Health Information/FHIR

FHIR as a Meta Model to Integrate CDM: Development of a Tool and Quantitative Validation Study

 

 

 

 

 

안녕하세요. 씨앤텍 시스템즈 입니다.

 

 

 

이번 글은 FHIR를 메타데이터로 활용하여 CDM간 데이터 공유를 활발히 하는 연구 논문에 대해서 정리해 보았습니다.

 

Journal of Medical Internet Research (JMIR) Medical Informatics에 개제된 논문이며 

 

원 제목은 "Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) as a Meta Model to Integrate Common Data Models: Development of a Tool  and Quantitative Validation Study" 입니다.

 

공동 저자: Emily Rose Pfaff(1), MS; James Champion(1), BS; Robert Louis Bradford(1), BS; Marshall Clark(1), BS;

Hao Xu(2), PhD; Karamarie Fecho(2), PhD; Ashok Krishnamurthy(2), PhD; Steven Cox(2), BS;

Christopher G Chute(3), MD, DrPH; Casey Overby Taylor(3), PhD; Stan Ahalt(2), PhD

 

 

(1) North Carolina Translational and Clinical Sciences Institute, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, U.S.
(2) Renaissance Computing Institute, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States
(3) Johns Hopkins University, Baltimore, MD, United States

 

 

 


 

 

 

1. 개요 

 

 

 1) 배경: HL7 FHIR를, 임상데이터를 1개의 표준화된 데이터로 표현하는 메타-CDM으로 활용​

 

 2) 목적: source-agnostic (소스에 제약을 받지 않는) CDM to FHIR 매핑을 지원하기 위해

    임상데이터를 FHIR로 효율적으로 변형시켜주는 CAMP FHIR* App 개발

    *Clinical Asset Mapping Program for FHIR: FHIR를 활용한 임상데이터매핑 프로그램

 

 3) 방법:

   ① 각 CDM 소스의 변수를 해당 FHIR 요소에 매핑함

   ② 소스 데이터 값 집합의 각 항목을 엄격한 값 집합이 있는 변수의 해당 FHIR 값 집합 항목에 매핑

 4) 결과: i2b2 데이터베이스로부터 추출한 천식환자 약 23,000명의 데이터를 CAMP FHIR를 통해 변환

    (※ i2b2, PCORnet, OMOP** 의료분야 3 공통데이터모델데이터 아키텍처가 조금씩 차이가 있음)​

    **i2b2: Informatics for Integrating Biology & the Bedside

      PCORnet: Patient-Centered Outcomes Research Network

      OMOP: Observational Medical Outcomes Partnership

 

 5) 결론: 프로젝트 건별로 CDM을 구축하는 방식에 대한 대안으로서 CAMP FHIR를 활용할 수 있을 것으로 기대됨

    CDM으로서 FHIR를 활용하는 것은 기관 간 데이터 공유 가능성을 높여줌​

 

    ***본 논문에서 개발한 CAMP FHIR 앱은 1개의 CDM을 FHIR로 매핑 가능​

 

 

 

 

 

2. 들어가며

 

  (1) 배경

 

[공통 데이터 모델의 현상황]

#어떤 프로젝트에 참여한 기관들 모두가 같은 공통데이터모델을 사용한다면 좋겠지만 프로젝트에 참여한 임의의 A연구기관은 i2b2를, B병원은 PCORnet을, C기관은 OMOP을 사용한다고 가정했을 때 어느 한 병원/기관에게 데이터 공유를 위해서 다른 기관이 사용하는 공통데이터모델로 변환하라고 할수 없는 문제임

 

#병원의 EHR 데이터를 CDM으로 매핑하는 데 많은 시간, 인력, 노력, 비용이 듦

 - CDM 유지 관리는 CDM당 연평균 1 FTE가 소요​
 - CDM에 구현하는 방식에 따라 다르겠지만​ CDM 초기 구현에 걸리는 시간은 조사에 따르면 연 0.8 ~ 3.8 FTE*가 소요​
   ​*FTE(Full Time Equivalent)는 풀타임 노동시간으로 1달 혹은 1년 등 정해진 기간 내에서 풀타임 노동자가 수행하는

    근무시간의 총량을 의미​

 

#CDM의 주요 목적은 임상데이터의 상호운용성과 융화(harmonization)로, FHIR의 목적과도 어느정도 일맥상통함

 

 

 

[FHIR vs. OMOP ∙ PCORNet ∙ i2b2]

FHIR - OMOP 간 common links

 

FHIR - PCORnet 간 common links

 

FHIR - i2b2 간 common links

 

#위 사진들을 보면 완벽하진 않지만 FHIR의 리소스와 OMOP ∙ PCORNet ∙ i2b2의 테이블 간 공통부분 발생

 

