DOI: https://doi.org/10.2196/66616
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40232773
تاريخ النشر: 2025-03-16
المؤلف: D. Kapitan وآخرون
الموضوع الرئيسي: الحوسبة العلمية وإدارة البيانات
نظرة عامة
تقوم هذه القسم بتقييم نقدي للاقتراح المقدم من تسافنات وآخرين (2024) بشأن توافق ثلاثة معايير مفتوحة للبيانات الصحية: openEHR و Fast Health Interoperability Resources (FHIR) و Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP). يجادل المؤلفون بأنه بينما تعتبر المعايير المفتوحة ضرورية لتحقيق تداخل البيانات الصحية، إلا أنها وحدها غير كافية. ويؤكدون على أهمية النظر في نظام البرمجيات مفتوحة المصدر عند اختيار المعايير المناسبة للسياقات المحددة.
تركز المناقشة على سياقين معينين: توحيد البيانات الصحية للتعلم الفيدرالي ومشاركة البيانات الصحية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. بالنسبة للتعلم الفيدرالي، يشير المؤلفون إلى اتجاه نحو استخدام OMOP و FHIR معًا، بمساعدة وسطاء يجسرون بين المعايير. على العكس، في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط، يظهر FHIR كمعيار سائد لتبادل المعلومات الصحية. يقدم المؤلفون إرشادات عملية لتكييف هذه المعايير المفتوحة للبيانات الصحية وفقًا للسياقات المحددة، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى مبادئ تصميم واستراتيجيات تنفيذ مصممة خصيصًا.
مقدمة
ت outlines مقدمة الورقة الإطار المفاهيمي المحيط بالمنصات الرقمية، معرفًا إياها بأنها بنى تحتية قائمة على البرمجيات تمكن التفاعلات والمعاملات بين المستخدمين. في هذا السياق، تعمل المنصات الرقمية كواجهات للتفاعل مع أنظمة البيانات، التي تشمل مجموعة متنوعة من التقنيات والأدوات والعمليات التي تهدف إلى استخراج البيانات وإدارتها وتقديمها. يتم التمييز بين أنظمة البيانات، التي تركز على التنفيذ الوظيفي، وهندسة البيانات، التي تحدد إطار التصميم الذي يحكم تدفق البيانات طوال دورة حياتها – تغطي الجمع والتخزين والمعالجة والحوكمة.
تشمل المكونات الرئيسية لهندسة البيانات مصادر البيانات (البيانات الأولية الخام)، ومستودعات البيانات (مثل قواعد البيانات، ومستودعات البيانات، أو بحيرات البيانات)، ومحركات معالجة البيانات التي تحول البيانات الخام إلى تنسيقات مناسبة للتحليل. يتم بناء الهندسة على منصة تقنية أساسية تعمل كالبنية التحتية الأساسية، والتي يمكن توسيعها لدعم خدمات رقمية متنوعة. علاوة على ذلك، تتميز الهندسة بمستويات متعددة من المواصفات، بما في ذلك قاعدة شفرة الأنظمة (تعليمات قابلة للقراءة الآلية لاستخراج البيانات ومعالجتها)، وأدوات البرمجيات (التطبيقات التي تسهل العمليات الرقمية)، وطبقات (طبقات متكاملة من أنظمة البرمجيات).
مناقشة
في قسم المناقشة، يبني المؤلفون على الحجج المقدمة من تسافنات وآخرين بشأن تقارب معايير البيانات الصحية، مؤكدين أنه بينما تعتبر الشروط المقترحة – مثل أهمية المعايير المفتوحة والمشاركة المجتمعية – ضرورية، إلا أنها غير كافية لتحقيق التداخل في أنظمة البيانات الصحية. يبرز المؤلفون الدور الحاسم للامتداد، وتوافر البرمجيات مفتوحة المصدر القابلة للتنفيذ (OSS)، والمكونات التكميلية في تعزيز نظام بيئي مزدهر للمنصات الرقمية. يجادلون بأن معيار FHIR، بسبب مرونته والالتزامات الخارجية في مختلف الولايات القضائية، قد أدى إلى نظام بيئي أكثر قوة مقارنة بـ OMOP و openEHR، اللذان لم يستفيدا بالمثل من مثل هذه الحوافز.
