首個全球間質性肺病數據儲存庫透過學術和行業合作啟動

密歇根州霍蘭2021年9月7日 /美通社/ -- Open Source Imaging Consortium (OSIC)（開源影像聯盟）今天宣佈推出其全球、數據豐富的儲存庫，其中包含有關間質性肺病 (ILD) 的匿名高解像度電腦斷層掃描和臨床資訊。這個同類首創的數據庫是世界上最大、最多元化的數據庫，擁有大量真實世界的多種族和多中心臨床和影像數據。OSIC 數據儲存庫目前包含近 1,500 個帶有隨附數據的匿名和品質控制掃描，另外還有 5,000 個在品質控制隊列中。儲存庫有望在 2022 年第一季度實現向 OSIC 成員提供 15,000 次匿名掃描的目標。

OSIC 是學術界、工業界和患者倡導團體之間的一項全球性 501(c)(3) 非牟利合作項目，旨在促進以快速、開源方式對抗特發性肺纖維化 (IPF)、纖維化間質性肺病和包括肺氣腫的其他呼吸系統疾病。放射學家、臨床醫生、計算科學家和來自世界各地的行業競爭者合作了近三年，共同努力推動數碼成像生物標記，以實現基於成像的準確診斷、預後及對治療反應的預測。任何 OSIC 建立的演算法都將開源，以造福各地的患者。

全國猶太健康和開源影像聯盟肺病學負責人 Kevin Brown 博士表示：「建立開源影像聯盟儲存庫是真正意義上的合作，來自不同學科、組織和國家的人士代表各地的患者聚集一起。這種從世界各地收集和組織匿名影像和臨床數據的能力是臨床科學的未來 。」 倫敦帝國理工學院國家心肺研究所兼開源影像聯盟放射學負責人 Simon Walsh 博士表示：「我們已經在常見疾病中看到這樣的努力，但在罕見病卻沒有。隨著 OSIC 數據庫的增長和我們不斷從中學習，我們的早期診斷、預測結果和衡量治療反應的能力將得到真正和實質的提升。

近年來，我們看到先進醫學影像分析的快速發展，但利用這項用於研究肺纖維化的技術的主要障礙是缺乏電腦培訓所需的大型多元化影像資料庫 。OSIC 透過為研究人員開發人工智能應用程式以改善患者護理和促進精準醫療所需的數據，解決了這未滿足的需求。能夠可靠預測個體患者的肺纖維化將如何惡化，將使醫生能夠儘早開始適當的治療並減緩疾病惡化。它仍然是有效管理纖維化肺病患者最緊迫的挑戰之一。」

OSIC 數據儲存庫使用來自各種來源的圖像和臨床數據建立，每次掃描都透過個人和自動品質控制檢查以匿名方式處理。該組織正在尋求政府機構、患者權益團體和直接患者外展的額外掃描。該數據庫已經過兩家全球 GDPR/HIPAA 私隱公司的審查，獲得了中央機構審查委員會和多個機構的機構審查委員會批准，並將按照所有適用的私隱法律、法例、同意和相關限制進行管理。

倫敦大學學院兼開源影像聯盟運算科學負責人 David Barber 博士表示：「醫學研究的未來在很大程度上取決於我們整理大量數據，以及將這些數據用於詳細和開放的科學調查的能力。OSIC 站在這場運動的最前線，這是一個值得驕傲的時刻 。數據是科學進步的本質，OSIC 數據儲存庫已經包含足夠的初步數據，可以加深了解疾病的原因，從而帶來更好的治療和患者結果。」

OSIC 由主題專家 Kevin Brown 博士、 Simon Walsh 博士和 David Barber 博士主導。它還得到了一系列知名的全球成員機構和合作夥伴支援，包括 American Lung Association、EU-IPFF、PF Warriors、Action for Pulmonary Fibrosis、Boehringer Ingelheim、Siemens Healthineers、CSL Behring、Galapagos、FLUIDDA、Brainomix、National Jewish Health、National and Kapodistrian University of Athens、Université de Lyon、Hospices Civils de Lyon、University of Vienna、National Hospital Organization Kinki-Chuo Chest Medical Center、Royal Brompton and Harefield Foundation Trust、University of Arizona College of Medicine – Phoenix、Pavilhão Pereira Filho – Santa Casa de Misericórdia de Porto Alegre、The Research Institute of St. Joe's Hamilton、Thirona、Universita di Genova、Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli、VIDA Diagnostics 及 imvaria。

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