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64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

08. - 11.09.2019, Dortmund

Abgleich technischer Spezifikationen bei der Datentransformation proprietärer Formate in den Interoperabilitätsstandard HL7 FHIR

Meeting Abstract

  • Alexander Helhorn - Datenintegrationszentrum, Geschäftsbereich IT, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • Kutaiba Saleh - Datenintegrationszentrum, Geschäftsbereich IT, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • Henner M. Kruse - Datenintegrationszentrum, Geschäftsbereich IT, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • Lo An Phan-Vogtmann - Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • Eric Thomas - Datenintegrationszentrum, Geschäftsbereich IT, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • Andrew J. Heidel - Datenintegrationszentrum, Geschäftsbereich IT, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • André Scherag - Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany
  • Danny Ammon - Datenintegrationszentrum, Geschäftsbereich IT, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Dortmund, 08.-11.09.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; . DocAbstr. 259

doi: 10.3205/19gmds155, urn:nbn:de:0183-19gmds1559

Published:

©  Helhorn et al.
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Einleitung: Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung im Gesundheitswesen wird dem Thema der Interoperabilität zwischen allen medizinischen IT-Verfahren eine entscheidende Relevanz zugesprochen. Die Grundlage hierfür bieten gemeinsame Informationsmodelle, wie sie im Rahmen der Medizininformatik-Initiative mit ART-DECOR und Simplifier.net erstellt werden (siehe Projekte HELP und ASIC des SMITH-Konsortiums [1], [2]). Dabei werden sowohl die Datenelemente (Name, Datentyp, Kardinalität etc.), die semantische Annotation (z.B. LOINC, SNOMED CT etc.) als auch die daraus resultierende technische Repräsentation in Form von international anerkannten und standardisierten Formaten wie bspw. HL7 CDA oder HL7 FHIR modelliert bzw. abgeleitet [3]. Neben einem gemeinsamen Verständnis der medizinischen Anwendungsfälle einschließlich der dafür erforderlichen technischen Grundlagen, einer standardisierten und einheitlichen Syntax und Bedeutung der Inhalte anhand semantischer Annotationen, spielt die aktuelle Form der erhobener Daten in den Primärsystemen eine maßgebliche Rolle. Der bisherige Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien im Rahmen der Krankenversorgung konzentrierte sich häufig auf einzelne Sektoren und beachtete oft keine oder nur rudimentär vorhandene Interoperabilitätsstandards. Das Resultat sind heterogene und proprietäre Systemlandschaften – häufig aus Insellösungen bestehend [4]. Dies stellt medizinische Einrichtungen, insbesondere IT-Abteilungen, vor große Herausforderungen, wenn Daten von einem System in ein anderes transferiert werden müssen.

Methoden: Im Rahmen der MI-Initiative ist am Universitätsklinikum in Jena ein Datenintegrationsvorgehen entwickelt worden, welches in der Lage ist, proprietäre Formate beliebiger Systeme z.B. in das international anerkannte HL7-FHIR-Format zu transformieren. Auf Basis standardisierter medizinischer Daten werden ein Austausch und die Analyse im Rahmen von wissenschaftlichen Forschungen nicht nur am eigenen Standort, sondern in anonymisierter Form auch außerhalb der eigenen Einrichtung ermöglicht. Für die Transformation proprietärer Datenstrukturen werden mehrere Technologien verwendet. Um keine operativen Abläufe zu beeinflussen, werden produktive Daten mit einem geringen Zeitversatz gespiegelt. Häufig stellen relationale Datenbankstrukturen die Arbeitsgrundlage dar. Zur Ermöglichung einer herstellerneutralen Ausgangsbasis werden proprietäre Relationen in eine generische Form überführt. Auf dieser Basis agieren alle nachfolgenden Prozesse. Mit Hilfe der HAPI-FHIR-Bibliothek wird die generische Struktur in standardisierte FHIR-Ressourcen überführt. Hierbei werden vorhandene FHIR-Profile (Basisprofil DE, MII-Kerndatensatzprofil, projektspezifische Profile) berücksichtigt. Im Anschluss werden die Ressourcen mit semantischen Annotationen (Einsatz eines Terminologie-Servers) angereichert und in einem FHIR-Repository abgelegt.

Ergebnisse: Das Resultat der Datentransformation entspricht standardisierten und semantisch annotierten HL7-FHIR-Ressourcen (Vitaldaten wie Körpertemperatur, Blutdruck, etc. auf dem Stand des FHIR-STU3). Auf Basis dieser lassen sich sowohl Datenaustausch als auch Datenanalyse unabhängig vom Hersteller gestalten. HL7 FHIR verfolgt das architektonische Prinzip der 80/20-Regel [5]. Zusätzliche Eigenschaften, die nicht durch den HL7-FHIR-Standard gegeben sind, müssen durch eigene Extensions realisiert werden. Die implementierte Pipeline greift hierzu automatisiert auf die Structure Definitions auf dem öffentlichen FHIR-Profil-Repository Simplifier.net zu. Im Zuge der Datenintegration wurde eine Strategie entwickelt, nach der projektbezogen Updates der Structure Definitions abgeglichen werden.

Diskussion: Ohne Extension-Definitionen, die allen Softwareherstellern öffentlich zur Verfügung stehen, ist auch mit FHIR das Interoperabilitätsproblem nicht vollständig gelöst. Datentransformationen sollten daher den automatischen Abgleich mit technischen Spezifikationen berücksichtigen, die auf zuvor erstellten, gemeinsamen Informationsmodellen fußen müssen. Eine weitere Herausforderung ist die Verknüpfung der bisherigen, dokumentenorientierten medizinischen Dokumentation mit den Einzelwerten als FHIR-Ressourcen. Den ersten Ansatz bietet bspw. das mXDE-Profil der IHE-Initiative [6].

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.


Literatur

1.
ART-DECOR. HELP - Project Information. 2019 [Accessed 16 May 2019]. Available from: https://art-decor.org/art-decor/decor-project--help- External link
2.
ART-DECOR. ASIC - Project Information. 2019 [Accessed 16 May 2019]. Available from: https://art-decor.org/art-decor/decor-project--asic- External link
3.
Winter A, Stäubert S, Ammon D, Aiche S, Beyan O, Bischoff V, Daumke P, Decker S, Funkat G, Gewehr JE, de Greiff A. Smart medical information technology for healthcare (SMITH). Methods of information in medicine. 2018 Jul;57(S 01):e92-105.
4.
Pahontu R, Merzweiler A, Schneider G, Bergh B. Micro- and Macrointegration Profiles for Medical Devices and Medical IT Systems. Studies in health technology and informatics. 2015;216:222-226.
5.
Rosenbloom ST, Carroll RJ, Warner JL, Matheny ME, Denny JC. Representing knowledge consistently across health systems. Yearbook of medical informatics. 2017 Aug;26(01):139-47.
6.
IHE Wiki. Integrating the Healthcare Enterprise® (IHE) initiative. Mobile Cross-Enterprise Document Data Element Extraction. [Accessed 16 May 2019]. Available from: https://wiki.ihe.net/index.php/Mobile_Cross-Enterprise_Document_Data_Element_Extraction External link