#FHIR vs. CDM 가장 큰 차이점

 - FHIR는 데이터 지속성(persistence) 보다는 데이터 교환에 더 초점이 맞춰져 있음

 

#CDM을 FHIR로 매핑 시, 관계형 데이터 모델을 직렬화된 형식으로 변환하는 노력이 필수적

 

 

 

[FHIR 기본 구조]

 

 

 

 

 

#FHIR의 각 리소스는 리소스를 표현하는 구조화된 필드를 갖고 있음

 

#FHIR는 LOINC, SNOMED-CT, ICD와 같은 코드셋(Code System)을 활용하도록 권장하며

 표준성을 극대화하기 위해 필드에 FHIR 만의 독특한 value set을 갖고 있음

 

 

 

 

  (2) 연구의 목적

 

#Source data models: CDMs (i2b2, PCORnet, OMOP)​

 

#어느 모델 데이터이건 상관없이, 소스로부터 자유로운(source-agnostic) 툴인 CAMP FHIR를 활용해 FHIR로 변환

  (어떤 CDM이건간에 읽고 매핑하여 뷰로 바로 보여줌)​

 

#​Meta-CDM: CDM의 중간자 역할

 (각 CDM을 단일 모델로 표준화해주므로 CAMP FHIR가 CDM을 연결해주는 메타 역할)​

 

**한계점: i2b2, PCORnet 소스에 기반한 EHR 데이터를 주로 매핑하는데 사용

 

 

 

 

 

 

3. 방법론

 

[View를 사용하는 이유]

#CDM이라 할지라도 local data의 특수성, dynamic함이 있음

#이러한 이유로 로컬 데이터베이스 레이어(층)에서 캠프파이어 특수 형식에 맞는 뷰를 생성해줌​

  (이를 위해 관계형데이터베이스를 객체지향모델로 매핑하는 오픈소스 프레임워크인 Hibernate 툴을 활용함)​

 

cf) View 란?

관계형 데이터베이스에서 뷰는 데이터의 카피 버전이 아닌, 원본 테이블을 기반으로 한 window이다. 

view에 대한 정보, 표현은 카탈로그에 저장된다.

 

 

 

 

[i2b2 to FHIR 매핑 테이블 예시]

 

#Table Dictionary

 - TABLE_CD:  source DB table 이름 (containing the variable that uses this codeset)​

 - COLUMN_CD: source DB column 이름 (containing the variable that uses this codeset)​

 - LOCAL_IN_CD: 해당 코드셋 멤버를 표현하는데 사용되는 local code (e.g., “M” for male). ​

 - FHIR_OUT_CD: 해당 코드셋 멤버를 표현하는데 사용되는 선호된 FHIR value (e.g., “male” for male)​

 - FHIR_OUT_COLUMN: 이 변수가 최종적으로 종료되는 뷰의 타겟 컬럼명​

 - FHIR_SYSTEM: FHIR 선호 코드셋의 documentation에 대한 url​

 

 

#i2b2의 VISIT_DIMENSION 테이블을 FHIR로 매핑한다고 가정

 

 

#CAMP FHIR에서 매핑을 위한 OBSLABS_2FHIR 뷰 구성​
 - i2b2 모델에서 OBSERVATION_FACT를 이용하여 OBSLABS_2FHIR 뷰 구성​

 

 

#실제 i2b2 CDM 모델의 FHIR 매핑 예시​

 

 

 

4. 결론

 

#천식 UseCase

 

 

 

5. 한계점

 

#CAMP FHIR는 관계형 DB인 CDM 데이터를 HL7 FHIR 형식으로 변환에 성공함​
#CAMP FHIR는 사용자가 원하는 매핑 뷰를 구축할 수 있음​
#점차 각 병원에서 EHR에서 FHIR 데이터 전송의 표준을 점차 채택하고 있음​
#CDM – FHIR 매핑 시 데이터 손실이 있음

  예) 사망원인, 환자보고, 유전체학 또는 환자의 성 정체성에 대한​ FHIR 데이터가 없어 데이터 손실이 생김 그러므로 FHIR에 적절한

        맥락에서 데이터를 변환해야 함​

#해당 논문에서는 논문에 참여한 대학과 기관에서 주로 사용하는 i2b2와 PCORnet만 매핑 테스트를 해보았고

  향후 OMOP에 대한 매핑도 시도할 예정임

 

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 


 

이상으로 CDM의 FHIR 변환 연구에 대한 논문 분석을 마치도록 하겠습니다.

 


 

 

 

감사합니다.

 

 

 

Written by 기술연구소 박보래 전임연구원

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