[NEXT Seoul 2023] What’s New and Next in Rave Data Management

* 해당 블로그 포스트는 NEXT Seoul 2023의 세션을 발췌하여 재구성한 내용입니다

Wayne Walker, SVP, Rave Platform Technology, Medidata, Dassault Systèmes

메디데이터에서는 2022년, 임상 운영, 데이터 관리, 데이터 과학, 치료 분야 책임자, 정보 기술(IT) 등 다양한 직군의 임상 데이터 관리 툴 구매자 및 사용자 102명을 대상으로 임상 데이터 관리와 관련된 어려움을 파악하기 위해 설문조사를 실시했습니다.

응답자들이 손꼽은 가장 큰 어려움은 ‘여러 소스의 데이터 대조 및 연동(55%)’이었습니다. 그 다음으로 UI, 데이터 품질, 실시간 데이터 액세스, 다른 기술과의 통합, 대시보드 사용자 지정 및 보고서 시각화, 프로그래밍 과제를 포함한 디자인 및 절차 개정 등 다양한 면에서 어려움을 겪고 있었습니다. 메디데이터는 이 같은 문제를 일찍이 간파하고, 다음 4가지 측면에서 다양한 솔루션을 통해 혁신을 이뤄가고 있습니다.

1. 프로토콜 기반 연구 설계 및 구축

. Medidata Designer : 프로토콜 기반의 데이터 수집, 집계, 표준화

지난 10년간의 메디데이터 혁신 중 가장 큰 혁신은 바로, 아키텍처를 바꾼 것입니다. 새로운 임상시험 설계 도구인 Medidata Designer를 통해 eCRF 중심에서 프로토콜 기반의 임상시험 설계로 전환했습니다.

임상시험에 필요한 모든 구성 요소를 메디데이터 플랫폼에 가져옴으로써 센트럴 임상시험 설계로 전환하여 공통된 임상시험 설계 및 데이터 정의로 여러 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.

데이터 수집은 물론 효율적인 관리와 운영, 자동화가 가능합니다. 그 중 한 가지 기능이 ‘라이브러리 관리’입니다. 라이브러리 관리를 ‘설정’ 부분만이 아닌, ‘데이터 변환’에서도 할 수 있게 하고 있습니다.

검토와 관련된 모든 절차 또한 플랫폼으로 가져왔습니다. 이렇게 함으로써 설정 프로세스에서 현재 어느 위치에 있는지 파악할 수 있습니다. 또한 설정의 어느 지점에서 검토에 많은 시간이 소요되는지도 알 수 있습니다.

Medidata Designer는 활동 및 활동 데이터 세트의 일정을 정의하는 데 사용됩니다. Medidata 플랫폼은 연구 중에 예상되는 데이터와 해당 데이터를 집계하고, 표준화하고, 올바른 컨텍스트(데이터가 속한 사이트, 환자 및 방문)에 배치하는 방법을 데이터 수집 시 자동으로 파악합니다. 이를 통해 거의 실시간으로 데이터를 검토하고 온디맨드 분석까지 수행할 수 있습니다.

2. 사용자 경험 개선

. Rave Companion : EHR에서 EDC로 데이터 캡처

이제 더 이상 EHR 시스템에 존재하는 데이터를 EDC에 입력할 필요가 없습니다. Rave Companion을 사용하면 한 번의 클릭 또는 드래그 앤 클릭으로 데이터 포인트와 임상 메모를 EHR 시스템에서 캡처할 수 있습니다. EHR 시스템과의 통합이 필요하지 않으므로 EHR 또는 기타 소스 데이터 시스템이나 문서가 있는 모든 사이트에서 사용할 수 있습니다.

. EDC 사용자 경험 개선

메디데이터 고객은 11월부터 Rave EDC와 관련된 많은 혁신을 경험하게 됩니다. 특히 새로운 양식의 UI 프로토타입, 탐색의 작업 정보, 탐색의 검색 및 필터링 기능에 변화가 생깁니다. EDC 및 EDC 작업의 통합, 그리드 내 작업에 색상 사용, 환자 목록의 필터링 기능 등에서 변화를 체감하게 됩니다.

