Summary
TBase משלבת שיא בריאות אלקטרוני עם מסד נתונים מחקרי חדשני עבור מושתלי כליה. TBase בנויה על פלטפורמת מסד נתונים בזיכרון, המחוברת למערכות בתי חולים שונות ומשמשת לטיפול באשפוז רגיל. הוא משלב באופן אוטומטי את כל הנתונים הקליניים הרלוונטיים, כולל נתונים ספציפיים להשתלה ויוצר מסד נתונים מחקרי ייחודי.
Abstract
TBase הוא שיא בריאות אלקטרוני (EHR) עבור מושתלי כליה (KTR) המשלב הזנת נתונים אוטומטית של נתונים קליניים מרכזיים (לדוגמה, ערכי מעבדה, דוחות רפואיים, נתוני רדיולוגיה ופתולוגיה) באמצעות ממשקים מתוקננים עם הזנת נתונים ידנית במהלך טיפול שגרתי (לדוגמה, הערות קליניות, רשימת תרופות ונתוני השתלה). באמצעות זה, מסד נתונים מקיף עבור KTR נוצר עם יתרונות לטיפול קליני שגרתי ומחקר. הוא מאפשר הן שימוש קליני יומיומי קל והן גישה מהירה לשאלות מחקר עם איכות הנתונים הגבוהה ביותר. זה מושג על ידי הרעיון של אימות נתונים בשגרה קלינית שבה משתמשים קליניים וחולים צריכים להסתמך על נתונים נכונים עבור תוכניות טיפול ותרופות ובכך לאמת ולתקן את הנתונים הקליניים בתרגול היומי שלהם. EHR זה מותאם לצרכים של אשפוז השתלה והוכיח את התועלת הקלינית שלה במשך יותר מ -20 שנה ב Charité - Universitätsmedizin ברלין. היא מאפשרת עבודה שגרתית יעילה עם נתונים מובנים ומקיפים לטווח ארוך ומאפשרת את השימוש הקל שלהם במחקר קליני. עד כה, הפונקציונליות שלה מכסה שידור אוטומטי של נתונים שגרתיים באמצעות ממשקים סטנדרטיים ממערכות מידע שונות של בתי חולים, זמינות של נתונים ספציפיים להשתלה, רשימת תרופות עם בדיקה משולבת לאינטראקציות בין תרופות, ודור אוטומטי למחצה של דוחות רפואיים בין היתר. מרכיבים מרכזיים של ההנדסה מחדש האחרונה הם מושג חזק של פרטיות על-ידי עיצוב, מודולריות, ומכאן ניידות להקשרים קליניים אחרים, כמו גם שימושיות ועצמאות פלטפורמה מופעל על ידי HTML5 (שפת סימון היפרטקסט) מבוסס עיצוב אתרים רספונסיביים. זה מאפשר מדרגיות מהירה וקלה לאזורי מחלות אחרים ובתי חולים אוניברסיטאיים אחרים. ערכות הנתונים המקיפות לטווח ארוך הן הבסיס לחקירה של אלגוריתמים של למידת מכונה, והמבנה המודולרי מאפשר ליישם אותם במהירות לטיפול קליני. נתונים מדווחים של מטופל ושירותי טלרפואה משולבים ב- TBase על מנת לענות על הצרכים העתידיים של המטופלים. תכונות חדשניות אלה שואפות לשפר את הטיפול הקליני, כמו גם ליצור אפשרויות מחקר חדשות והתערבויות טיפוליות.
Introduction
מוטיבציה לרשומה משולבת של בריאות אלקטרונית ומאגר מחקר
מחקר קליני מבוסס על זמינות של נתונים באיכות גבוהה, ללא קשר אם שיטות סטטיסטיות קלאסיות או טכניקות למידת מכונה (ML) משמשות לניתוח1,2. בנוסף לנתונים שגרתיים (למשל נתונים דמוגרפיים, מעבדה ותרופות), נדרשים נתונים ספציפיים לתחום (למשל, נתונים רלוונטיים להשתלה) עם פירוט גבוה3,4. עם זאת, הטיפול השגרתי בבתי חולים אוניברסיטאיים רבים מתבצע באמצעות מערכות מידע של בתי חולים (HIS) שאינן מאפשרות איסוף שיטתי של נתונים ספציפיים למחקר ולא להפקת נתונים קלים של נתונים שגרתיים5,6,7. כתוצאה מכך, חוקרים קליניים יוצרים מסדי נתונים מחקריים ספציפיים, אשר יש מגוון רחב של בעיות כולל תהליך מורכב של הקמת מסד נתונים, הזנת נתונים ידנית, בעיות הגנה על נתונים ותחזוקה לטווח ארוך (טבלה 1). כמות מוגבלת של נתונים, נתונים חסרים וחוסר עקביות הם בעיה מרכזית למחקר קליני בכלל ומעכבים את השימוש בטכנולוגיות ML8,9,10,11,12,13. מסדי נתונים אלה של מחקר עצמאי מתמקדים בדרך כלל בהיבטים מסוימים של מחלות או מטופלים, שאינם מחוברים למאגרי מידע אחרים, ולעתים קרובות הופסקו לאחר תקופה מסוימת, וכתוצאה מכך "מאגרי נתונים" בלתי נגישים. בסופו של דבר, נתונים איכותיים וארוכי טווח על היבטי מחלה שונים הם דלילים. בעידן הרפואה הדיגיטלית גובר הצורך ברשומת בריאות אלקטרונית מקיפה (EHR)7,14,15, המאפשרת תיעוד קל של נתונים ספציפיים לתחום ואיסוף אוטומטי של נתונים שגרתיים ממערכות האשפוז והאשפוז.
שיקולים כלליים אלה חלים גם על רפואת השתלות 16. לפיכך, יש צורך בתיעוד מלא של ההיסטוריה הרפואית של המטופל, לרבות כל טיפולי האשפוז והאשפוז, נתונים שגרתיים קליניים וכן נתונים ספציפיים להשתלה לצורך טיפול מעקב מוצלח17,18. מאחר ש- HIS הרגילים הם סטטיים ומתמקדים בטיפול באשפוז, הם אינם יכולים לשלב נתונים ספציפיים להשתלה, כגון נתוני תורמים, זמני איסכמיה קרה ונתונים של אנטיגנים לויקוציטים אנושיים (HLA). עם זאת, נתונים אלה הם תנאי בסיסי למחקר השתלה19,20,21,22, כמו גם מטיפול קליני ארוך טווח. בעוד שהשהות הראשונית בבית החולים היא בדרך כלל רק 1-2 שבועות ותהליכים, כמו גם תוצאות מוקדמות לאחר השתלת כליה דומים בין מרכזי השתלות רבים, טיפול לאחר ההשתלה לכל החיים הוא מסובך וחסר גישה מובנית משותפת. זה מניע EHR משולב מסד נתונים מחקר כדי ללכוד את המסע החולה לאחר ההשתלה לכל החיים. 23
על מנת לשלב פונקציות אלה לטיפול ומחקר שגרתיים של KTR, פותח EHR בשם "TBase" מתוך תחושה שהשימוש השגרתי לטיפול לאחר ההשתלה ייצור מסד נתונים מחקרי ייחודי עם איכות הנתונים הגבוהה ביותר (טבלה 2).
