デジタルヘルスインサイト

医療現場にはデータがあふれています。 電子カルテ（EHR）、請求データ、患者が作成したデータなど、その量は膨大です。 しかし、多くの病院や医療システムにとって、データの検索、アクセス、共有が困難なため、このデータから意味のある洞察を引き出すことは依然として課題となっています。 そこで、FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）標準に基づいて構築された、クリーンで容易にアクセス可能なデータ・リポジトリがゲーム・チェンジャーとなります。 AIや機械学習などの大規模データ技術をリポジトリデータに適用することで、データの品質や正規化を改善し、高度な分析や洞察を促進することが可能です。

FHIRは、相互運用性を向上させるためにHealth Level Seven International（HL7）によって開発された医療情報交換のための標準です。 FHIRはフリーでオープンな標準規格として開発され、従来の医療フォーマットの長所を現代のインターネット標準と融合させました。

しかし、多くの開発者はFHIRに馴染みがなく、参入障壁を下げ、実装を容易にするためには、この標準とその機能に関する教育の向上が不可欠です。

正規化（医療データの整理と構造化）はFHIRの基礎であり、交換、理解、分析をより一貫したものにします。

データは、対応するFHIRリソース（標準に従って交換可能な情報パケットの要素と構造を定義するビルディングブロック）に従って分類され、保存されます。 患者リソースは個々の患者の基本情報であり、Encounter Profile は1人の患者の来院に関するすべてのデータ（例：誰が、どこで、なぜ、いつ）です。 一般的な医療業務に必要な最も重要な臨床データ要素を捕捉することに重点を置くことで、FHIRはシステムがコアデータを交換しやすくしています。

他の医療データモデルと比較して、FHIRはより簡潔なデータ要素の集合を持っています。 つまり、定義、管理、実装する要素が少なくなり、開発や統合作業を簡素化できます。 標準化されたコードセットを使用することで、FHIRは曖昧さを減らし、データ表現の一貫性を提供します。 これにより、データを正しく理解し翻訳することが簡単になります。

また、柔軟性も組み込まれています。 FHIRリソースはコア要件をカバーしていますが、医療機関はFHIRプロファイルによってリソース定義を拡張または制約することで、特定の要件やユースケースに対応することができます。 これらのプロファイルは、特定のユースケースに対する相互運用性のルールとして機能し、FHIRリソース、コードセット、および要素を標準化することによって、FHIRデータの交換をより一貫性のあるものにするのに役立ちます。 実装ガイドは、ユースケースに特有の必要な制約を指示します。

デジタルヘルス構想の最初の波は、主に異種システムから抽出され、データウェアハウスに統合された静的データスナップショットに依存していました。 貴重ではあるが、これらのスナップショットでは、いくつかの限界があるため、医療のダイナミックな性質を理解するには限界があります：

• 限られた実行可能性：静的なレポートでは、リアルタイムの介入や積極的なケアマネジメントの機会は限られています。
• データの遅延：データの抽出と統合に固有の遅延は、古い洞察につながり、タイムリーな意思決定を妨げる。
• データのサイロ化：統合の課題は依然として残っており、患者データの断片的な見方を生み出し、全体的な分析を妨げています。

デジタルヘルスのリーダーたちは、指先で操作できる実用的なデータの量を増やしながら、どのように医療を改善できるかを模索しています。 データ駆動型ヘルスケアを増やす方法のひとつは、拡張されたFHIRストレージとアナリティクスによるものです。
、FHIRリソースデータの専門保管庫であるFHIRリポジトリは、医療機関におけるFHIRの可能性を最大限に引き出す鍵を握っています。 FHIR リポジトリは FHIR データをネイティブ形式で保存するため、その後のクエリは FHIR に変換する代わりに FHIR データを返すだけで済みます。

