Patchwork Learning: A Paradigm Towards Integrative Analysis across Diverse Biomedical Data Sources

要約

タイトル：多様なバイオメディカルデータソースを横断する包括的な分析に向けたPatchwork Learningの提案

要約：

– MLを用いたヘルスケアにおける患者ケアや医療従事者のワークフローの向上には多くの機会があるが、データプライバシー、異種のデータソース、および複数のデータモダリティを十分に利用できないという課題があり、実世界の臨床的・経済的な利益は限られている。
– この論文は、分散されたオミクス、医療画像、および臨床フリーテキストなどの異なるデータモダリティから構成される異種のデータセットからの情報の統合を行い、データプライバシーを保持しながら補完的なデータソースを同時に利用する、’patchwork learning’（PL）という新しいパラダイムを紹介する。
– PLは、橋渡しモダリティやサイトを跨いだ重複する特徴空間を活用し、情報共有と欠落データの補完を促進することで、関連する予測タスクを解決する。
– PLには、フェデレーティッド学習や多モダル学習と共有される課題がいくつかあり、この分野での今後の研究のための提言が含まれている。
– PLは、より包括的なアプローチを提供することで、MLモデルの臨床的な応用に革命をもたらす可能性があり、個人化と汎用性のバランスを取り、患者体験を向上させ、人口の健康を改善し、医療従事者のワークフローを最適化する約束を示している。

要約(オリジナル)

Machine learning (ML) in healthcare presents numerous opportunities for enhancing patient care, population health, and healthcare providers’ workflows. However, the real-world clinical and cost benefits remain limited due to challenges in data privacy, heterogeneous data sources, and the inability to fully leverage multiple data modalities. In this perspective paper, we introduce ‘patchwork learning’ (PL), a novel paradigm that addresses these limitations by integrating information from disparate datasets composed of different data modalities (e.g., clinical free-text, medical images, omics) and distributed across separate and secure sites. PL allows the simultaneous utilization of complementary data sources while preserving data privacy, enabling the development of more holistic and generalizable ML models. We present the concept of patchwork learning and its current implementations in healthcare, exploring the potential opportunities and applicable data sources for addressing various healthcare challenges. PL leverages bridging modalities or overlapping feature spaces across sites to facilitate information sharing and impute missing data, thereby addressing related prediction tasks. We discuss the challenges associated with PL, many of which are shared by federated and multimodal learning, and provide recommendations for future research in this field. By offering a more comprehensive approach to healthcare data integration, patchwork learning has the potential to revolutionize the clinical applicability of ML models. This paradigm promises to strike a balance between personalization and generalizability, ultimately enhancing patient experiences, improving population health, and optimizing healthcare providers’ workflows.

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