Abstract Objectives The All of Us Research Program is a precision medicine initiative aimed at establishing a vast, diverse biomedical database accessible through a cloud-based data analysis platform, the Researcher Workbench (RW). Our goal was to empower the research community by co-designing the implementation of SAS in the RW alongside researchers to enable broader use of All of Us data. Materials and Methods Researchers from various fields and with different SAS experience levels participated in co-designing the SAS implementation through user experience interviews. Results Feedback and lessons learned from user testing informed the final design of the SAS application. Discussion The co-design approach is critical for reducing technical barriers, broadening All of Us data use, and enhancing the user experience for data analysis on the RW. Conclusion Our co-design approach successfully tailored the implementation of the SAS application to researchers' needs. This approach may inform future software implementations on the RW.

The All of Us Research Program harnesses advances in technology, science, and engagement for precision medicine research. We describe informatics innovations which support that goal and return value to the participant cohort and community.

e13741 Background: The All of Us Research Program ( All of Us) is one of the largest, most diverse health databases developed to expedite medical breakthroughs and is a resource for cancer researchers. The size and diversity of participants along with data types within the program, coupled with the program’s cloud based data analytics platform, encourage both team science and equitable health research outcomes. All of Us is dedicated to advancing the science of health equity with a focus on populations underrepresented in biomedical research and workforce, and embedding health equity across all aspects of the program. Methods: All of Us uses a centralized protocol where participants may elect to 1) enroll, consent, and authorize EHR, 2) answer surveys, 3) provide physical measurements, 4) provide biosamples, and 5) share data from wearables. High levels of participant diversity was achieved through an Engagement Ecosystem of outreach leaders, participants, and engagement awardees. Outreach, engagement, enrollment, and retention efforts are strategically directed by a Community and Participant Engagement Framework and a Health Equity Strategic Plan. Results: As of January 2024, health data from 413,450+ participants is available, including eight survey types from 337,500+ participants, electronic health records (EHR) from 287,000+ participants, wearable data from 15,600+ participants and whole genome sequencing from 245,350+ participants. Over 75% of participants self-identify as underrepresented in biomedical research, and about 45% self-identify as racial and ethnic minority groups. Cancer data includes history at enrollment as well as incident ascertainment via EHR (N = 26,323 total cancers and 13,067 incident cancers, from 7,544 participants assigned female at birth and 5,264 participants assigned male at birth). As of February 2024, All of Us data has been used in more than 221 publications. Of these, 35% (78) discuss cancer or oncology. More than 10% of active workspaces (921 out of 8000+ as of January 2024) include “cancer” in workspace descriptions. Commonly studied cancer types include breast, prostate, lung, ovarian, and colorectal. Conclusions: All of Us has established itself as a resource for cancer researchers. This database has the potential to provide insights into the development of treatment guidelines and emerging indicators for screening and early detection guided by health equity built on participant engagement, diversity, and broad data availability. Finally, the breadth of All of Us data also offers potential insight into cancer etiology and opportunities for prevention.

Abstract Objectives The NIH All of Us Research Program (All of Us) is engaging a diverse community of more than 10 000 registered researchers using a robust engagement ecosystem model. We describe strategies used to build an ecosystem that attracts and supports a diverse and inclusive researcher community to use the All of Us dataset and provide metrics on All of Us researcher usage growth. Materials and Methods Researcher audiences and diversity categories were defined to guide a strategy. A researcher engagement strategy was codeveloped with program partners to support a researcher engagement ecosystem. An adapted ecological model guided the ecosystem to address multiple levels of influence to support All of Us data use. Statistics from the All of Us Researcher Workbench demographic survey describe trends in researchers’ and institutional use of the Workbench and publication numbers. Results From 2022 to 2024, some 13 partner organizations and their subawardees conducted outreach, built capacity, or supported researchers and institutions in using the data. Trends indicate that Workbench registrations and use have increased over time, including among researchers underrepresented in the biomedical workforce. Data Use and Registration Agreements from minority-serving institutions also increased. Discussion All of Us built a diverse, inclusive, and growing research community via intentional engagement with researchers and via partnerships to address systemic data access issues. Future programs will provide additional support to researchers and institutions to ameliorate All of Us data use challenges. Conclusion The approach described helps address structural inequities in the biomedical research field to advance health equity.