[논문 리뷰] Report on Data Quality in Biobanks: Problems, Issues, State-of-the-Art

Suneth Ranasinghe, Horst Pichler외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 17.

Ethics in Clinical Research참고 문헌 17인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 생물은행에서 효율적인 생물의학 연구를 가능하게 하기 위해 메타데이터 품질을 핵심으로 삼는 종합적인 데이터 품질 관리 시스템을 제안한다. 데이터 품질의 핵심 차원을 규명하고, 문서화에 대한 최선의 실천 방법을 정의하며, 생물은행을 데이터 중개자로 위치시켜 고품질의 메타데이터가 임상 연구에서 신뢰할 수 있는 샘플 및 데이터 검색을 보장함을 강조한다.

ABSTRACT

This report discusses the issues of data quality in biobanks. It presents the state-of-the-art in data quality: the definition of data quality, the dimensions of data quality, and the quality management system for achieving or describing the aspired data quality characteristics and we present and discuss all elements for such a data quality management system. In depth, we discuss the requirements and the context of data quality for biobanks in particular, where we argue that biobanks can be seen as data brokers, where the indented use of the data is to support the search for suitable material and data in the preparation of medical studies. For such an intended use, the quality of the metadata is of high importance and biobanks have to emphasize to strive for adequate documentation of the quality of the data annotating the samples.

연구 동기 및 목표

• 생물은행에서 낮은 메타데이터 품질이 생물의학 연구의 효율성을 저해함에 따라 발생하는 데이터 품질 문제를 해결한다.
• 생물은행을 생물학적 샘플과 관련 데이터의 적합한 발견을 지원하는 주요 기능을 지닌 데이터 중개자로 식별한다.
• 생물은행 운영 및 연구 활용 사례에 맞춤형으로 설계된 체계적인 데이터 품질 관리 시스템을 수립한다.
• 의료 연구에서의 데이터 사용 가능성과 재현 가능성을 보장하기 위해 메타데이터 품질을 중심 요소로 강조한다.
• 생물은행 환경에서 데이터 품질을 정의하고 측정하며 개선하기 위한 최신 기술 프레임워크를 제공한다.

제안 방법

• 정확성, 완전성, 일관성, 시기적절성과 같은 기존의 차원을 통해 데이터 품질을 정의한다.
• 모니터링 및 데이터 품질 향상을 위한 정책, 프로세스, 도구를 통합한 데이터 품질 관리 시스템을 제안한다.
• 생물은행을 데이터 중개자로 프레임워크화하여 주요 산출물은 검색 가능하고 잘 문서화된 데이터 및 샘플임을 강조한다.
• 샘플 기원, 처리 및 관련 형질 데이터에 대한 표준화된 문서화 관행의 중요성을 강조한다.
• 정보 시스템에서 유래한 품질 관리 원칙을 생물은행 전용 워크플로우에 통합한다.
• 사례 분석을 통해 메타데이터 품질이 의료 연구 준비 성공에 직접적인 영향을 미친다는 점을 설명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생물은행에 관련된 데이터 품질의 핵심 차원은 무엇이며, 일반적인 데이터 품질 프레임워크와 어떻게 다를까?
• RQ2 주요 산출물이 데이터가 아니라 검색 가능한 고품질 메타데이터인 경우, 생물은행이 효과적으로 데이터 중개자로 기능할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ3 생물은행 운영에 맞춤형으로 설계된 데이터 품질 관리 시스템의 핵심 구성 요소는 무엇인가?
• RQ4 왜 생물은행 환경에서는 원시 데이터 품질보다 메타데이터 품질이 더 중요할까?
• RQ5 장기적인 연구 사용 가능성을 지원하기 위해 생물은행은 일관되고 표준화된 문서화를 어떻게 보장할 수 있을까?

주요 결과

• 메타데이터 품질은 생물은행에서 생물학적 샘플과 관련 데이터의 효과적인 검색 및 검색 가능성을 보장하는 데 가장 중요한 요소이다.
• 생물은행은 데이터 중개자로 기능하며, 주요 가치는 물리적 샘플 그 자체보다는 문서화된 데이터의 검색 가능성과 신뢰성에 있다.
• 사용 가능성을 보장하기 위해 정의된 품질 차원, 거버넌스, 문서화 기준을 포함한 체계적인 데이터 품질 관리 시스템이 필요하다.
• 생물은행의 최신 데이터 품질 기준은 연구의 재현 가능성을 위해 메타데이터의 완전성, 일관성, 시기적절성을 핵심 요소로 강조한다.
• 데이터 품질 특성의 표준화된 문서화는 신뢰를 증진시키고 대규모 생물의학 연구 이니셔티브에의 통합을 촉진한다.
• 이 논문은 생물은행 데이터 품질 관리에 적용 가능한 포괄적인 프레임워크를 정의하여 향후 연구의 기초를 마련한다.