Project dbignite: Interoperability for Patient Analytics - The Databricks Blogの翻訳です。

本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。

Centers for Medicaid & Medicare Services (CMS)によって制定された相互運用性のポリシーは、2021年にアメリカで効力を発揮し始めており、支払者、医療提供者、患者間において医療情報や管理情報がどの様に交換されるのかに変化を引き起こしました。

このポリシーにおいて、CMSは非営利のANSI認証の標準であるHealth Level Seven (HL7) International標準を導入し、電子健康情報の交換、インテグレーション、共有、収集のための包括的なフレームワークや関連標準を提供することに特化している組織を進展させています。最近のポリシーにおけるこれらの標準の最も重要な点は、FHIR(「fire」と発音します)としてよく知られているFast Healthcare Interoperability Resourcesです。FHIRは比較的新しい仕様であり、診察、管理、財務の様なドメインにまたがるリソースの上に構築されています¹。FHIRバンドルやリソースのコレクションは、患者の経年記録を表現することができます。

CMSが進むに従い、商用のヘルスプランもそれに追従しています。さらに、FHIRは多くの国や医療機関が導入したグローバルの標準となっています。この結果、ヘルスケア組織の間で、これまで以上に多くのデータが共有される様になっています。業界としては、これまで以上に患者の360度のビューを得られる様になりました。そして、これらのデータをアクション可能な分析に翻訳するにはまだ遠い道のりが存在しています。それはなぜでしょうか？

FHIRはヘルスケア情報を交換するための標準フォーマットの確立に関する課題を解決しましたが、これは分析のために設計されたものではありませんでした。

FHIRバンドルを操作する際には以下の課題が存在しています。

経年分析のためにFHIR(多くの場合JSONフォーマットでシリアライズされます)をテーブルに変換
患者の健康状態に対する動的な特性を反映させるための、ストリーミング、リアルタイムデータのサポート
FHIRと非構造化データ、その他の構造化データモデル、これらのバンドル外の一般的なデータモデルとの結合
高度な分析や機械学習ツールとデータの接続

Databricksのプロジェクトdbigniteは、これらの課題に対応するために開発されたオープンソースのツールキットであり、レイクハウスを用いることで効率的にトランザクションのバンドルを大規模な患者分析に変換します。

このライブラリは、これらのバンドルからリソースを容易に抽出し、結果のテーブルを以下の動画で示している様にすぐにシンプルなSQL文でクエリーができるDatabricks SQLのデータベースに格納する様に設計されています。

以下のリンクをクリックすると別タブで動画が再生されます

FHIRバンドルからの情報は、事前承認の自動化や予測ケア管理に至るユースケースをサポートすることができます。

dbigniteによるFHIRの相互運用性に関してすぐにチェックしてみてください！

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https://www.hl7.org/fhir/overview.html ↩