עיצוב ואדריכלות
TBase מבוסס על ארכיטקטורת שרת לקוח טיפוסית. לפיתוח, נעשה שימוש ברכיבים ובכלים של ה- SAP High Analytic Appliance מתקדם (SAP HANA XSA). בהתבסס על טכנולוגיות האינטרנט העדכניות ביותר של שפת סימון היפרטקסט 5 (HTML5), ה- EHR פותח ונבדק עבור מנוע כרום של Google. מנוע אינטרנט זה משמש את Chrome ואת דפדפן Microsoft Edge ומאפשר להשתמש ב- EHR בדפדפני האינטרנט הנפוצים ביותר24 ללא צורך בהתקנה מקומית. הטכנולוגיה היישומית מאפשרת עיצוב אתרים רספונסיבי ומאפשרת להשתמש ב- EHR מבוסס האינטרנט בכל המכשירים (מחשב, טאבלט, טלפון חכם). פלטפורמת הפיתוח החדשנית בעלת הביצועים הגבוהים מורכבת מרכיבים שונים (Web IDE, UI5 ו-HANA DB) ואפשרה לנו ליישם במהירות את פרויקט EHR TBase עם כלי תוכנה חדשניים (איור 1).
לייצוג של נתוני מטופלים, יושם מבנה טבלה פשוט לעיצוב אינטואיטיבי ומסביר את עצמו של ה- EHR. לדוגמה, טבלת המטופלים עם PatientID כמפתח הראשי נמצאת במרכז מבנה הטבלה. כמעט כל הטבלאות (למעט טבלאות משנה בודדות) מחוברות לטבלה מרכזית זו באמצעות PatientID (איור 2).
איור 3 מציג חלק ממבנה הטבלה של TBase וסוגי הנתונים המשמשים בפירוט רב יותר. משתמש הקצה יכול לגשת לשדות הנתונים באמצעות ממשק משתמש גרפי (GUI), שעבורו מוצגת דוגמה באיור 4.
EHR זה מכיל את כל נתוני המטופל הנוכחי ומשמש לטיפול באשפוז שגרתי. נתונים קליניים שגרתיים חשובים (למשל, נתוני מעבדה, תוצאות רפואיות, רדיולוגיה, מיקרוביולוגיה, נתוני וירולוגיה ופתולוגיה, נתוני בית חולים וכו ') מיובאים ישירות ל- TBase באמצעות ממשקים סטנדרטיים (למשל, על בסיס רמת בריאות שבע (HL7) - תקן לתקשורת דיגיטלית בתחום הבריאות25). נתונים ספציפיים להשתלה כגון זמני איסכמיה קרה, נתוני תורמים, נתוני HLA, כמו גם הערות מעקב, סימנים חיוניים, דוחות רפואיים ורשימת התרופות מוזנים על ידי המשתמשים באמצעות GUI לתוך EHR. לפני העברת הנתונים למסד הנתונים, מתבצעת בדיקת סבירות אוטומטית לאיתור מיידי של הזנת נתונים שגויה המספקת אפשרות לתקן באופן מיידי. בנוסף, אימות נתונים משתתף במהלך שגרה קלינית שבה משתמשים קליניים כותבים באופן שגרתי דוחות ומכתבים לחולים ורופאים. מכתבים אלה חייבים לספק נתונים נכונים (למשל, על תרופות, ערכי מעבדה והערים קליניים) להמשך טיפול ותוכניות תרופות. כתוצאה מכך רופאים וחולים כל הזמן לאמת ולתקן את הנתונים הקליניים בתרגול היומי שלהם, תהליך וכתוצאה מכך איכות נתונים גבוהה. אם נתונים מוזנים באמצעות ממשקי תכנות יישומים (API) או ממשקים אחרים, בדיקות סבירות מבוצעות בחלק האחורי באופן דומה לבדיקות הסבירות בחזית.
Frontend (GUI)
כדי ליישם את החזית, נעשה שימוש במסגרת UI5. מסגרת זו מספקת ספריה נרחבת עבור רכיבים חזיתיים וכן מגוון תכונות נוספות כגון רב לשוניות וספריות גרפיות להמחשה חזותית של נתונים. נכון לעכשיו, רכיבי החזית של TBase מוצגים באנגלית או בגרמנית בהתאם להגדרת השפה של הדפדפן.
ממשק פרטי אב משמש עבור החזית כדי להבטיח מבנה דף פשוט ואינטואיטיבי. החלק העליון של דף הצפייה מורכב מכרטיסיות בודדות לדפי הפרטים (נתונים בסיסיים, נתונים רפואיים, נתוני השתלה וכו '). חלק בסיס זה נותר ללא שינוי ללא קשר לדף הפירוט המוצג להלן (איור 4). תצוגת הפרטים של כל דף מאפשרת סקירה כללית קלה בנושא הדף.
עבור מניפולציה בנתונים, ל- EHR יש רמות שונות של זכויות משתמש ("קרא", "כתיבה", "מחק" ו-"administrator"). קיימת רמת "עריכה" בנוסף לרמת "תצוגה", אשר ניתן להפעיל רק על ידי משתמשים עם זכויות גבוהות יותר מאשר "לקרוא". אם למשתמש יש זכות לכתוב, כל שדות הקלט להזנת נתונים מופעלים וניתן למלאם בנתונים. משתמשים בעלי זכויות "מחק" יכולים למחוק נתונים באמצעות לחצן מתאים, אך רק לאחר אישור דרך חלון מוקפץ.
מבנה מסד נתונים וממשקים
הפיתוח של TBase מתבצע במסד הנתונים לפיתוח. בדיקה מקיפה ומפורטת של כל שינויי התוכנה כגון פונקציות חדשות מתבצעת במסד הנתונים של אבטחת איכות. עדכוני תוכנה העוברים את בדיקות בקרת האיכות מועברים למערכת החיה. למטרות מחקר המערכת החיה מועתקת למסד הנתונים של השכפול, אשר ניתן לשאול באמצעות ממשקים סטנדרטיים של קישוריות מסד נתונים פתוחה (ODBC) (למשל, באמצעות תוכנת קוד פתוח R Studio). מכיוון שאין קשר ישיר בין שכפול למערכת חיה, הנתונים במערכת החיה מוגנים מפני השחתה, אובדן או מניפולציה של נתונים. מבנה מודולרי זה והפרדה ברורה של ארבעת מאגרי המידע (פיתוח, אבטחת איכות, מערכת חיה ומאגר מידע שכפול), המותאמים לצרכים הספציפיים של מפתחים, חוקרים ורופאים מאפשרים תחזוקה והגנה על נתונים של מטופלים רגישים.
