Web application of physiological data based on FHIR

This paper works toward implementing a prototype demonstrating some of the capabilities of the FHIR specification. The specification requires a clear understanding of its different components in order to be successfully implemented, therefore the primary concern of this work is to understand and analyse FHIR’s concepts. The research conducted in this work revealed that FHIR is a well-designed specification, based on a powerful data model and technologies. Therefore, it sould help solving the interoperability issues of the healthcare eco-system. It has also been pointed that since FHIR is a recent standard, many of its uses and benefits are still to be discovered. Moreover, FHIR integrates well in the current health information technology context since it can be used in addition to existing standards

PatientExploreR: an extensible application for dynamic visualization of patient clinical history from electronic health records in the OMOP common data model.

MotivationElectronic health records (EHRs) are quickly becoming omnipresent in healthcare, but interoperability issues and technical demands limit their use for biomedical and clinical research. Interactive and flexible software that interfaces directly with EHR data structured around a common data model (CDM) could accelerate more EHR-based research by making the data more accessible to researchers who lack computational expertise and/or domain knowledge.ResultsWe present PatientExploreR, an extensible application built on the R/Shiny framework that interfaces with a relational database of EHR data in the Observational Medical Outcomes Partnership CDM format. PatientExploreR produces patient-level interactive and dynamic reports and facilitates visualization of clinical data without any programming required. It allows researchers to easily construct and export patient cohorts from the EHR for analysis with other software. This application could enable easier exploration of patient-level data for physicians and researchers. PatientExploreR can incorporate EHR data from any institution that employs the CDM for users with approved access. The software code is free and open source under the MIT license, enabling institutions to install and users to expand and modify the application for their own purposes.Availability and implementationPatientExploreR can be freely obtained from GitHub: https://github.com/BenGlicksberg/PatientExploreR. We provide instructions for how researchers with approved access to their institutional EHR can use this package. We also release an open sandbox server of synthesized patient data for users without EHR access to explore: http://patientexplorer.ucsf.edu.Supplementary informationSupplementary data are available at Bioinformatics online

Why digital medicine depends on interoperability

Digital data are anticipated to transform medicine. However, most of today's medical data lack interoperability: hidden in isolated databases, incompatible systems and proprietary software, the data are difficult to exchange, analyze, and interpret. This slows down medical progress, as technologies that rely on these data - artificial intelligence, big data or mobile applications - cannot be used to their full potential. In this article, we argue that interoperability is a prerequisite for the digital innovations envisioned for future medicine. We focus on four areas where interoperable data and IT systems are particularly important: (1) artificial intelligence and big data; (2) medical communication; (3) research; and (4) international cooperation. We discuss how interoperability can facilitate digital transformation in these areas to improve the health and well-being of patients worldwide

