Andmekvaliteedi tagamine FHIR teenustes
Kvaliteetsed terviseandmed on õiged, täielikud, ajakohased ja üheselt mõistetavad. Üheselt mõistetavus tähendab, et andmed on esitatud kokkulepitud struktuuris ning standardsete terminoloogiate ning klassifikaatorite abil. See võimaldab sama teavet tõlgendada erinevates infosüsteemides ja teenustes ühtmoodi, tagades semantilise koostöövõime.
Kvaliteetsed andmed toetavad nii terviseandmete esmast kasutust (nt patsiendi raviprotsessi toetamine ja ravitulemuste hindamine) kui ka teisest kasutust, näiteks statistikat, teadusuuringuid ning tervishoiu juhtimist ja poliitika kujundamist. Teisese andmekasutuse kontekstis on lisaks oluline ka andmete jälgitavus ja usaldusväärsus, sh päritolu ja ajakohasus. See võimaldab teha võrreldavaid ja usaldusväärseid järeldusi nii riiklikul tasandil kui ka rahvusvaheliste raamistike, näiteks European Health Data Space (EHDS), kontekstis.
CDA vs FHIR valideerimine
Nii CDA kui ka FHIR standardites TIS-i saadetud andmete valideerimise üldloogika on sarnane: esmalt kontrollitakse tehnilist struktuuri, formaati ja terminoloogiat ning seejärel äriloogilisi ja teenusepõhiseid reegleid. Erinevus on selles, et CDA validaator valideerib dokumenti, FHIR valideerimislahendus aga hakkab valideerima esmalt ressursse ning seejärel äriloogilisi seoseid nii ühe ressursi sees kui ka erinevate ressursside vahel.
Joonis 1. FHIR valideerimise kihid.
Profiilidel põhinevad reeglid
Selles valideerimiskihis kontrollitakse, kas ressurss vastab kokkulepitud profiilile ehk struktuurile:
- millised väljad on kohustuslikud,
- milline on nende kardinaalsus (mitu korda väli võib esineda),
- millised väärtused on lubatud,
- kuidas on väljad seotud loendite ja klassifikaatoritega.
Äriloogilised reeglid
Siia kuuluvad reeglid, mis tulenevad teenuse äriloogikast ja kasutuskontekstist (nt erinevate ressursside omavahelised viited, ajastusnõuded, teenuse eritingimused). Äriloogiline valideerimine on teenuse kontekstist sõltuv ja seetõttu paindlikum, kuid samas ka keerukam hallata. FHIR teenustes oleme võtnud eesmärgiks ühtsete tööriistade ja töövoogude suunas liikumise, kus reegleid saab keskselt hallata ja versioonida.
Äriloogika halduse läbipaistvuse tagamiseks seome valdava enamuse andmekvaliteedi reeglitest unikaalse ID kaudu konkreetse ärireegliga. Selline lähenemine mitte ainult ei selgita, miks kontrollid eksisteerivad, vaid lihtsustab oluliselt ka muudatuste haldamist – ärireegli muutumisel on kõik seotud tehnilised reeglid kohe tuvastatavad.
Veahaldus
Kui andmed teatud reeglile ei vasta, tagastatakse andmete esitajale FHIR OperationOutcome ressurss, mis sisaldab reegli ID-d ja veateadet, andes kasutajale infot selle kohta, kuidas viga parandada. OperationOutcome väljastatakse nii profiilivigade kui ka äriloogiliste vigade korral.
Sama veakood ja sõnum koos jõuavad ka teenuse vealogidesse, mis tähendab, et arendaja, andmekvaliteedi spetsialist ja andmete esitaja räägivad sõna otseses mõttes ühte keelt – kõik viited osutavad samale reeglile reeglistikus.
Andmekvaliteedi mõõdikud
Lisaks reeglipõhistele kontrollidele, mis püüavad kinni üksikuid vigu, hakkame tulevikus süsteemselt rakendama ka andmekvaliteedi mõõdikuid. Mõõdikud annavad pideva ja kvantitatiivse ülevaate andmete üldisest seisukorrast. See on strateegiline arendussuund, mis vastab ka Euroopa terviseandmeruumi (EHDS) nõudele hinnata andmekvaliteeti läbipaistvalt.
Kui reeglid on tööriist vigade ennetamiseks, siis mõõdikud on vahend trendide ja mustrite analüüsimiseks. Nende abil saame tuvastada süsteemseid probleeme, prioritiseerida arendustegevusi ja suunata ressursid sinna, kus mõju andmekvaliteedile on suurim. Iga mõõdik väljendub konkreetse arvulise näitajana (nt vigade protsent), mida on võimalik ajas jälgida ja võrrelda.
Mõõdikute kasutuselevõtt toimub järk-järgult koostöös äriomanikega
Loe lisaks
https://teabekeskus.tehik.ee/et/sundmuspohine-andmevahetus
https://teabekeskus.tehik.ee/et/standardid/hl7/fhir
https://teabekeskus.tehik.ee/et/standardid/hl7/cda