ה- EHR משולב באופן מלא בתשתית הנתונים של Charité ונשען על ממשקים שונים לייבוא נתונים ממקורות נתונים שונים. הממשק ל-HIS מייבא את כל הנתונים הרלוונטיים כגון נתונים אדמיניסטרטיביים, בדיקות, תרופות, ממצאי מעבדה ומכתבי פריקה. ממשק זה מחבר את שתי המערכות באמצעות אזור אחסון זמני. כאן, כל הנתונים החדשים (דלתא נתונים) מועברים מן HIS ל- TBase בזמן אמת. חולים מזוהים באמצעות מספר חולה או מספר מקרה והנתונים המתאימים מ- HIS מיובאים (אם אינם זמינים כבר ב- TBase).
עבור אשפוזים, שותף המעבדה שלנו מספק את תוצאות המעבדה באמצעות הודעות HL7. אלה פרוסים באזור משותף במערכת המעבדה ונאספים באמצעות ממשק HL7 ומיובאים ל- EHR. עבור תקשורת דו-כיוונית והחלפת נתונים עם KTR (באמצעות אפליקציות סמארטפון) ונפרולוגים ביתיים, יושם ממשק משאב יכולת יכולת שיתוף הדדית של HL7 Healthcare (HL7 FHIR). ממשק זה מעניק יכולת פעולה הדדית וגמישות לחילופי נתונים בטוחים עם מקורות נתונים אחרים (לדוגמה, Eurotransplant, אפליקציות מטופלים) בעתיד.
ניהול משתמשים והגנה על נתונים
TBase מבוסס על ניהול משתמשים ברמת היישום. לכן, המשתמש יכול לגשת רק לחזית היישום, אך לא למסד הנתונים עצמו. כפי שתואר לעיל, נבחר מושג הרשאה לארבעה שלבים, תוך שמירת ניהול משתמשים לבעלי זכויות ניהול. מנהלי מערכת משתמשים ביישום "מסוף ניהול הזהויות" כדי להוסיף משתמשים חדשים ממאגר המשתמשים Charité עבור יישום TBase ולשמור על זכויות המשתמש שלהם (איור 5). רוב המשתמשים יכולים לגשת לכל המטופלים במסד הנתונים. עם זאת, ניתן להגביל את הגישה למשתמשים ספציפיים כגון צגי מחקר לקבוצת חולים.
באמצעות פלטפורמת מסד הנתונים המסחרית בזיכרון, נעשה שימוש בטכנולוגיית מסד נתונים מאובטחת המגנה על נתונים באמצעות אסטרטגיות כגון הרשאה ברמת היישום, כניסה יחידה (SSO), פרוטוקול MIT-Kerberos ושפת סימון של קביעת אבטחה (SAML). הפלטפורמה מאבטחת שירותי תקשורת, אחסון נתונים ויישומים באמצעות טכניקות ההצפנה והבדיקה העדכניות ביותר. כל ההתפתחויות במסד הנתונים נשלטות על ידי הרשאות. הדבר מבטיח את אבטחת הנתונים לפי עיצוב ברמה גבוהה. בנוסף, כל הנתונים נשמרים מאחורי חומת האש המאושרת Charité. בהתאם לתקנה הכללית האחרונה להגנה על נתונים של האיחוד האירופי (GDPR) של האיחוד האירופי, יושם מושג חזק להגנה על נתונים, כולל דיאגרמות זרימת נתונים, הערכת סיכוני הגנה על נתונים (DSFA) ותפיסת הרשאה. כל המסמכים מונחים בספריית נהלים של המשרד להגנת נתונים Charité.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
הפרוטוקול מדגים את השימוש של רשומת הבריאות האלקטרונית TBase, כיצד להוסיף נתונים למסד הנתונים, וכיצד לחלץ אותם למטרות מחקר. כל הצעדים הם בהתאם להנחיות ועדת האתיקה של המחקר האנושי של Charité - Universitätsmedizin ברלין.
1. לרשום מטופל חדש ולהוסיף נתוני מטופלים בסיסיים ל- TBase
- עם ההרשמה, העבירו את הנתונים הבסיסיים של המטופל (שם, תאריך לידה וביטוח בריאות) מכרטיס ביטוח הבריאות של המטופל למערכת המידע של בית החולים. במהלך תהליך זה, נוצר מספר אירוע ייחודי חדש. אם החולה מעולם לא טופל ב Charité - תות ברלין, מספר חולה ייחודי חדש נוצר גם כן, המזהה בבירור את החולה המסוים הזה במערכת בית החולים.
- במהלך תהליך רישום זה, לקבל הסכמה מדעת בכתב מהמטופל לעיבוד נתונים TBase על ידי Charité - Universitätsmedizin ברלין ומרפאת החוץ של Charité (Ambulantes Gesundheitszentrum der Charité) על פי GDPR האיחוד האירופי.
- יש עובד עם הרשאה מתאימה להוסיף את החולה החדש הזה TBase. ראשית, היכנס ל- TBase באמצעות GUI. בשביל זה, הזן "https://nephro.tbase.charite.de" בדפדפן אינטרנט מבוסס מנוע כרום ב- Charité Intranet. לאחר מכן, הזן את שם המשתמש והסיסמה שהוקצו על-ידי מנהל TBase. לחץ על היכנס.
- לאחר מכן, לחץ על לחצן הוסף מטופל חדש בתחתית מסגרת סקירת המטופל בצד שמאל. לאחר מכן, מופיע מסך קלט.
- הזן את שם המטופל, תאריך הלידה, מספר המטופל בבית החולים Charité (ראה לעיל, או לחילופין מספר מקרה של בית חולים Charité), ואת המידע על הסכמת עיבוד נתוני המטופל (אם הוא מוענק, לא מוענק או בוטל על ידי המטופל). לחץ על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה לאחר השלמת הזנת הנתונים.
הערה: כעת, מטופל חדש נוסף ל- TBase ובפוך אוטומטי כל נתוני המטופל הזמינים מועברים כעת מ- HIS למערכת TBase EHR.
2. צפייה והוספת נתונים לרשומה של מטופלים ב- TBase בסעיפים: נתוני אב, נתונים רפואיים, רופאים, אבחון, הליכים, נתוני השתלה, בית חולים
- היכנס ל- EHR כמתואר בשלב 1.3.
- חפש את המטופל הרצוי דרך שדה החיפוש בצד שמאל למעלה באמצעות שם או תאריך לידה. לחץ על לחצן החיפוש מימין לשדה החיפוש או לחץ על Enter. מהתוצאות במסגרת סקירת המטופל משמאל, בחר את המטופל הימני ולחץ על השם. מופיע מסך חדש המציג את נתוני האב של המטופל שנבחר.
- לאחר חיפוש מטופל, דף הצפייה בנתוני הבסיס של המטופל מופיע כברירת מחדל. כדי לנווט לשם מדף אחר, לחץ על הכרטיסיה נתוני בסיס בצד הימני העליון.