또한 Native Rave 앱을 통해 어디서든 데이터를 직접 입력할 수 있게 됩니다. 태블릿과 스마트폰을 이용해 병원 침상 옆에서 간호사가 정보를 입력하고, 방문 간호사가 환자의 집을 방문하여 직접 입력할 수 있습니다. 이 데이터는 바로 Rave로 연동됩니다. 추가적으로 eCRF 구성을 하지 않아도 됩니다.

향후에는 메디데이터 플랫폼에 로그인하면 전체 연구의 진행 상황을 모니터링하기 위한 역할 기반 대시보드를 도입할 예정입니다. 각 애플리케이션에 접속하지 않고도 제품 간 구분 없이 모든 현황을 로그인과 동시에 한눈에 볼 수 있습니다.

3. 코딩 및 Data Transformation

. Rave Coder+ : 자동 코딩

메디데이터는 새로운 코딩 툴을 개발하고 있습니다. 6차례에 걸쳐 베타 출시를 했으며, 사용자의 피드백을 수집 및 반영하여 조만간 최적의 경험을 제공할 예정입니다. 아울러 6,000만 건 이상의 코딩 의사결정으로 학습된 ML 모델을 사용하는 새로운 예측 코딩 알고리즘도 개발하고 있습니다.

11,000개 이상의 연구와 6,300만 건 이상의 코딩 의사결정에 대한 과거 데이터 세트를 기반으로, 자동 코딩에 대한 높은 신뢰 수준 임계값을 가진 Rave Coder+를 사용하면 자동 코딩된 1,000개의 축어마다 최대 69시간을 절약할 수 있다는 사실을 확인했습니다.

. 데이터 변환 및 표준화

데이터 변환과 관련하여 현재, ‘워크 벤치’라는 베타 프로그램이 시작되었습니다. 많은 부분이 자동화되고 있지만 최종 단계에서는 사람의 관여가 필요합니다. 워크 벤치는 데이터를 취합했을 때는 물론, 데이터가 플랫폼에 들어오자마자 이 데이터를 표준화된 아웃풋으로 만들고 보다 좋은 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있게 합니다.

4. 데이터 검토 및 대조

. 자동화 : 프로그래밍 없이 모든 데이터에 걸쳐 리스팅 구축

Detect를 사용하면 프로그래밍 없이 리스팅을 만들 수 있습니다. 리포트 작성, 앱 관리, 개발 및 테스트 등을 개발자에 의지하지 않아도 됩니다. 역할에 상관없이 모든 사용자가 한곳에서 모든 데이터를 드래그 앤 드롭 방식으로 필터링하고 보고서를 생성할 수 있습니다.

한편, 보고서 내에서 Rave를 가지고 쿼리를 만들 수 있습니다. 복잡한 과정 없이 보고서 내에서 해당 행의 쿼리 타입을 설정 및 생성할 수 있습니다. Rave로 다시 갈 필요가 없으므로 엄청난 효율성을 달성할 수 있습니다.

쿼리는 특정 규칙/알고리즘에 대한 응답으로 생성되며, 사용자는 발행할 쿼리를 대량으로 쿼리하거나 필터링 및 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 쿼리가 EDC에 자동으로 게시됩니다. 즉, 버튼 클릭 한 번으로 수많은 쿼리가 발행됩니다. 이러한 자동화를 통해 시간을 크게 절약할 수 있으며 DM은 보다 효율적으로 검토를 수행할 수 있습니다.

. 데이터 시각화 : 데이터 완전성 감독

리뷰 프로세스의 모든 절차가 시각화되며, 연구 진행상황을 거의 실시간으로 볼 수 있습니다.

. AI : AE/MH/CM 대조

AE, 병용약물, 병력 리스트 등을 출력하여 이들을 모두 대조하는 작업이 간소화됩니다. 메디데이터의 AI 기반 데이터 대조를 통해 시간을 절약하고, 잠재적인 인적 오류 및 데이터 관리 리스크를 줄일 수 있습니다. 또한 원하는 신뢰도를 설정하면 해당 기준에 맞게 신뢰도를 제시합니다. 알고리즘을 트레이닝하는 기능도 제공합니다.

메디데이터는 임상 데이터 관리와 관련된 고객의 모든 요구사항에 대한 해법을 제시하기 위해 앞으로도 지속적인 노력을 이어나갈 예정입니다.