MITで開発された医療データベースがどのようにして世界的なデータ共有の標準へと進化したか
PhysioNetプラットフォームは25年前に設立され、1970年代にMITで開発されたシステムに基づいています。現在では、最も包括的な生物医学・臨床データリポジトリの一つとなり、数百のデータベースをホストし、昨年は15,000以上の科学論文で引用され、180か国以上のユーザーが登録しています。このプラットフォームは研究の障壁を下げ、リスクの高いアイデアの実現を促進し、医療AIの基盤となっています。
クラウドによる科学的データ保存と共同作業が進む以前、医学研究者は健康研究の進展のために、コラボレーションと主要な臨床データ収集において大きな障壁を克服しなければなりませんでした。データはサイロ化され配布が困難だったため、研究を行うには自らデータを収集するしかなく、研究費用がかさむだけでなく、データセット間の比較も困難でした。
1975年、MITとボストンのベス・イスラエル病院で不整脈を研究していた研究者たちは別の方法を構想しました。心電図記録を収集・デジタル化し、自身の研究に用いるだけでなく、より広い研究コミュニティにも提供しようとしたのです。チームは専用コンピュータを自作し、テープを一つ一つ複製し、10万以上のアノテーションを作成しました。このプロセスには数年を要しましたが、1980年夏にはテープの準備が整いました。当初は12にも満たない学術・産業グループにしか届かないと考えていましたが、関心は高まり続け、その後10年間で約100部を郵送しました。
このデータは最終的に、1999年にハーバード-MIT健康科学技術プログラム内で設立されたグローバルプラットフォームPhysioNetの最初のデータベースとなりました。当時、このようなデータ共有は今日では標準的に思えるかもしれませんが、ほとんど革新的なアイデアでした。MIT医学工学科学研究所の副所長であるThomas Heldt氏は、「PhysioNetの設立は非常に先見の明があった」と述べています。
郵送された磁気テープはやがてCD-ROMに、そして新しく登場したインターネット上のFTPサーバーへと進化しました。現在、PhysioNetは25年以上の運用を経て、数百のデータベースをホストし、存在する中で最も包括的な生物医学・臨床データリポジトリの一つとなっています。昨年は15,000以上の科学出版物がPhysioNetを引用し、180か国以上のユーザーが登録しています。研究者、製造業者、臨床意思決定者によって広く利用されています。
2009年頃、博士課程の学生だったTom Pollard氏はロンドンの主要病院システムで重症患者の研究を行っていました。病院は大量の臨床データを生成していましたが、それらを厳選して研究利用するためのインフラとプロセスは発展途上でした。彼はインターネットでPhysioNetがホストするMIMICデータベース（重症治療医療情報マート）を発見し、その可能性を認識してMITを訪れ、共同作業を開始しました。MIMICは彼の博士論文の中心となり、博士号取得後、彼はMITに来て次世代データベースの構築を支援しました。
PhysioNetの設立以来、研究データ共有の価値は広く認識されるようになりました。共同創設者のRoger Mark氏とGeorge Moody氏は今年、IEEE生物医学工学賞を受賞し、そのリーダーシップが評価されました。プラットフォームのソースコードはデータと同様に公開されています。PhysioNetのコミュニティは、信号処理と心血管健康から、臨床情報学、重症治療、医療向け機械学習へと広がりました。
AIブームの中で、PhysioNetは主に生物医学信号処理分野のリポジトリから、電子健康記録、画像データ、ソフトウェア、AIモデルのソースへと進化しました。Google DeepMindの研究員Vivek Natarajan氏は、「PhysioNetは医療AI研究のための最高品質のデータセットを提供し、過去10年間の医療AIの進歩を触媒してきました」と述べています。カリフォルニア大学バークレー校のZiad Obermeyer准教授は、PhysioNetが野心的なアイデアに挑戦する固定費を下げ、科学の可能性を変えたと強調します。
今後、プラットフォームの管理者は年次会議でリーチを拡大し、ユーザーがデータにアノテーションを付け専門知識を提供できる新システムのパイロットを計画しています。Pollard氏は「現在の研究には学際的な協力が必要です。コミュニティは拡大し、AIの進歩は研究者が対処できる質問と可能だと思うことを広げました」と述べています。