, cost-optimized manner while ensuring substantial storage optimization, replication avoidance, and dynamic access capabilities. Auto-scaling, access controls, and other mechanisms guarantee pipelines' scalability and security. MINDS overcomes the limitations of existing biomedical data silos via an interoperable metadata-driven approach that represents a pivotal step toward the future of oncology data integration.
• Abstract（参考訳）: データ取得、ストレージ、処理技術の進歩は、異種医療データの急速な成長をもたらした。 放射線スキャン,病理像,分子情報を臨床データと統合することは,疾患の総合的理解と治療の最適化に不可欠である。 複数のソースからのデータを統合する必要性はさらに、精密医療やパーソナライズされた治療を可能にするために、がんなどの複雑な疾患で顕著である。 本研究は,がん研究データコモンズ (CRDC) などの公開ソースからの異種データを相互接続型で患者中心のフレームワークに効率的に融合するための,柔軟でスケーラブルで費用対効果の高いメタデータフレームワークであるマルチモーダル・インテグレーション・オブ・オンコロジー・データ・システム (MINDS) を提案する。 MINDSはデータ型間の関係を探索し、大規模マルチモーダル機械学習モデルを開発するためのコホートを構築するためのインターフェースを提供する。 MINDSはマルチモーダルデータを調和させることで、研究者に診断と予後の洞察を明らかにし、エビデンスベースのパーソナライズされたケアを可能にする分析能力を高めることを目指している。 MINDSは詳細なエンドツーエンドのデータプロファイランスを追跡し、再現性と透明性を確保する。 MINDSのクラウドネイティブアーキテクチャは、大幅なストレージ最適化、レプリケーション回避、動的アクセス機能を確保しながら、安全でコスト最適化された方法で指数関数的なデータ成長を処理することができる。 自動スケーリング、アクセス制御、その他のメカニズムは、パイプラインのスケーラビリティとセキュリティを保証する。 MINDSは、オンコロジーデータ統合の将来に向けた重要なステップである相互運用可能なメタデータ駆動アプローチを通じて、既存のバイオメディカルデータサイロの限界を克服する。

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