Be lazy with `teal`

Be lazy with teal 10min. + QA 3min. 西川寛来 2024-03-22 大阪SAS勉強会#9

はじめに 大阪SAS勉強会#9

自己紹介 西川寛来 LinkedIn 製薬業界でデータ分析、ツール作成 Rが好き SASもやっていく 大阪SAS勉強会#9

こんな話をします 製薬業界でRを使うこと Shinyとはなにか tealというフレームワークについて 大阪SAS勉強会#9

こんな話はしません Rとはなにか 統計の話 SASについて 大阪SAS勉強会#9

製薬業界でRを使うこと 大阪SAS勉強会#9

承認申請にRを使ってみようよ という流れが、FDA中心に少しずつ来ています PK解析や作図にRを部分的に使うことは前からある 古くは2007年から？ FDA「AstellasからR Markdownを受理しました」 Novo Nordisk「ADaMとTLFをすべてRで作ったよ」 大阪SAS勉強会#9

MODERN-DAY STATS PROGRAMMERS 大阪SAS勉強会#9

Why R? https://phuse.global/Communications/PHUSE_Blog/why-r Why R? THE LETTER OF THE DAY IS...Y? AUTHOR: MICHAEL RIMLER, GSK For the past two years, I have been involved in the effort to integrate the R programming language into GSK's clinical reporting pipeline. Recently, I reached out to programming leaders within GSK Biostatistics to try to understand why R uptake has been slower than expected, given the rich set of resources available to programmers starting their journey. Perhaps the most concerning response identified a hesitancy towards changing from SAS to R. The feedback indicated that some people do not understand WHY we are looking to expand our capabilities to R. "With the emphasis on shortening timelines and delivering final analyses quicker, WHY should I take the time to use R when I can do it much quicker with SAS?" SAS works. If it isn't broken, WHY fix it? SAS works. If it isn't broken, WHY fix it? WELL, THEY'RE RIGHT - AND THEY'RE WRONG... 大阪SAS勉強会#9

Become a top performer (...), do you want to be a passenger and just run code provided by someone else, or do you want to be a mechanic and be able to develop and manage that code yourself? Embrace this opportunity to become a top performer and help do your part to drive the industry forward. Very very Atsui... 大阪SAS勉強会#9

Why R? https://github.com/phuse-org/OSTCDA/discussions/2 02. What is the 'why' for using open source solutions in pharma clinical data analytics? #2 MichaelRimler started this conversation in General What is the 'why' for using open source solutions in pharma clinical data analytics? https://www.appsilon.com/post/r-vs-sas-pharma-life-sciences 大阪SAS勉強会#9

Beyond SAS: How R is Revolutionizing Pharma and Life Sciences Estimated time: 12 min author: Gift Kenneth 大阪SAS勉強会#9

Why R? 真面目な会議ではここらへんを言っておくと吉 新規手法がすぐに実装される ベイズ、因果推論まわり、LLMも組み込めるかもよ ドキュメント作成の自動化 R Markdown, Quarto Transparency ユーザ自身でコードのリスク評価を行う コミュニティの大きさ・教材の多さ 人材獲得の優位性 大阪SAS勉強会#9

Shiny とは www.rstudio.com 大阪SAS勉強会#9

Shiny とはなにか RでWebアプリケーションを作るためのフレームワーク 実はPythonでも使える ある程度の慣れは必要 ChatGPTはShinyが得意な印象 HTML, CSS, JavaScriptは知らなくてもOK To You Shinyを教えるの得意ですか? ChatGPT もちろん! ShinyはR言語でのウェブアプリケーションの開発を手助けするパッケージですね。Shinyに関する質 問があればお気軽にどうぞ! 大阪SAS勉強会#9

Shinyのサンプルをみせて 医療に関連するものを集めました まずはGalleryをご覧ください R Shiny in Life Sciences – Top 7 Dashboard Examples by Ismael Rodriguez Visualization of Cardiovascular Related Clinical Trials DARWIN EU® study: Prevalence of rare blood cancers in Europe Attacks on Healthcare Facilities 大阪SAS勉強会#9

