データクリーンルーム：ヘルスケアデータ共有を保護するための秘密

ヘルスケア業界にはデータパラドックスがあります。世界的には、推定2.5ゼッタバイトのヘルスケアデータがありますが、実際に使用可能なのはそのほんの一部だけです。そして、その使用可能なデータの圧倒的多数はサイロに存在します。

それはR＆Dリーダーにとって問題です。安全でアクセス可能なデータ共有がなければ、チームは、新薬、治療法、医療機器の研究と市場への時間を加速する機会を逃します。

データクリーンルームを入力します。組織は、コンプライアンスと機密性を最大化しながら、業界全体のデータサイロを分解し、研究パートナーとデータを共有することができます。適切な考え方と実装により、この技術はヘルスケアR＆Dにとって膨大な価値を解き放つことができます。

この記事では、R＆Dのリーダーがデータクリーンルームを使用して研究と革新を加速する方法について説明します。しかし、最初に、Healthcareのデータ課題を詳しく見ています。

背景：ヘルスケアのデータチャレンジ

ニューヨーク州北部の研究機関が癌治療に焦点を当てていることを想像してください。その研究者は、多くの患者データを収集します。しかし、ほとんどの研究参加者は地元のコミュニティ（主に白人）から来ているため、彼らの発見はしばしば他の集団には適用できません。この多様性の欠如は、すべての人に役立つ治療を迅速に開発する能力を制限します。

機関は、他の機関からの関連データへのアクセスにより研究を改善できます。しかし、厳格なプライバシーと規制要件により、データ共有が複雑になります。また、プラットフォームが利用可能になると、PIIの公開は単純にリスクが高すぎます。その結果、機関は、より遅いR＆Dペース、および潜在的に限られたアプリケーションのために解決する必要があります。

このような課題はあまりにも一般的です。そして、彼らはすべての研究やイニシアチブをハンストリングすることはできませんが、世界的なパンデミック中のように、それが最も重要であるときにR＆Dに影響を与える可能性があります。

多くの研究機関は、人間のSARS-COV-2感染が最初に制御不能になったとき、そのような脅威を認識しました。チームは、ANを介して臨床データを共有するために競争しました 一連のプライベートおよびパブリックプラットフォームとレジストリの重複。一緒に、これらのソリューションは、業界がCovid-19を理解し、数ヶ月ではなく数ヶ月でワクチンを開発するのに役立ちました。

しかし、この種のデータ共有は、公衆衛生の危機に限定されるべきではありません。そして、データのクリーンルームでは、そうである必要はありません。次のセクションでは、この技術がヘルスケアエコシステム全体で進行中のデータコラボレーションをどのようにサポートするか。

データクリーンルームは、プライバシー、コンプライアンス、および制御を最大化します

データクリーンルームにより、研究機関、バイオファルマ、ヘルスケアプロバイダー、MedTech企業がデータを安全に交換できるようになります。

クリーンルーム自体は、R＆Dチームが総匿名のデータセットを共同で分析できる中立環境を提供します。チームは、データ摂取ルールを確立することにより、患者データをさらに保護できます（例えば、クリーンルームで見えるために最小数のデータサンプルが必要です）。厳密に言えば、データは元の家を離れることは決してありません – 組織は、安全な分析のためにクリーンルームを介して制御されたアクセスを付与するだけです。

重要なことに、すべてのコラボレーターは、データクリーンルームに入るものを正確に制御することができます。 R＆Dチームが特定の研究または人口統計のデータのみを共有したい場合、これは役立ちます。コラボレーターは、ユーザー固有のアクセス権限を確立することができるため、個人は知識が必要なデータのみを見ることができます。

データ共有機能が強化されているため、R＆Dチームは臨床試験や創薬を加速するだけではありません。彼らはより良い研究を設計し、より良い研究結果をもたらし、より多くの患者にプラスの影響を与える治療を開発することができます。

実装には慎重なアプローチが必要です

患者データの性質を考えると、慎重かつ準拠した方法でヘルスケアデータのクリーンルームを実装することが重要です。これは、たとえばHIPAA準拠のアクセスコントロールをサポートするプラットフォームを選択することを意味します。しかし、それはまた、プラットフォームがヘルスケアデータの共有と相互運用性のためのHL7 / FHIR標準を観察するかどうかを確認することを意味します。

業界のベストプラクティスに沿って機能と制御を提供するサードパーティのデータクリーンルームプロバイダーが多数あります。 API管理レイヤーと組み合わせて、ヘルスケア規制に準拠してデータフローを簡単に合理化できます。

実装のペースに関する限り、「クロール、ウォーク、ラン」アプローチをとることをお勧めします。各フェーズを詳しく見てみましょう。

• クロール – 時間をかけて、データクリーンルームのコンプライアンスおよびプライバシールールを精査してください。また、患者がデータを共有するために簡単に同意を与えて取り消すことができることを確認してください。次に、1つまたは2つの信頼できるパートナーを選択して、最初に交換することを選択したデータセットを制限します。
• 歩く – 事前定義された試験期間を設定して、期待する研究価値が見られるかどうかを確認します。もしそうなら、パートナーと共有するデータの範囲を徐々に拡張しますが、すぐにボックスのプラットフォーム機能を使用して、クリーンルーム環境をシンプルに保ちます。
• 走る – 価値が引き続き見られたら、データへのアクセスを拡大するために、より多くのパートナーシップを確立することを検討してください。データのクリーンルーム投資の影響を測定するために、定期的な価値チェックを継続してください。

結論？慎重な実装戦略により、R＆Dチームは、ヘルスケアデータクリーンルームの利点をより迅速かつ安全に享受できます。

安全なデータコラボレーションの未来を受け入れます

何十年もの間、アクセシビリティの障壁は、ヘルスケアデータエコシステムの全力を活用することを困難にしてきました。しかし、データのクリーンルームは前進する道を作ります。

R＆Dチームには、安全なデータコラボレーションを促進し、臨床試験をスピードアップし、最終的に患者の手に人生を変える治療法を促進するテクノロジーがあります。この技術を受け入れる組織は、イノベーションの最前線に自分自身を位置づけます。問題は、リーダーがどれほど速く行動するかです。

写真：ゆきチノ、ゲッティイメージズ

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