FHIR valideerimise sissejuhatus

Andmekvaliteet ja upTIS

Andmekvaliteediga hinnatakse, kas tervise infosüsteemi jõudvad andmed on õiged, täielikud, ajakohased ja üheselt mõistetavad. Üheselt mõistetavus tähendab, et andmed on kirjeldatud kokkulepitud struktuuris ning vajadusel standardsete terminoloogiate ja klassifikaatorite abil, et sama teavet oleks võimalik eri infosüsteemides ja teenustes tõlgendada ühtemoodi.

Kvaliteetsed andmed toetavad nii terviseandmete esmast kasutust (nt patsiendi raviprotsessi toetamine ja ravitulemuste hindamine) kui ka teisest andmekasutust, näiteks statistika koostamist, teadusuuringuid ning tervishoiu juhtimist ja poliitika kujundamist.

Teisese andmekasutuse kontekstis on oluline ka andmete jälgitavus ja usaldusväärsus, sealhulgas andmete päritolu ja ajakohasus. See võimaldab teha võrreldavaid ja usaldusväärseid järeldusi nii riiklikul tasandil kui ka rahvusvaheliste algatuste, näiteks European Health Data Space (EHDS), kontekstis.

Andmekvaliteedi hindamiseks kasutatakse lisaks reeglipõhistele kontrollidele ka andmekvaliteedi mõõdikuid, mis võimaldavad hinnata andmete kvaliteeti ajas, tuvastada korduvaid probleeme ning toetada andmete kvaliteedi järjepidevat parendamist.

Sündmuspõhine andmevahetus

Sündmuspõhine andmevahetus tähendab, et terviseandmeid vahetatakse erinevate teenuste ja teenusepakkujate vahel sündmuse toimumise ajal või vahetult peale selle toimumist (nt vastuvõtt perearstil, EMO-külastus, uus diagnoos, mõõtmistulemus), mitte alles hiljem suurte kokkuvõtlike dokumentidena, nagu seda tehakse praegu CDA dokumentide näol.

Sündmuspõhine andmevahetus võimaldab kõige ajakohasemat infot, sujuvamat töövoogu ja vähendab dubleerivat käsitsi sisestamist. FHIR suurim väärtus on, et vajalik info on kiirelt kättesaadav, väheneb topeltuuringute risk ning patsiendile antud juhised ja muudatused on koheselt teistele osapooltele nähtavad.

CDA ja FHIR

Nii CDA (Clinical Document Architecture) kui ka FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) on terviseandmete vahetamise standardid, mis kuuluvad rahvusvahelise standardorganisatsiooni HL7 (Health Level Seven International) alla. Nende standardite eesmärk on tagada, et erinevad tervishoiu infosüsteemid (nt perearstid, haiglad, apteegid jt tervishoiuteenuse osutajad ning registrid) vahetaksid andmeid ühtses ja arusaadavas vormis, nii et andmete struktuur ja tähendus oleks üheselt mõistetav ning taaskasutatav.

CDA on dokumendipõhine standard, mis tähendab, et terviseandmeid esitatakse struktureeritud kliiniliste dokumentidena (nt epikriis). Neid dokumente vahetatakse tervise infosüsteemi (TIS) kaudu XML-failidena.

FHIR on seevastu ressursi- ehk objektipõhine andmevahetusstandard. Andmeid ei saadeta enam terviklike dokumentidena, vaid jagatakse väiksemateks üksusteks ehk ressurssideks, nagu näiteks Patient, Observation või MedicationRequest. Ressursse vahetatakse tavaliselt REST API-de kaudu.

FHIR on HL7 uuem standard ning seda võetakse Eestis kasutusele upTISe (uue põlvkonna tervise infosüsteemi) raames.

Üleminek sündmuspõhisele andmevahetusele on järk-järguline protsess ning üleminekuperioodil tuleb arvestada, et CDA ja FHIR on mõnda aega paralleelselt kasutusel.