- כדי לשנות נתוני אב, לחץ על לחצן שנה בפינה השמאלית התחתונה. מופיע מסך קלט חדש.
- כעת, שנה נתונים כגון מספר הטלפון, הכתובת, ההוספה או התיקון של קוד הזיהוי של המטופל על-ידי הקלדת המידע החדש בשדות הקלט המיועדים. לאחר השלמת הזנת הנתונים, שלח את השינויים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף תצוגת נתוני אב , ניתן לראות ולאמת שינויים.
- כדי להציג ולשנות נתונים רפואיים, לחץ על הכרטיסיה נתונים רפואיים בצד הימני העליון. הסקירה על הנתונים הרפואיים מופיעה ומציגה את הנתונים הרפואיים הקיימים. הם מובנים כדלקמן: גובה המטופל, סוג הדם, תאריך הדיאליזה הראשון, מחלה ראשונית, HLA, נתוני גנטיקה, נתוני דיאליזה, נתונים על נוגדני HLA קיימים, נתוני עירוי, גורמי סיכון, אלרגיות, נתוני אנמנזיס מובנים, מוות.
- כדי לשנות חלק מהנתונים הרפואיים, לחץ על לחצן שנה בפינה השמאלית התחתונה. מופיע מסך קלט חדש.
- לדוגמה, הוסף מחלה ראשונית לנתונים הרפואיים של המטופל על ידי לחיצה על מחלה ראשונית כדי להרחיב או לכווץ את טופס הזנת הנתונים. מימין, ניתן להשתמש בשדה קלט המחלה העיקרי כדי לבחור מחלה אחת מתוך ההצעות הקיימות (למשל, מטבלת המחלות העיקריות של Eurotransplant) או כדי להיכנס למחלה חדשה. בנוסף, ניתן להזין מידע על תאריך האבחון, על הוודאות של המחלה (מוכחת ביופסיה או לא) ולהגיב. לאחר הזנת נתונים, שלח על-ידי לחיצה על לחצן שלח ערכים .
- לאחר שכל השינויים הוזנו ושלחו, שמור את השינויים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף הצגת נתונים רפואיים , ניתן לראות את כל השינויים והאם הם נשמרו כראוי.
- כדי להציג מידע על הרופאים המטפלים, לחץ על הכרטיסיה רופאים . דף הצפייה ברופאים נפתח ומציג את הנתונים הקיימים על טיפול ברופאים. הם בנויים כדלקמן: שם וכתובת של הרופא, התמחות, סוג (יועץ, רופא כללי, תושב), מתקן עבודה (מחלקת דיאליזה, מרפאת חוץ וכו '), מספר טלפון.
- כדי להוסיף רופא חדש, לחץ על לחצן חדש בפינה השמאלית התחתונה. נפתח מסך קלט חדש. לחלופין, ניתן לשנות מידע על רופאים קיימים על ידי לחיצה תחילה על שם הרופא, ולאחר מכן לחיצה על כפתור שינוי בפינה השמאלית התחתונה.
- לדוגמה, ניתן להוסיף רופא חדש ל- EHR של המטופל. חפש ברשימת הרופאים שנוספו בעבר על-ידי הזנת שם בשדה החיפוש ולחיצה על הערך הנכון מההצעות השונות. לחלופין, אם הרופא הרצוי אינו ברשימה, הזן את הנתונים בשדה הקלט שלהלן לאחר בחירת הוסף רופא חדש תחילה.
- לאחר הזנת כל השינויים, שמור את השינויים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף התצוגה רופאים , כל השינויים גלויים והמשתמש יכול לוודא שהשינויים הוחלו כראוי.
- כדי להציג ולשנות אבחנות, לחץ על הכרטיסיה אבחון בצד הימני העליון.
הערה: רוב האבחונים, הנהלים והחקירות מיובאים באופן אוטומטי באמצעות ממשקים מוגדרים מראש מה- HIS על נתוני טיפול באשפוז.- הזן אבחנות שנעשו במרפאת החוץ על ידי לחיצה על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה.
- ניתן להזין אבחנה חדשה, המבוססת על סיווג בינלאומי של מחלות 10: מהדורה (ICD-10). הזן את קוד ICD-10 או את שם האבחנה בשדה החיפוש במרכז המסך ובחר את הימני מרשימת הצעות על-ידי לחיצה עליו. לאחר מכן, הגדר את תאריך ההתחלה והסיום אם ישים ואת ההקשר, שבו בוצעה האבחנה (אשפוז או אשפוז) על-ידי הקלדת נתונים אלה בשדות הקלט המיועדים.
- שלח את הנתונים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף התצוגה אבחון, השינויים הופכים גלויים והמשתמש יכול לראות אם הזנת הנתונים הייתה נכונה.
- כדי להציג ולשנות הליכים, לחץ על הכרטיסיה הליכים בחלק העליון.
- הזן הליכים נוספים המבוצעים במרפאת החוץ על ידי לחיצה על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה.
- ניתן להזין הליך חדש, בהתבסס על OPS-Code (גרסה גרמנית של סיווג בינלאומי של נהלים ברפואה (ICPM) קודים). הזן את קוד OPS או את שם ההליך בשדה החיפוש במרכז המסך ובחר את הימני מרשימת הצעות על-ידי לחיצה עליו. לאחר מכן, הגדר את ההתאמה לשפות הקצה (שמאל, ימין, ללא) ואת ההקשר, שבו בוצע ההליך (אשפוז או אשפוז) על-ידי הקלדת נתונים אלה בשדות הקלט המיועדים.
- שלח את הנתונים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף התצוגה נהלים , ודא שהשינויים הוחלו כראוי.
- כדי להציג ולשנות נתונים על חקירות, לחץ על הכרטיסיה חקירות בחלק העליון.
הערה: מכיוון שרוב הדוחות ב- HIS מסופקים כקבצי טקסט, רוב התוצאות המתאימות ב- EHR מבוססות גם הן על טקסט. לעומת זאת, דיווחים פתולוגיים של ביופסיות השתלת כליה מסווגים על פי סיווג Banff 201727,28 ונתוני הסיווג הדיסדידיים המתקבלים נשמרים בטבלה מקבילה ב- EHR.- כדי לבחון את הממצאים של חקירה ספציפית לחץ על הימני ברשימה שלהלן או השתמש בשדה החיפוש לעיל כדי לבחור אותו מרשימת ההצעות.
- הזן חקירות נוספות שבוצעו במרפאת החוץ על ידי לחיצה על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה.
- הזן חקירה חדשה על ידי הקלדת תאריך, סוג (אולטרסאונד, ניטור הולטר, וכו '), איבר מעורב ואת הממצאים לתוך שדות הקלט המיועדים.
- שלח את הנתונים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף הצפייה של חקירות , המשתמש יכול לראות ולאמת את השינויים.