Shinyに入門するためのリンク Positのチュートリアル R in Pharma: Intro to Shiny Np-Urのデータ分析教室 Shiny Weekly Shinyapps.io 作成したアプリを簡単にインターネット公開できる 大阪SAS勉強会#9

tealとは 大阪SAS勉強会#9

teal とはなにか GitHub teal: Interactive Exploratory Data Analysis with Shiny Web-Applications teal is a shiny -based interactive exploration framework for analyzing data. teal applications require app developers to specify: 大阪SAS勉強会#9

teal とはなにか Rのパッケージ 探索的な解析、可視化のアプリを作るフレームワーク Roche/Genentechが中心のInsights Engineeringというコミ ュニティで開発 RでFDAへの承認申請を行う見本例 Submission Pilot2での 採用実績あり 大阪SAS勉強会#9

最近 CRAN から使えるように Pharmaverse blog 何も考えず install.packages("teal") でいけます 以前は依存パッケージまわりがツラかった teal is now available on CRAN Announcing the release of teal v0.15.0 on CRAN! 大阪SAS勉強会#9

teal が動くところを見たい Live demo! https://posit.cloud/content/7813372 アカウント登録してない方はSign Up app.Rを開いて手順に従う 大阪SAS勉強会#9

teal 実装の雰囲気 1 modules = modules( 2 tm_data_table("Data Table"), # データセットを表示 3 tm_variable_browser("Variable Browser"), # 各変数の分布 4 tm_t_summary("Demographic Table", ...), # Characteristics 5 tm_g_km( # Kaplan-Meier plot 6 label = "Kaplan Meier Plot", 7 dataname = "ADTTE", ... 8 ) 9 ) 臨床試験の解析の”あるある”をモジュールとして用意 大阪SAS勉強会#9

teal が動くところはここにも Submission Pilot2 teal.gallery efficacyがわかりやすい 大阪SAS勉強会#9

teal が使える Docker を作りました 1. Boxからダウンロード、解凍 2. docker compose up 3. localhost::3838から各サンプルアプリにアクセス localhost::8787からRstudio Serverにアクセス 大阪SAS勉強会#9

teal でできること 様々な解析・可視化を叶えるモジュール 生存時間分析、主成分分析とかもある 機能のカスタマイズ 分析、可視化の方法 データのダウンロード レポート作成 CDISC準拠データだとさらに楽 e.g. “USUBJID”とか指定せずに勝手に判別 大阪SAS勉強会#9

Laziness について プログラマの三大美徳「怠惰、短気、傲慢」 怠惰-laziness: 全体の労力を減らすために努力を惜しまな い tealのコンセプトはこれを体現している 「臨床試験データの可視化」全体の労力を減らす！ 大阪SAS勉強会#9

teal のツラい点 開発方針はまだ不安定 破壊的な仕様変更を伴うバージョンアップがある v.0.14「完全に理解した」⇒ v.0.15「なにもわからん」 NEWSに踊る”Breaking Changes”の文字 大阪SAS勉強会#9

teal のツラい点 学習曲線はそこそこ急斜面 モジュールの自作は「技術的には可能です」 なんでもできるからこそ難しい 大阪SAS勉強会#9

teal のツラい点 Cherry-pickingの懸念 事後的に都合の良い結果を探し出してしまう Submission Pilot2に対してFDAの方が言及していた 探索的な解析を気軽にたくさんできてしまう ツールというか教育の問題？ 大阪SAS勉強会#9

まとめ 大阪SAS勉強会#9

Be lazy with teal ツラいこともある アプリ作成までのイニシャルコストは高め 土台の学習も必要(R, Shiny, パッケージ管理, Docker, ...) 全体効率を考えると嬉しい 「事後解析はそっちで勝手にやって」ができる CDISC準拠データは、他試験にスケールしやすい 一度作成すれば、以降はデータの前処理を行うだけ 解析・可視化用のモジュールは準備されている tealやっていきましょう 大阪SAS勉強会#9

おわり 以降参考文献です 大阪SAS勉強会#9

teal に関して役立つリンク Teal: An R Shiny Framework to Unlock the Power of Interactive Data Exploration Revolutionize Clinical Trial Data Exploration with {teal} PHUSE US Connect 2024 Roche/Genentech GSK https://appsilon.com/innovating-pharma-with-teal/ Docker 作成で参考にしたリンク https://appsilon.com/renv-with-docker/ https://appsilon.com/r-shiny-docker-getting-started/ https://qiita.com/g-k/items/42751a1839fbea25045f https://zenn.dev/nicetak/articles/vscode-docker-2023 大阪SAS勉強会#9

CDISC データセットが使えるパッケ ージまとめ admiral pharmaverseadam pharmaversesdtm random.cdisc.data scda scda.2022 cards tern Tplyr 大阪SAS勉強会#9