COVID-19 EHRデータセット（COVID-SPHERE）における時系列クエリのためのインタラクティブ情報可視化システム：開発と質的評価

科学分野:

• 臨床情報学
• ヘルスデータサイエンス
• 計算疫学

背景:

• 電子カルテ（EHR）の二次利用は、COVID-19研究にとって非常に重要です。
• 大規模EHRデータへのアクセスと分析には、臨床研究における課題が存在します。
• 既存の情報科学ツールは、多くの場合、専門的なデータベースの専門知識を必要とし、研究者にとって障壁となっています。

研究 の 目的:

• COVID-19研究におけるEHRデータの二次利用のためのセルフサービスWebアプリケーションであるCOVID-SPHEREを紹介すること。
• 臨床研究者向けの複雑な時系列クエリ構築とデータ可視化を容易にすること。
• 情報科学の障壁を減らし、臨床およびトランスレーショナルリサーチの効率を高めること。

主な方法:

• 階層的な概念とオントロジーを備えた柔軟なEHR概念フレームワークを開発しました。
• シングルクリックインターフェースから動的でリアルタイムなMongoDBクエリ生成を実装しました。
• 患者の縦断的な活動と健康記録分析のためのインタラクティブなファセット可視化を統合しました。
• 15年以上にわたる880万人の患者からの300億件の健康記録を含む5 TB以上のデータを管理するサーバーに展開しました。

主要な成果:

• COVID-SPHEREは、2020年11月以降、COVID-19の疫学、治療成績、および長期的な後遺症に関する複数の公開研究を成功裏に支援しました。
• 様々なCOVID関連研究トピックにわたる一般化可能性を示しました。
• 監視および介入のための効率的なコホート発見とデータ駆動型洞察を促進しました。

結論:

• COVID-SPHEREは、情報科学の障壁を大幅に軽減し、研究者がEHRデータをより効果的に活用できるようにします。
• このアプリケーションは、臨床研究の効率を高め、公衆衛生のためのデータ駆動型洞察を促進します。
• このアーキテクチャは、将来の情報科学システムおよび大規模臨床研究データウェアハウスの拡張可能なモデルとして機能します。