Persistência de dados e-health num sistema de gestão de ensaios clínicos

The present thesis details the development of a platform belonging to a project focused on the development and commercialization of Smart Health solutions in Portugal. The platform in question aims to facilitate the integration testing and clinical trial of medical devices, utilizing a standard to establish a uniform set of semantics and nomenclatures and provide proper protection and storage of the data. For the development of the project, research was made into the matters of clinical trials, regulatory norms and standards capable of applying them, with HL7 FHIR being the clear standout. Furthermore, a value analysis of the idea of the platform was conducted, highlighting the interest for it and the benefits it might bring. This was followed by the proper analysis and design of the platform, which entailed not only documenting the context under which it would operate (its architecture, through multiple views), but also the various concepts and functionalities that were to be considered (its use cases and domain). The implementation of these ideas was also exposed, with the support of code snippets, and its consequent experimentation and evaluation was done to confirm its capacity in data storage and the efficiency in its performance when faced with rigorous data sets.A presente tese está focada no desenvolvimento de uma plataforma de persistência e gestão de dados clínicos. Este projeto enquadra-se na iniciativa denominada SMART-HEALTH4-ALL, que visa promover a conceptualização, desenvolvimento e comercialização de tecnologias Smart Health em Portugal. A plataforma em questão vai servir como ferramenta integral de suporte, no contexto de ensaios clínicos. Estes ensaios envolvem a troca de informação entre vários aparelhos Smart Health e outras entidades que vão executar revisões estatísticas, de forma a validar o correto funcionamento dos aparelhos e permitir que estes sejam aprovados para desenvolvimento em massa. Um dos maiores obstáculos enfrentados durante os ensaios clínicos é elevada disparidade na forma como os dados clínicos estão estruturados e designados nos aparelhos e sistemas envolvidos (tanto os que se sujeitam ao ensaio, como os que realizam as provas desse ensaio), levando ao uso de uma grande quantidade de tempo e recursos para uniformizar estas estruturas e possibilitar a correta execução dos ensaios. A plataforma proposta tem como objetivo facilitar e acelerar esta etapa no desenvolvimento de tecnologias médicas, propiciando o envio e receção dos dados clínicos, servindo como localização singular onde estas trocas de dados ocorrerão. De forma a prevenir a referida inconsistência nas definições e estruturações dos dados clínicos, a plataforma terá também a responsabilidade de fornecer uma definição uniforme de semânticas e nomenclaturas para a estruturação dos dados clínicos, promovendo a proteção e correta gestão dos mesmos. Para o desenvolvimento desta, investigações foram elaboradas, através de revisões de literatura, de forma a definir um estado de arte sobre os tópicos de ensaios clínicos (em que consistem e qual a sua importância e impacto no desenvolvimento tecnológico clínico), normas regulatórias (legais e de ética, que devem ser respeitadas e suportadas por ensaios clínicos e tecnologias usadas nas suas execuções), sobre gestão de dados clínicos e sobre standards de estruturação de dados capazes de respeitar essas normas e serem usados na implementação da plataforma. O estado de arte contém em particular uma análise significativa de uma série de standards, considerando o seu contexto histórico, as suas vantagens e desvantagens e a compatibilidade com a plataforma a desenvolver, com o standard denominado HL7 FHIR sendo o que mais se destacou e que provou ser o mais adequado para esta situação particular. Consequentemente, foi executada uma análise de valor à ideia da plataforma. Esta etapa envolveu uma definição mais concreta da ideia e das oportunidades que levaram à criação da ideia em si, através de pesquisas bibliográficas sobre testemunhos e estatísticas relevantes. Tendo isto, o valor da ideia foi determinado atráves do interesse por detrás da ideia e os vários benefícios que esta poderia trazer para as entidades que desfrutassem dela. De seguida, foram elaboradas as fases de análise e desenho de engenharia da plataforma. Iniciou-se documentando os vários conceitos e funcionalidades que iriam compor a plataforma em si, atráves de diagramas de domínio e da definição dos seus casos de uso, respetivamente. O desenho envolveu o planeamento e previsão dos contextos em que a plataforma se iria encaixar, com que outros componentes iria comunicar e como a transferência de informação ocorreria ao longo das suas camadas, ou seja, a potencial arquitetura do projeto, conseguida atráves de diagramas de sequência, físicos e de componentes, que ilustravam as várias vistas a considerar. Tendo esta documentação efetuada e a análise e desenho concluídas, procedeu-se à exposição da implementação da plataforma em si, que se iniciou com a exploração de quais tecnologias usar (linguagem Java, framework de Spring e especificações de HL7 FHIR), procedendo posteriormente à detalhada série de passos para a configuração dos dois componentes chave da plataforma: o servidor HAPI FHIR e a API de gestão de dados. Para ambos, os passos a tomar para os preparar e executar foram apresentados com o auxílio de extratos de código e explicações dos mesmos, de forma a que qualquer indíviduo, mesmo que com conhecimento limitado de codificação, pudesse acompanhar o processo. Por conseguinte, tendo a plataforma completamente implementada, realizou-se a fase de experimentação e avaliação da solução. Para tal, determinaram-se inicialmente os indicadores (os aspetos da plataforma que iam ser avaliados). O primeiro destes indicadores foi descrito como a capacidade de corretamente persitir e gerir os dados clínicos. O segundo e terceiro indicador relacionaram-se com a performance da plataforma quando exposta a uma série consecutiva de dados clínicos e a agrupados (bundles) destes dados de grande dimensão, respetivamente. Para cada indicador foram estabelecidas duas hipóteses, uma com perspetiva positiva perante os resultados obtidos e outra com perspetiva negativa. Com isto, executaram-se as experiências através de simulações de pedidos HTTP à plataforma e uma série de dados foram recolhidos para se poder executar testes estatísticos perante os mesmos e através dos seus resultados, rejeitar ou aceitar as hipóteses previamente expostas e consequentemente avaliar as condições da plataforma após implementação. A avaliação resultou numa apreciação positiva perante todos os indicadores, levando à conclusão de que a plataforma ia de encontro com as expetativas que lhe foram designadas anteriormente. Por fim, foi elaborada uma conclusão que refletia sobre o trabalho desenvolvido (considerando que todos os objetivos da plataforma foram atingidos), o trabalho futuro (breves melhorias e sugestões) e uma apreciação pessoal sobre o projeto

Semantic integration of clinical laboratory tests from electronic health records for deep phenotyping and biomarker discovery.

Electronic Health Record (EHR) systems typically define laboratory test results using the Laboratory Observation Identifier Names and Codes (LOINC) and can transmit them using Fast Healthcare Interoperability Resource (FHIR) standards. LOINC has not yet been semantically integrated with computational resources for phenotype analysis. Here, we provide a method for mapping LOINC-encoded laboratory test results transmitted in FHIR standards to Human Phenotype Ontology (HPO) terms. We annotated the medical implications of 2923 commonly used laboratory tests with HPO terms. Using these annotations, our software assesses laboratory test results and converts each result into an HPO term. We validated our approach with EHR data from 15,681 patients with respiratory complaints and identified known biomarkers for asthma. Finally, we provide a freely available SMART on FHIR application that can be used within EHR systems. Our approach allows readily available laboratory tests in EHR to be reused for deep phenotyping and exploits the hierarchical structure of HPO to integrate distinct tests that have comparable medical interpretations for association studies

Analysis and Implementation of Microservice Architecture Related to Patient Drug Schedule Based on FHIR Standard

In several previous studies, smart devices have been developed to help improve a patient's medication adherence but have problems, namely data management that is not centralized and not integrated, so that mitigation is quite vulnerable. In this study, a platform was built that can manage data centrally and apply the FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) health data standard. The main components used to implement the FHIR standard are resources and REST APIs. The resource is a data model that defines the structure and data elements that are exchanged. This data exchange is carried out on top of the REST API using the HTTP protocol. Platform testing uses positive/negative testing and stress testing methods to be able to see the performance of the platform. The test results show that the platform prototype can provide a response that is in accordance with the request given and has a very tolerant error value of 0% with a latency value of 3 to 22 seconds with a total of 100 to 130 users