- כדי להציג ולשנות נתונים על אשפוזים, לחץ על הכרטיסייה בית חולים בחלק העליון.
הערה: באופן קבוע, KTR שהושתלו ב Charité מאושפזים במרכז ההשתלות לסיבוכים הבאים. נתונים שנוצרו מאוחסנים תחילה ב- HIS והנתונים הרלוונטיים (למשל, נתונים על קבלה או פריקה, דוחות רפואיים) מיובאים ל- EHR באמצעות הממשק שלו. אשפוז חיצוני צריך להיות נכנס ל- EHR באופן ידני.- נתוני האשפוז בנויים כדלקמן: אשפוז, שחרור, דו"ח רפואי אם הם זמינים, בית חולים, מחלקה וסיבת אשפוז. כדי לקרוא את הדוח הרפואי, לחץ על הדו"ח הימני ברשימה או השתמש בשדה החיפוש לעיל כדי לבחור אותו מרשימת ההצעות.
- הזן אשפוז נוסף (למשל, אשפוז חיצוני) על ידי לחיצה על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה.
- הזן אשפוז חדש על-ידי הקלדת נתונים שהוזכרו לעיל בשדות הקלט המיועדים.
- שלח את הנתונים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר שהופנו מחדש לדף הצפייה של בית החולים , שם השינויים הופכים גלויים וניתן לאמת אותם.
- כדי להציג ולשנות נתוני השתלה, לחץ על הכרטיסיה השתלה בצד למעלה. דף הצפייה בהשתלה מופיע ומציג את נתוני ההשתלה הקיימים. בחלק העליון, לנווט בין השתלות שונות על ידי לחיצה על הכפתור המתאים, אם יותר השתלה אחת בוצעה.
- כדי להציג או לשנות מידע אודות התורם, לחץ על לחצן הצג תורם מתחת לתאריך ההשתלה המתאים. כדי להזין או לשנות מידע אודות התורם, לחץ על לחצן שנה בפינה השמאלית התחתונה והזן נתונים בשדות הקלט המיועדים ושמור את השינויים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה הימנית התחתונה.
- כדי להוסיף השתלה חדשה ל- EHR של המטופל, לחץ על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה בדף הצפייה בהשתלה . הזן נתונים ספציפיים להשתלה בהתאם לשדות הקלט (כולל מידע על סוג איברים, תאריך השתלה, זמן איסכמיה, סיבוכים פרוצדורליים בין היתר). שמור את הנתונים ב- EHR על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר מכן המשתמש מנותב מחדש לדף התצוגה השתלה כדי לראות אם השינויים נשמרו כראוי.
- כדי לשנות מידע אודות השתלה קיימת, לחץ על לחצן שנה בפינה השמאלית התחתונה בדף הצפייה בהשתלה , ומופיע מסך קלט חדש שבו מוצגים הנתונים הקיימים עבור ההשתלה שנבחרה. שנה נתונים ספציפיים להשתלה זו בהתאם לשדות הקלט (כולל מידע על סוג איברים, תאריך השתלה, זמן איסכמיה, סיבוכים פרוצדורליים בין היתר). שמור את נתוני הערך החדשים ב- EHR על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר ניתוב מחדש לדף התצוגה השתלה , עיין בשינויים ובדוק אם השינויים מוזנים כראוי.
3. צפייה ובחירה של נתוני מעבדה
- היכנס ל- TBase ובחר את המטופל הרצוי כמתואר ב- 1.3 ו- 2.2.
- כדי להציג את נתוני המעבדה, לחץ על הכרטיסיה מעבדה בחלק העליון, ומופיעה סקירה טבלאית של תוצאות המעבדה העדכניות ביותר. בחלק העליון, כל הנתונים של החקירה האחרונה גלויים עם תפריט נפתח כדי לחפש נתוני מעבדה קודמים ושדה חיפוש לידו, שבו ניתן לחפש ערכי מעבדה ספציפיים (למשל, קריאטינין).
הערה: ערכי המעבדה מוצגים כדלקמן: תאריך קבלת המדגם, תאריך העיבוד, שם ערך המעבדה, ערך, יחידה, טווח הפניה, הערה (H ... גבוה, ל... נמוך, N ... רגיל), ושני ערכי המעבדה ההיסטוריים הקודמים להשוואה. - כדי לשנות תאריך לצפייה בחקירת מעבדה היסטורית, לחץ על התפריט הנפתח בצד שמאל העליון ובחר את התאריך הרצוי על ידי לחיצה עליו. כל ערכי המעבדה המתאימים מתאריך זה מוצגים כמתואר לעיל.
- כדי לבחור ערך מעבדה מסוים כגון קריאטינין ולבחון את מסלולו לאורך זמן, הקלד את שמו בשדה החיפוש בחלק העליון ובחר את ערך האדם הנכון מרשימת ההצעות. לאחר לחיצה על לחצן הצג עבודה , כל תוצאה עבור הערך הנבחר של מטופל זה מוצגת בתרשים שלהלן.
- לחלופין, פשוט לחץ על הערך הרצוי בהצגה הטבלאית הראשונית של חקירה אחת. פעולה זו מציגה שוב את כל התוצאות הקודמות והכניות עבור ערך מעבדה ספציפי זה.
- כדי להתוות את מהלך ערך המעבדה, לחץ על סמל העלילה לצד הערך הרצוי. פעולה זו יוצרת באופן אוטומטי התוויה של כל התוצאות הקיימות עבור ערך זה. במידת הצורך, ציין את טווח הזמן עבור התוויית התוויה על-ידי בחירת תאריך התחלה ותאריך סיום בשדות הקלט מימין למעלה והוספת ערך שני להתוויה על-ידי בחירתו בשדה הקלט המיועד. חזור לדף הצפייה במעבדה על-ידי לחיצה על לחצן הקודם בפינה השמאלית התחתונה.
4. צפייה ושינוי נתוני תרופות: יצירת רשימת תרופות מתוקננת על פי התקנות הגרמניות ("Bundeseinheitlicher Medikationsplan")
- היכנס ל- TBase ובחר את המטופל הרצוי כמתואר ב- 1.3 ו- 2.2.
- כדי להציג את נתוני התרופות, לחץ על הכרטיסיה תרופות בחלק העליון. סקירה טבלאית על התרופה הנוכחית של המטופל מופיעה. נתוני התרופה מוצגים כדלקמן: תאריך התחלה, חומר פעיל, מנה אחת (למשל, ב מ"ג), שם מסחר, ערכת מינון, מינון יומי, טופס מינון, הודעה, אינדיקציה, סוג של מרשם (רופא פנימי או חיצוני, או טיפול עצמי על ידי המטופל).
