ヘルスケアにおけるデータモデリングの推奨事項: E-HEALTH-COM

健康データは、医療や研究にとって非常に価値があります。ただし、それらは均一に構造化され、複数の場所で交換される場合にのみ適切に使用できます。 Future Health Laboratory は、健康データをモデル化して対象を絞った方法で交換する方法を調査しました。

データは事業計画においてますます重要になっているため、「新しい金」とよく呼ばれます。デジタル化された経済では、戦略的意思決定の基礎としてデータが必要です。データは医療の分野でも非常に価値があります。個々の医療施設全体でこれらを組み合わせて評価することは、効率的な医療と研究に大きな可能性をもたらし、また患者の利益にもつながります。

検査値、バイタルパラメータ、投薬計画、その他の医療データは、患者の全体像を把握するのに役立ちます。このようにして、オーダーメイドの治療法を決定し、これまで知られていなかった病気の原因を研究することができます。これを成功させるには、情報が体系的にデジタル記録され、編集され、評価される必要があります。

ここでデータ モデルが活躍します。データ モデルは、データ、そのプロパティ、関係を構造化して記述したもので、データを一貫した方法で保存、処理、交換できるようにします。このような構造の作成、つまりデータ モデリングはさまざまなレベルで行われます。技術レベルでは、どのような情報 (血圧、呼吸数、体の大きさ、アレルギーなど) が利用可能か、その情報がどのような意味を持つか、およびそれらが相互にどのように関連するかが定義されます。論理レベルは、この情報の正式な構造 (データ オブジェクト、属性、テーブル、キーなど) を記述します。最後に、技術レベルで、具体的な技術実装、つまりデータの保存が行われます。

さまざまな既存の標準を使用してデータをモデル化できます。このような標準により、異なるシステムや場所にわたって一貫したマシン処理 (構文) とデータの解釈 (セマンティクス) が可能になります。アプリケーションに応じて、適切なモデリング標準を選択する必要があります。ただし、国内および国際規格は数多くあり、どの規格がどの目的に最適であるかの概要はありません。

だからこそ、Future Health Laboratory の研究者たちは、健康データのモデル化に関する推奨事項に取り組んでいます。彼らは文献検索を実施し、実践的なモデリングのベスト プラクティスについて専門家に話を聞き、さまざまな医療関係者にオンライン アンケートを送信しました。彼らの評価では、次の 3 つの主要な結果が得られました。

まず、情報とデータ モデルにはさまざまな標準があります。情報モデルは概念/技術レベルを記述し、データモデルは技術レベルを指します。データ交換と相互運用性 (つまり、さまざまな IT システムがデータを均一に理解、交換、処理できる能力) に焦点を当てた頻繁に使用されるモデリング標準は、「ヘルス レベル 7 – 高速ヘルスケア相互運用性リソース」(HL7 FHIR) です。その他のよく知られたモデリング標準には、「Observational Medical Outcomes Partnership」(OMOP) および「open Electronic Health Record」(openEHR) があります。これら 3 つの規格は国際的に非常に頻繁に使用されています。研究者らが検討した他の標準も多数あります。

第 2 に、医療データ モデリングの使用例は非常に複雑です。適切な標準の選択は、用途と特定の要件によって異なります。たとえば、HL7 FHIR は、機関間や国境を越えたデータ交換に特に適していますが、データを分析に直接かつ簡単に使用することはできません。 OMOP は組織間の分析に焦点を当てていますが、データの交換と保存は一元的には実行されません。 openEHR にはモデルを効率的に再利用できるという利点がありますが、この標準に対応する openEHR インフラストラクチャを確立する必要があります。これらの例で概説したように、すべてのモデリング標準には長所と短所があります。使用は常に目的を持ち、目標を指向しています。

第三に、選択は人的、情報技術、組織的要因にも依存します。ユーザーはモデリングの目標、ユースケースの要件、およびさまざまなモデリング標準の特性 (人的要因) を知っている必要があります。さらに、相乗効果の利用 (例: 複数のプロジェクトでの標準の使用) および対応するツールの可用性 (情報技術要素) を考慮する必要があります。さらに、資金提供者または組織の要件 (組織的要因) が標準の選択に影響を与える可能性があります。

「唯一の『正しい』標準というものはありません。アプリケーションに応じて、どの標準が最も適しているかを検討する必要があります。そのため、私たちはモデリング標準の適用と選択の実践に関する調査を実施しました。私たちは、研究チームがモデリングを効率的で相互運用可能で将来性のあるものにできるよう、研究チームの決定を支援するためにその結果を利用したいと考えています。」

レナ・エルガート
ハノーバー医科大学、ピーター L. ライヒェルツ医療情報学研究所

オンライン調査の評価では、明確なガバナンス、つまり組織または研究団体内の構造、プロセス、ルールの定義がモデリング標準の使用に役立つことも示されました。このガバナンスは、標準の柔軟な使用を可能にする必要があります。より大規模な研究ネットワークの一部である研究機関は、たとえより高いレベルのフレームワーク条件が研究ネットワークに適用される場合でも、研究機関の仕様に準拠できなければなりません。

モデリング プロセスは、技術要件から、構造化され、標準化され、技術的に実装されたデータ モデルにつながります。これらのモデルはシステムでデータを保存するために使用され、介護や研究などのそれぞれのアプリケーションでデータを使用できるようにします。プロセスは、適用されるフレームワーク条件、関与する人々 (グループ)、および技術仕様によって制御され、影響を受けます。

「大学病院、研究団体からシステムメーカーに至るまで、ヘルスケア分野の多くの関係者が現在、相互運用性や将来のデータ交換を可能にするために社内で使用するシステムを拡張しています。まさにこれが、健康データのモデリングに関する私たちの検討が現在価値がある理由です。これは、将来この拡張を成功させるために何を考慮する必要があるかについての指針を提供します。」

ジェンドリック・リヒター
ゲッティンゲン大学医療センター、医療情報学研究所

それらの： デジタル イノベーション センター (ZDIN)