Досвід розробки платформи управління медичними даними FHIR для надання клінічного рішення
Ілля Семенов
Роман Осенєв
Сергій Герасимов
Георгій Копаниця
2 Національний центр когнітивних досліджень, Університет ІТМО, Санкт-Петербург 197101, Росія
Дмитро Денисов
Юрій Андрейчук
Анотація
1. Вступ
Цей документ є продовженням роботи, яка спочатку була представлена до pHealth 2019—16-ї Міжнародної конференції з придатних для носіння мікро- та нанотехнологій для персоналізованого здоров’я [1].
В даний час впроваджуються системи підтримки прийняття рішень (СППР) для вирішення широкого кола клінічних та екологічних завдань. Успішне впровадження системи підтримки прийняття рішень вимагає ефективних стратегій планування, загального розуміння цілей підтримки прийняття рішень, ефективності та зручності використання. Це може збільшити прийняття та зробити загальний проект успішним [2]. Завдання, які можуть бути ефективно вирішені системами підтримки прийняття рішень, варіюються від реалізації міських планів дій щодо клімату [3] та підтримки дорожнього планування до діагностики рідкісних захворювань [4].
Індустрія охорони здоров’я дедалі більше стає спільнотою, що базується на знаннях, пов’язуючи різних постачальників, зменшуючи адміністративні витрати та покращуючи якість та безперервність медичної допомоги. Це створює виклики та можливості для клінічних систем підтримки прийняття рішень (CDSS), які полегшують процедури охорони здоров’я в умовах, заснованих на знаннях [5]. CDSS - це будь-яка комп’ютерна програма, призначена для прийняття клінічних рішень [6,7]. Це визначення демонструє різноманітність та еволюцію підтримки клінічних рішень від невеликих, цілеспрямованих програм до великомасштабних платформ, здатних зберігати та управляти медичними даними для допомоги лікарям та пацієнтам шляхом надання рекомендацій [8,9].
Для забезпечення ефективної підтримки прийняття рішень необхідно інтегрувати CDSS в інформаційні системи, які регулярно експлуатуються медичними працівниками, такими як лікарняні інформаційні системи (HIS), або пацієнтами, що розгортають свої особисті медичні записи (PHR) [10]. CDSS повинні мати можливість використовувати семантику та клінічний контекст даних, що були імпортовані з інших систем та сховищ даних [11,12,13].
Семантична взаємодія стає ключовим питанням, коли йдеться про зв'язок між різнорідними інформаційними системами [14]. Одним із способів підключення різних інформаційних систем є побудова платформи, яка обробляє стандартні медичні дані та забезпечує уніфіковані інтерфейси. Використовуючи стандарти обміну клінічними даними, такі як openEHR [15], CEN/ISO EN13606 [16,17,18], HL7 CDA [19] та ресурси швидкої оперативної взаємодії в галузі охорони здоров’я (FHIR) [14] можуть забезпечити взаємодію на рівні даних. Ці стандарти визначають загальні структури даних електронної медичної картки (EHR) [20] і широко використовуються в системах клінічної підтримки прийняття рішень [21,22]. Одним з останніх форматів специфікацій даних EHR є стандарт FHIR, який забезпечує елементи даних ("ресурси") та інтерфейс прикладного програмування (API) для отримання та обміну електронними медичними записами [23].
Сучасна екосистема медичного програмного забезпечення може характеризуватися її високими інноваційними потребами, порушуючи взаємодію між системами та перешкоджаючи семантичній взаємодії [24]. Щоб уникнути таких проблем, розробники можуть згрупувати програмні додатки в невеликі, легко підтримувані функціональні блоки, які можна змінювати на вимогу, не впливаючи на інші частини програмного забезпечення. Цей підхід зазвичай називають архітектурою мікросервісів [25].