- כדי להוסיף תרופה חדשה, לחץ על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה. הזן את שם החומר (או לחילופין את השם המסחרי), את סכימת המינה ואת תאריך ההתחלה, המוגדר באופן אוטומטי בתאריך הנוכחי, אך ניתן לשנותו אם תאריך ההתחלה היה בעבר. בנוסף, ניתן להוסיף אינדיקציה והערה לשדות הקלט המיועדים. הוסף את התרופה לרשימה על ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה.
- כדי לשנות תרופה קיימת, לחץ על הפריט המתאים ברשימת התרופות ועל לחצן שינוי בתחתית מיד לאחר מכן. עכשיו, שינויים לגבי המינון, טופס היישום ניתן להקליד בשדות הקלט המיועדים ואת השינויים ניתן להחיל על ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה.
- כדי להפסיק תרופה, לחץ על התרופה המיועדת ולחץ על כפתור Discontinue בחלק העליון.
- כדי לחפש תרופות קודמות, הזן את החומר הפעיל לשדה החיפוש בצד שמאל העליון ובחר את הימני על ידי לחיצה עליו מרשימת התרופות ההיסטורית. תרשים עם כל התרופות הקודמות מופיע, אשר מובנה כאמור ב 4.2.
- כדי ליצור רשימת תרופות מתוקננת עבור המטופל על פי התקנות הגרמניות, לחץ על הכפתור Bundeseinheitlicher Medikationsplan בפינה הימנית העליונה. קובץ PDF נוצר ומוריד באופן אוטומטי לתדפיס.
5. הצגה והוספת ערכים לקורס הרפואי: הפקת דו"ח רפואי באופן אוטומטי למחצה
- היכנס ל- EHR ובחר את המטופל הרצוי כמתואר ב- 1.3 ו- 2.2.
- כדי להציג את הקורס הרפואי, לחץ על הכרטיסיה קורס בחלק העליון. סקירה טבלאית אודות התיעוד מהפגישות הקודמות של המטופל מסופקת. הנתונים בנויים כדלקמן: תאריך המינוי, תאריך המינוי הבא, לחץ דם, קצב לב, טמפרטורה, משקל, מדד מסת גוף, נפח שתן ושלושה שדות טקסט המחולקים להערכה ציבורית עבור המטופל, הערכה פנימית לשימוש ב Charité, והערכה רפואית לרופאים אחרים.
הערה: בנוסף, יש שדה סיכום בתחתית, המשמש לסיכום מידע חשוב על ההיסטוריה הרפואית של המטופל ולהפוך אותו גלוי ממבט ראשון. - כדי להוסיף כניסה חדשה לקורס הרפואי, לחץ על הכפתור החדש בפינה השמאלית התחתונה. הזן את המידע המוערך בשדות הקלט הרצויים (למשל סימנים חיוניים, רופא מטפל, הערכה פנימית או הערכה ציבורית). הוסף את התאריך של הפעילות הבאה לשדה הקלט המיועד בצד למעלה. שלח את הנתונים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר מכן המשתמשים מנותבים מחדש לדף הצגת הקורס .
- כדי לשנות ערך קיים, לחץ על הערך המתאים ולחץ על לחצן שנה בפינה השמאלית התחתונה. כעת, הזן נתונים נוספים בשדות הקלט המיועדים או שנה נתונים קיימים. שנה או עדכן מידע בשדה ההודעות על-ידי הקלדה בו ושלח את השינויים על-ידי לחיצה על לחצן שמור בפינה השמאלית התחתונה. לאחר מכן המשתמשים מנותבים מחדש לדף הצגת הקורס .
- כדי ליצור דוח רפואי אוטומטי, לחץ על לחצן דוח רפואי בפינה השמאלית התחתונה. מסך חדש מופיע, עם 18 אפשרויות שונות (החל מתוצאות מעבדה ועד דו"ח רפואי מלא).
- לדוגמה, צור דוח רפואי בכמה לחיצות: לחץ על דוח רפואי לאשפוז. שם המטופל, הרופא המטפל, התאריך האחרון של ערכי המעבדה והתאריך האחרון של הקורס הרפואי מתמלאים באופן אוטומטי, אך ניתן לשנותם במידת הצורך. לאחר אישור על-ידי לחיצה על אישור, קובץ מסמך מעוצב כראוי (.doc-) נוצר והורד לתדפיס המכיל את המידע שנבחר.
6. התנתקות
- כדי לצאת באופן פעיל מ- TBase, לחץ על לחצן התנתקות בפינה השמאלית התחתונה. בנוסף, אחד הוא מנותק באופן אוטומטי לאחר 60 דקות של חוסר פעילות או אם הדפדפן סגור.
7. שימוש בנתונים שנאספו
- כדי לבצע שאילתה על הנתונים שנאספו, השתמש בשרת השכפול (איור 1) כמתואר במקטע מבנה מסד נתונים וממשקים. ניתן להשתמש בכל תוכניות עיבוד נתונים שיכולות להתחבר למסד נתונים באמצעות קישוריות מסד נתונים פתוחה (ODBC), קישוריות מסד נתונים של Java (JDBC) עבור השאילתות. לאחר יצירת החיבור למסד הנתונים, השתמש בתוכנת הקוד הפתוח R Studio.
- כדי להגדיר חיבור מסד נתונים ODBC, לדוגמה, במערכת ההפעלה Windows, פתח את הכלי ODBC ולחץ על הוסף עבור שם מקור נתונים חדש של משתמש (DSN) תחת לוח הבקרה וניהול אבטחה. שם, הזן את נתוני החיבור הזמינים למסד הנתונים של השכפול. הזן את הנתונים הבאים: "שם מנהל התקן", "שם חיבור ODBC" (נקבע על ידי המשתמש), "Hostname" ופרטי אימות SQL "שם משתמש", "סיסמה" ו "שם מסד נתונים".
- על מנת ליצור שאילתה פשוטה מאוד (למשל, מספר השתלות מחולקות לפי מין בשנים 2000-2020) בתוכנת הקוד הפתוח R Studio לאחר חיבור מסד הנתונים ODBC הוקם, לפתוח קובץ, קובץ חדש ביישום R Studio בצד שמאל העליון ולחץ על R Script. קוד ה- Script לדוגמה (קוד 1) מוזן בחלון ה- Script הריק שנפתח.
- לחץ על לחצן מקור בחלק העליון של חלון ה- Script והתסריט פועל ולאחר מכן יוצר את תרשים העמודות המוגדר בקובץ ה- Script עם הנתונים ממסד הנתונים המחובר (איור 6).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
TBase יצא לראשונה בשנת 1999 בקמפוס צ'רייט מיטה ומאז הוא בשימוש. במשך יותר מ -20 שנה TBase-EHR אוספת נתונים מכל KTR. החל משנת 2001, תוכניות ההשתלה האחרות ב Charité השתמשו TBase לטיפול השגרתי של KTR וחולים רשומים גם כן. מאז 2007, EHR זה נמצא בשימוש לטיפול שגרתי של תורמים חיים וכל המטופלים במחלקה לנפרולוגיה.
