Un prototipo de tubería de ETL que utiliza los recursos HL7 FHIR RDF al desplegar funciones puras para enriquecer los...

Área de la Ciencia:

• Informática biomédica
• Ciencia de los datos
• Informática de la investigación clínica

Sus antecedentes:

• Los gráficos de conocimiento (KG) son valiosos para la atención clínica y la investigación.
• El enriquecimiento de los GC con datos de los pacientes requiere métodos sistemáticos y transparentes.
• El aprovechamiento de las ontologías y estándares de datos existentes promueve la interoperabilidad semántica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y probar una nueva línea de procesamiento de datos para el enriquecimiento de KG.
• Permitir el cálculo y la integración de las nuevas características del paciente en los KG existentes.
• Demostrar el uso de métodos basados en normas para el procesamiento transparente de datos.

Principales métodos:

• Desarrolló una tubería de procesamiento de datos para extraer, calcular y devolver nuevas características del paciente.
• Utilizó registros electrónicos de salud y datos de encuestas de pacientes dentro de una gran KG.
• Los estándares FHIR RDF del Nivel 7 de Salud de los Empleados para la representación y validación de datos.

Principales resultados:

• Se ha implementado y probado con éxito un sistema de enriquecimiento de la información genética de los pacientes.
• Validación programática demostrada de los tipos de recursos de datos RDF especificados por el FHIR.
• Mostró la capacidad de la tubería para representar nuevas características derivadas a nivel de paciente.

Conclusiones:

• La tecnología de gráficos de conocimiento se puede mejorar con pipelines de procesamiento de datos semánticos basados en estándares.
• Las funciones puras se pueden desplegar y rastrear para obtener nuevas características del paciente.
• Las tuberías de procesamiento de datos semánticos facilitan la presentación de informes sobre los nuevos cálculos de los pacientes con los metadatos vinculados.