[論文レビュー] Surgical Data Science: A Consensus Perspective

Lena Maier‐Hein, Matthias Eisenmann+26 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2018

Artificial Intelligence in Healthcare and Education参考文献 32被引用数 9

ひとこと要約

このコンSENSス・ホワイトペーパーは、構造化されたデータの収集、整理、分析、モデリングを通じて、介入的医療の改善を目的とする、外科的データサイエンス（SDS）を正式な科学的分野として確立する。2016年のハイデルベルクでのワークショップにルーツをもつ本稿は、SDSの定義、根幹的な課題の特定、および手術分野における標準化、異分野連携、臨床応用への道筋を提言する。

ABSTRACT

Surgical data science is a scientific discipline with the objective of improving the quality of interventional healthcare and its value through capturing, organization, analysis, and modeling of data. The goal of the 1st workshop on Surgical Data Science was to bring together researchers working on diverse topics in surgical data science in order to discuss existing challenges, potential standards and new research directions in the field. Inspired by current open space and think tank formats, it was organized in June 2016 in Heidelberg. While the first day of the workshop, which was dominated by interactive sessions, was open to the public, the second day was reserved for a board meeting on which the information gathered on the public day was processed by (1) discussing remaining open issues, (2) deriving a joint definition for surgical data science and (3) proposing potential strategies for advancing the field. This document summarizes the key findings.

研究の動機と目的

• 構造化されたデータの収集、整理、分析、モデリングを通じて、介入的医療の改善を目的とする、外科的データサイエンス（SDS）を独立した科学的分野として定義すること。
• 外科専門分野を横断して、データ収集、標準化、統合に関する主要な課題を特定し、それらに対処すること。
• 異分野連携を通じてSDSを前進させるための共通の研究アジェンダとロードマップを確立すること。
• データサイエンス的手法を用いて、経験依存の手術から知識基盤の手術への移行を促進すること。
• 外科的データサイエンスのための共通の基準、ツール、インfrastrucureの開発を促進すること。

提案手法

• 国際的な外科的データサイエンスの専門家を対象とした、インタラクティブでオープンスペース形式のワークショップを実施した。
• 初日は一般公開セッション、2日目はボード会議形式を用い、コンセンサスを導いた。
• 参加者の意見を統合し、SDSの共同定義、根幹的な課題、戦略的研究方向性を策定した。
• 画像、動画、生理的データ、EHR、ロボット系など、主要なデータタイプとそれらの統合ニーズを特定した。
• データガバナンス、相互運用性、倫理基準のフレームワークを提言した。
• 共通のベンチマーク、オープンデータセット、共同開発されたツールの必要性を強調した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 包括的かつ統合的な外科的データサイエンス（SDS）の定義とは何か？
• RQ2 外科的データの収集と活用における主な技術的、倫理的、組織的課題は何か？
• RQ3 画像、動画、EHR、ロボットシステムなど、多様なデータソースを外科専門分野全体にわたって統合・標準化するにはどのような方法が必要か？
• RQ4 SDSを研究段階から臨床実装段階へ進めるために必要な戦略は何か？
• RQ5 異分野連携と共通インfrastrucureの整備は、SDS分野の進展をどのように加速できるか？

主な発見

• 外科的データサイエンスとは、外科的データの収集、整理、分析、モデリングを通じて、介入的医療を改善する科学的分野である。
• 主な課題は、外科的環境全体にわたる標準的で構造的かつ相互運用可能なデータの欠如にある。
• 進展を加速するためには、共通のベンチマーク、オープンデータセット、共同開発されたツールの開発が不可欠である。
• 臨床応用への移行には、外科学、データサイエンス、工学、倫理学の異分野連携が不可欠である。
• 体系的なデータサイエンス的手法を用いることで、「権威主義的」な手術から「知識基盤的」な手術への移行は実現可能である。
• 本ワークショップは、今後のSDS分野における研究、標準化、インfrastrucure開発の基盤的ロードマップを確立した。