על ידי אספקת תוכנת TBase עם הפונקציות שלה, אשר פותחה עוד יותר בשנים האחרונות לתוך מסד נתונים מחקר מבוסס אינטרנט מודולרי עם ארכיטקטורת תוכנה מודרנית, בסך הכל 6,317 חולים עם 7,595 השתלות כליה תועדו על פני תקופה של יותר מ -20 שנה. בסך הכל יש KTR 220,877 אבחנות, 332,299 הליכים, 1,033,941 דוחות מעבדה, 24,478,441 ערכי מעבדה, 539,922 פרקי תרופות, 324,339 חקירות, 6,489 נתוני תורמים, ו -54,350 מכתבי פריקה בין היתר (טבלה 3).
בנוסף, נאספו נתונים של 20,724 חולים, כולל חולים ברשימת ההמתנה, תורמים חיים וחולים עם מחלת כליות כרונית. לחולים אלה יש בסך הכל 232,783 אבחנות, 408,857 הליכים, 546,661 דוחות מעבדה, 13,399,048 ערכי מעבדה, 114,657 פרקי תרופות, 226,206 חקירות ו -70,278 מכתבי שחרור.
יותר מ-50 פרסומים מדעיים ממאגר המידע TBase כמחקר מקורי בכתבי עת ביקורת עמיתים פורסמו ב-10 השנים האחרונות1,2,3,4,6,9,10,11,12,13,17,18,19,21, 29,30,31,32,33,34,35
36. בוצעה הערכת הגנה מעמיקה על נתונים והונחה על קצין הגנת המידע. TBase מפוקחת על ידי צוות פיתוח המורכב מארבעה מדעני מחשב במשרה מלאה בתמיכת מחלקת ה- IT והמחלקה לנפרולוגיה.
| חסרונות של מערכות מידע בבתי חולים (HIS) | חסרונות של מסדי נתונים מחקריים עצמאיים |
| הנתונים הרלוונטיים אינם זמינים במלואם | הזנת נתונים ידנית, ללא העברת נתונים אוטומטית של נתונים קליניים שגרתיים |
| אין או התאמה מוגבלת לצרכים ספציפיים לתחום | הזנת נתונים מוגבלת למשתנים מרכזיים, ובכך פוגעת ביישומי למידת מכונה |
| מיועד לאשפוז או לאשפוז | אימות נתונים קשה וגוזל זמן רב |
| הפקת נתונים קשים למטרות מחקר | בדרך כלל מובטל לצרכים חדשים. לכן, מסד נתונים חדש נוצר. |
| שינוי ה- HIS לעתים קרובות גורם לאובדן נתונים קודמים. | מערכות עצמאיות של משתמש יחיד גורמות לעתים קרובות למסגרים של נתונים קצרי מועד. |
טבלה 1: בעיות של מסדי נתונים קליניים ומאגרי מחקר עצמאיים. טבלה זו מפרטת את הבעיות של מערכות מידע בבתי חולים (HIS) מצד אחד ומאגרי מחקר ספציפיים עם מגוון בעיות מצד שני.
| יתרונות בפרקטיקה קלינית | יתרונות למחקר |
| ממשקים לממש את הייבוא האוטומטי של | איסוף נתונים קל למחקרים קליניים תצפיתיים כמו גם עבור דוחות מקרים / סדרת מקרים |
| · דוחות קליניים (מעבדה, פתולוגיה, רדיולוגיה, וירולוגיה, מיקרוביולוגיה) | |
| · נתוני בית החולים | |
| · נתוני תורמי ET (מתבצעים) | |
| שדות תיעוד (בחלקם עם רשימות בחירה) מאפשרים הכללה של נתונים רבים ספציפיים לנושא ותחזוקתם על ידי הרופאים המטפלים | גישה מהירה לנתונים לתיעוד בניסויים / מחקרים קליניים |
| · נתונים דמוגרפיים, נתונים אישיים (כתובת, מספר טלפון, דואר אלקטרוני וכו'), נתונים רפואיים בסיסיים, אבחנות, היסטוריה, נהלים, נתוני מעבדה, תרופות, בדיקות, נתוני בית חולים, נתוני השתלה, נתוני תורמים, דחיות | |
| יותר מ -20 שנה של נתוני מעקב עבור חולים בודדים באמצעות פיתוח מתמשך של אותו מסד נתונים | 100% מעקב אחר הישרדות המטופלים וההשתלות, ערכת נתונים מלאה ומאומתת לערכי מעבדה, רשימות תרופות, אבחנות, הליכים ובדיקות, נתוני תורמים והשתלות זמינים |
| גישה נוחה במרפאת חוץ, במחלקה הרפואית ובחדר המיון לכל הנתונים הרפואיים הרלוונטיים כולל: | הפקת נתונים פשוטים לפרויקטים מחקריים עם חוקרים אחרים לגבי היבטים שונים (למשל, תוכנית בכירה Eurotransplant, טיפולים תרופתיים חדשים, שהות בטיפול נמרץ, חולים עם סיבוכים לאחר הניתוח) |
| · נתוני השתלה | |
| · תוצאות בדיקה, ערכי מעבדה, דוחות רפואיים והערות | |
| · רשימות תרופות (עדכניות והיסטוריות) | |
| · מספרי טלפון ונתונים מרכזיים אחרים | |
| דור חצי אוטומטי של | איכות נתונים גבוהה עקב אימות נתונים רציף בטיפול שגרתי על ידי משתמשים קליניים |
| · דוחות רפואיים לרופאים חיצוניים | |
| · רשימות תרופות וערכי מעבדה לחולים | |
| עמידה בדרישות הגנת נתונים של GDPR של האיחוד האירופי | חיבור לכלי ניתוח סטטיסטיים שונים (למשל SPSS, R) באמצעות ממשקים סטנדרטיים |
| תצוגת נתונים היסטוריים גרפיים (למשל. ערכי מעבדה מרובים לאורך זמן והמתאם שלהם בדיאגרמה עם כמה לחיצות אפשריות בלבד) | הפקת נתונים קלה מנתונים לא מובנים (הערות, מכתבים, דוחות רפואיים) באמצעות טכניקות כריית טקסט מודרניות |
| הצגת הירידה השנתית ב-GFR (מתוכננת) | |
| לוח מחוונים לניטור תצוגה בזמן אמת של פרמטרי תוצאה, רשימת המתנה, קבוצות מטופלים מיוחדות (מתוכנן) | |
| סיוע בהבטחת איכות | ניתוחים בשיטות בינה מלאכותית מאפשרים פיתוח מודלים חזויים |
| · ייצוא אוטומטי של הנתונים הרלוונטיים למודול ה- QA של בית החולים (מתוכנן) | |
| · שאילתות קלות לבקרת איכות או הערכות אחרות | |
| יישום שיטות חדשות בשגרה קלינית כגון טלרפואה, או מודלים חזויים של בינה מלאכותית לזיהוי חולים בסיכון | ניתוח מקורות נתונים חדשים של מעקבי פעילות טלרפואה ופעילות ניידת |
טבלה 2: היתרונות של TBase בטיפול קליני ומחקר. טבלה זו מפרטת את היתרונות של EHR משולב מסד נתונים מחקר לשימושים קליניים ומחקרים.
| חולים עם השתלת כליה | N = 6.317 |
| השתלת כליה | 7,595 |
| מאבחנות | 2,20,877 |
| פרוצדורה | 3,32,299 |
| מעבדה | 10,33,941 |
| ערכי מעבדה | 2,44,78,441 |
| תרופות | 5,39,922 |
| חקירות | 3,24,339 |
| מכתבי פריקה | 54,350 |
| נתוני תורמים | 6,489 |
טבלה 3: מספר רשומות המטופלים ונתוני המטופלים. במשך יותר מ -20 שנה TBase אוספת נתונים מכל KTR. החל משנת 2001, תוכניות ההשתלה האחרות ב Charité השתמשו TBase לטיפול השגרתי של KTR וחולים רשומים גם כן.