يستعرض المؤلفون أيضًا “نموذج الساعة الرملية” لهندسة البيانات، مؤكدين أن تصميم FHIR يسمح له بأن يكون طبقة شاملة تسهل التفاعل بين التطبيقات والخدمات المتنوعة. تعزز هذه المرونة تطوير مكونات OSS التكميلية، التي تعتبر ضرورية لاستدامة المنصة. كما يناقشون الآثار العملية لاستخدام FHIR في سياقات التعلم الفيدرالي (FL)، حيث تجعل مرونته وتوافقه مع الأنظمة السريرية الحالية منه خيارًا مفضلًا على OMOP لاستخدام البيانات الثانوية. ويختتم المؤلفون بأن التقارب نحو FHIR في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs) يعكس قبوله المتزايد كمعيار لتبادل المعلومات الصحية، مدفوعًا بمرونته وتوافر أطر OSS التي تدعم جمع البيانات الصحية وتحليلها.
DOI: https://doi.org/10.2196/66616
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40232773
Publication Date: 2025-03-16
Author(s): D. Kapitan et al.
Primary Topic: Scientific Computing and Data Management
Overview
This section critically evaluates the proposal by Tsafnat et al. (2024) regarding the alignment of three open health data standards: openEHR, Fast Health Interoperability Resources (FHIR), and Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP). The authors contend that while open standards are essential for achieving health data interoperability, they alone are insufficient. They emphasize the importance of considering the ecosystem of open-source software when selecting appropriate standards for specific contexts.
The discussion focuses on two particular contexts: the standardization of health data for federated learning and health data sharing in low- and middle-income countries. For federated learning, the authors note a trend towards using OMOP and FHIR in tandem, facilitated by mediators that bridge the two standards. Conversely, in low- and middle-income countries, FHIR emerges as the predominant standard for health information exchanges. The authors provide practical guidelines for the context-specific adaptation of these open health data standards, highlighting the need for tailored design principles and implementation strategies.
Introduction
The introduction of the paper outlines the conceptual framework surrounding digital platforms, defining them as software-based infrastructures that enable user interactions and transactions. Within this context, digital platforms act as interfaces for engaging with data systems, which encompass a variety of technologies, tools, and processes aimed at data extraction, management, and delivery. The distinction is made between data systems, which focus on functional implementation, and data architecture, which delineates the design framework governing data flow throughout its lifecycle—covering collection, storage, processing, and governance.
Key components of data architecture include data sources (the initial raw data), data repositories (such as databases, data warehouses, or data lakes), and data processing engines that convert raw data into formats suitable for analysis. The architecture is built upon a core technical platform that serves as the foundational infrastructure, which can be expanded to support various digital services. Furthermore, the architecture is characterized by multiple levels of specifications, including a systems code base (machine-readable instructions for data extraction and processing), software tools (applications facilitating digital operations), and stacks (integrated layers of software systems).
Discussion
In the discussion section, the authors build upon the arguments presented by Tsafnat et al. regarding the convergence of health data standards, emphasizing that while the proposed conditions—such as the importance of open standards and community engagement—are necessary, they are insufficient for achieving interoperability in health data systems. The authors highlight the critical role of extensibility, availability of executable open-source software (OSS), and complementary components in fostering a thriving digital platform ecosystem. They argue that the FHIR standard, due to its modularity and external mandates in various jurisdictions, has led to a more robust ecosystem compared to OMOP and openEHR, which have not benefited similarly from such incentives.
The authors further elaborate on the “hourglass model” of data architecture, asserting that FHIR’s design allows it to serve as a spanning layer that facilitates interaction among diverse applications and services. This modularity enhances the development of complementary OSS components, which are essential for the platform’s longevity. They also discuss the practical implications of using FHIR in federated learning (FL) contexts, where its flexibility and compatibility with existing clinical systems make it a preferable choice over OMOP for secondary data use. The authors conclude that the convergence towards FHIR in low- and middle-income countries (LMICs) reflects its growing acceptance as a standard for health information exchanges, driven by its adaptability and the availability of OSS frameworks that support health data collection and analysis.