Joonis 1. CDA ja FHIR andmevahetusstandardite võrdlus.

Valideerimise kihid: CDA vs FHIR

Nii CDA kui ka FHIR valideerimise üldloogika on sarnane; esmalt kontrollitakse tehnilist struktuuri ja formaati, seejärel terminoloogiat/ klassifikaatoreid ning lõpuks äriloogilisi- ja teenusepõhiseid reegleid. Erinevus on selles, et CDA standard valideerib eelkõige terviklikku dokumenti, FHIR aga üksikuid ressursse ja nende omavahelisi seoseid.

FHIR standardi puhul saab eristada kahte kontrollkihti:

FHIR profiilidel põhinevad kontrollid – 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 ning kuidas on väljad seotud loendite ja klassifikaatoritega. Profiili tasemel saab lisaks kirjeldada ka lihtsamaid ühe ressursi siseseid loogikareegleid (nt kui staatus on “lõplik”, peab mõõtmise aeg olema täidetud). Need reeglid võimaldavad validaatoril teha kontrollid ära juba enne, kui ressurssi hakatakse teenuses edasi töötlema.

Äriloogilised kontrollid – siia kuuluvad ressursiülesed seosed, töövood ja teenusespetsiifilised reeglid, mis tulenevad teenuse äriloogikast ja kasutuskontekstist (nt erinevate ressursside omavahelised viited, ajastusnõuded, teenuse eritingimused). Täna paikneb see loogika sageli teenuse rakenduskoodis, mistõttu reeglite muutmine eeldab arendaja sekkumist. Skaleerimise ja parema hallatavuse nimel on eesmärk liikuda teenuseüleste, ühtsete tööriistade ja töövoogude suunas, kus reegleid saab kesksetes reeglistikes ühtselt hallata ja versioonida ilma, et iga muudatus nõuaks koodi muutmist. UpTISe FHIR-teenustes hakatakse konteksti ja otsustusloogika kirjeldamisel üha enam toetuma ärireeglitele.

Joonised 2 ja 3. FHIR ja CDA valideerimise kihid.

Kontrollid ja veateated

Kõik andmekvaliteedi kontrollid on kirjeldatud ühtses reeglistikus, kus reeglitel on kindel ID, kirjeldus, seotud teenus, veatase ja tehniline rakendusviide. Sama veakoodi ja sõnumit kasutatakse nii teenuse logides kui ka tagasisides, et oleks selge, miks FHIR ressurss või päring tagasi lükati ja millise reegli vastu eksiti.

Andmekvaliteedi mõõdikud

Lisaks reeglipõhistele kontrollidele hinnatakse andmekvaliteeti mõõdikutega, mis annavad ajas ülevaate andmete kvaliteedist (nt täielikkus, ajakohasus, kooskõlalisus, unikaalsus). Mõõdikuid võib käsitleda kontrollide täiendusena: kui reeglid aitavad tuvastada üksikuid konkreetseid vigu, siis mõõdikud toovad esile korduvad mustrid ja trendid ning näitavad, kus probleemid tekivad süsteemselt. Mõõdikute tulemuste põhjal saab teha sisulisi järeldusi ja planeerida parendusi – näiteks millistes teenustes või milliste andmeelementidega esineb enim kõrvalekaldeid ning mis tüüpi vigadega on tegu.

Mõõdikute eesmärk ei ole pelgalt aruandlus, vaid otsuste toetamine: trendide märkamine, teenuste kitsaskohtade tuvastamine ning arenduste ja juhendamise suunamine sinna, kus mõju andmekvaliteedile ja teenuste toimimisele on suurim. Mõõdikute kasutuselevõtt toimub järk-järgult koostöös äriomanikega ning mõõdiku tulemus väljendub konkreetse arvulise näitajana (indikaator või protsent), mida saab ajas jälgida ja võrrelda.