項目dbignite:患者分析的互操作性

美國醫療補助和醫療保險服務中心(CMS)製定的互操作性政策於2021年開始生效，改變了支付者、提供者和患者之間的臨床和行政信息交換方式。

在政策上，CMS采用了健康等級7 (HL7)國際是一個非營利性、ansi認證的標準開發組織，致力於為電子健康信息的交換、集成、共享和檢索提供全麵的框架和相關標準¹．就最近的政策而言，這些標準中最重要的是快速醫療保健互操作性資源通常被稱為FHIR(發音為“fire”)。FHIR是一個相對較新的規範，建立在跨越臨床、管理和財務等領域的資源之上。FHIR包或資源集合可以表示縱向的患者記錄。

隨著CMS的發展，商業健康計劃也緊隨其後。此外，FHIR是許多國家和醫療保健組織采用的全球標準。最終的結果是，醫療保健組織之間共享的數據比以往任何時候都要多。作為一個行業，我們比以往任何時候都更接近360度的患者。然而，我們還遠遠沒有將這些數據轉化為可操作的分析。為什麼呢?

雖然FHIR解決了擁有標準格式來交換醫療保健信息的挑戰，但它不是為分析而設計的。

在使用FHIR包時存在以下挑戰:

1. 將FHIR(通常序列化為JSON格式)轉換為用於縱向分析的表格
2. 支持實時數據流，反映患者健康的動態特性
3. 在公共數據模型中將FHIR與非結構化數據或其他結構化數據模型結合在一起
4. 將數據與高級分析和機器學習工具連接起來

Databricks的dbignite項目是一個開源工具包為解決這些挑戰而構建，有效地將交易捆綁轉化為Lakehouse的大規模患者分析。

這個庫旨在輕鬆地從這些包中提取資源，並將結果表存儲到Databricks SQL數據庫中，可以使用簡單的SQL語句進行查詢，如下圖所示。

¹https://www.hl7.org/fhir/overview.html

來自FHIR捆綁包的信息可以支持從預先授權自動化到預測性護理管理等用例。

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