FHIR データから貴重な洞察を引き出すために、データアナリストはしばしば「ビルダー」ツールを使用して、FHIRPath や FHIR 検索構文のような複雑な言語やクエリ構文を習得することなく FHIR データをクエリします。 この種のアナリティクスにより、組織は患者集団の傾向やパターンを特定することで、集団健康管理を改善することが可能です。 医療機関はまた、患者データを分析して潜在的な健康リスクを特定し、早期介入を促進することができます。

医療機関はまた、AIや機械学習などの大規模なデータ技術をFHIRリポジトリに適用することで、高度な分析を実現することができると考えていいます。

高リスクの患者をリアルタイムで特定し、ターゲットを絞った介入を開始し、その経過を継続的に監視できるようになることを想像してみてください。 疾病の発生を予測し、積極的に資源を配分するために、集団レベルの傾向を分析することを思い描いてください。 セキュアでAI主導によるFHIRで、こうしたシナリオが可能になります。

AIアルゴリズムは何年も前からEMRに適用されていますが、FHIRはAI主導の分析にいくつかの利点を提供します。

• データの品質と正規化：正規化されたデータは一貫性があり構造化されているため、高度な分析ツールやAIアルゴリズムとの統合が容易になる。
• リアルタイムで焦点を絞った分析：AIは、積極的な介入や病気の発生を予測するために、特定の関連するFHIRデータをリアルタイムで照会、分析することができる。
• 高度な分析：AIアルゴリズムは、リポジトリ内の膨大なデータセットを分析し、隠れたパターンを発見し、健康リスクを予測し、臨床医や研究者に実用的な洞察を提供することができる。
• 相互運用性：医療データ交換のためのFHIRの標準化されたフォーマットは、AIが患者の健康状態をより包括的に把握するために、様々なシステムからのデータを扱うことを可能にする。
• 柔軟性と再利用性：あるEMR用に設計されたAIアルゴリズムは、他のEMRには容易に適応できないかもしれないが、FHIRの標準化は複数のソースからのデータに適用できる。 これにより、開発時間が短縮され、AIを活用したヘルスケア分析に関するコラボレーションとイノベーションが改善される可能性があります。

FHIRリポジトリの拡張には、慎重な計画と実行が必要です。 以下が主な検討事項です：

• データ品質のモニタリング：正規化は継続的なプロセスであり、完全性、正確性、一貫性、適時性などのデータ品質指標を定期的に評価することで、改善が必要な領域を特定することができる。
• 自動化と合理化：データマッピング、検証、クレンジングなどのデータ正規化作業をAIを含む自動化ツールで行うことで、効率を改善し、手作業を減らすことができる。
• データガバナンス：データ品質、セキュリティ、プライバシーを確保するために、強固なデータガバナンスポリシーを確立する。
• ベンチマーク：規模に応じた性能の測定は、ボトルネック、リソースの制限（メモリやストレージの制約など）、改善すべき点（ボリュームや需要能力など）を特定する上で極めて重要である。
• セキュリティ：FHIRリポジトリには、非常に機密性の高い患者情報が保管されている。 不正アクセス、データ漏洩、プライバシー侵害を防ぐには、暗号化、アクセス制御、定期監査などの強固なセキュリティ対策が不可欠です。
• 相互運用性：既存のEHRやその他の医療ITシステムとのシームレスな統合を実現するテクノロジー・ソリューションを選択する。
• 人材育成：FHIR標準、AIやその他のデータ分析技術、リポジトリの使用に関するベストプラクティスについてスタッフを教育する。

大規模で正規化されたクリーンデータのFHIRリポジトリを構築することは、ヘルスケアの未来への戦略的投資です。 ビッグデータ技術を取り入れ、安全でAI主導のFHIRの力を活用することで、病院や医療システムのITリーダーは貴重な洞察を引き出し、集団の健康アウトカムを改善し、より個別化された効果的なケアを提供することができます。 この道のりには、慎重な計画、協力、投資が必要だが、潜在的な見返りは大きく、データ主導のヘルスケアの未来を切り開きます。