איור 1 - ארכיטקטורת TBase. ה- EHR TBase מבוסס על ארבעה מסדי נתונים שונים כאשר המערכת החיה בבסיסה מאפשרת לקבוצות שונות של סוכנים לעבוד במקביל. משתמשים קליניים מזינים נתונים באמצעות ממשק המשתמש הגרפי (GUI) ושומרים על איכות הנתונים הגבוהה. רוב המידע מיובא באופן אוטומטי באמצעות ממשקים ממערכות מידע של בתי חולים, שותפי מעבדה, ומבדוקי אינטראקציות בין תרופות. מפתחים יכולים ליישם פונקציות חדשות, הנבחנות על מסד הנתונים האיכותי לפני שילובם במערכת החיה. למטרות מחקר מסד הנתונים החי משוכפל באופן קבוע, כך שאין צורך בהפרעה למערכת החיה כאשר שאילתות מסד נתונים מבוצעות על ידי חוקרים קליניים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 2: טבלאות נתונים של TBase. לייצוג נתוני המטופל, יושם מבנה טבלה פשוט לעיצוב אינטואיטיבי ומסביר את עצמו. לדוגמה, טבלת המטופלים עם PatientID כמפתח הראשי נמצאת במרכז מבנה הטבלה. כמעט כל הטבלאות (למעט טבלאות משנה בודדות) מחוברות לטבלה מרכזית זו באמצעות PatientID. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 3: סוגי נתונים של TBase. כדי להדגים כיצד נתונים קליניים מרכזיים שונים מיוצגים במסד הנתונים שבבסיס TBase, מוצגים חלקים מהטבלאות תרופות, מטופלים והשתלות עם סוגי הנתונים המתאימים. שדות הנתונים מיוצגים ב- TBase GUI. לדוגמה, טבלת התרופות מאופיינה במסכת התרופות . אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 4: צילום מסך TBase. מעל התצוגה Master מציג שם המטופל וכרטיסיות שונות עבור מסכות פירוט שונות, כאן מסכת התרופות . בצד שמאל אינטראקציות סמים-סמים מוצגים על ידי קודי צבע. בכל שורה, תאריך התחלה, שם תרופה ומסחר, לוח זמנים מינה, הערות פוטנציאליות ואת אינדיקציה עבור מרשם מוצגים. כפתורים נוספים במסכה ומטה מצביעים על פונקציות שונות כגון חיפוש היסטורי, התחלה והפסקה של תרופות, כמו גם הדפסת תוכנית תרופות עבור המטופל. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 5: מושג הרשאה. ה- EHR מבוסס על ניהול משתמשים ברמת היישום. לכן, משתמשים יכולים לגשת רק לחזית היישום, אך לא למסד הנתונים עצמו. נבחר מושג הרשאה בן ארבעה שלבים תוך שמירה על ניהול משתמשים לבעלי זכויות ניהול. מנהלי מערכת משתמשים ביישום "מסוף ניהול זהויות" כדי להוסיף משתמשים חדשים ממאגר המשתמשים Charité עבור יישום TBase ולשמור על זכויות המשתמש שלהם. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 6: תוצאה של שאילתת מסד נתונים פשוטה מאוד. ניתן לחבר את מסד הנתונים באמצעות ממשק מסד נתונים (למשל, ODBC). ניתן לשלוח בקלות שאילתות תהליך עיבוד נתונים (למשל, תוכנת הקוד הפתוח R Studio) למסד הנתונים וניתן להפיק תוצאות גרפיות. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 7: TBase על מערכת מסד נתונים מודרנית מקצועית בזיכרון. השימוש במערכת הפיתוח מאפשר פיתוח סימולטני של יישומי TBase במכולות פיתוח שונות עבור קבוצות משתמשים אחרות עם דרישות הדומיין הייחודיות שלהם. הגורמים המכילים הספציפיים עבור קבוצות משתמשים שונות פועלים במקביל ומובאים למערכת החיה באמצעות תבנית הבסיס של TBase. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
TBase משלבת EHR מבוסס אינטרנט לטיפול מיוחד באשפוז של KTR עם מסד נתונים מחקרי, ויוצרת מסד נתונים מקיף לטווח ארוך עבור חולים עם מחלת כליות6,11,15,37. לגבי המבנה הארגוני, הדבר מתאפשר על ידי יישום תהליך עיצוב תוכנה מודרני כסוכן מוסדי וכולל מעל 20 שנות ניסיון כמפתחים, משתמשים קליניים וחוקרים לפיתוח הגרסה הנוכחית. בנוסף, הוא משופר ומתעדכן כל הזמן על פי הצרכים של המשתמשים הקליניים, שכן היא תוכנת תיעוד אשפוז העיקרי עבור חולים נפרולוגיים ב Charité - Universitätsmedizin ברלין. עבור המשתמש הקליני, EHR זה מציע שילוב אוטומטי של כל הנתונים הרלוונטיים ממערכות אשפוז ואשפוז ומאפשר תיעוד קל ואינטואיטיבי של נתונים ספציפיים להשתלה ומסלולי מטופלים לטווח ארוך. לגבי נתוני תרופות, מסד נתונים זמין מסחרית מחובר ל- EHR, המספק מידע על כל מוצר פרמצבטי שאושר בגרמניה, המתעדכן אחת לשבועיים. תרופות מרשם נבדק עבור תגובות בין תרופתיות על ידי שיתוף פעולה עם מערכת מסחרית מהמחלקה לפרמקולוגיה קלינית ופרמקופידמיולוגיה בבית החולים האוניברסיטאי היידלברג באמצעות API. עם כל שינוי תרופתי ב- TBase, נתוני התרופות המתאימים נשלחים למערכת בצורה בדויה. התוכנה מזהה אינטראקציות פוטנציאליות בין סמים לסמים של הסוכנים הפעילים. התוצאות נשלחות בחזרה ל- EHR, שם הן מאוחסנות ומוצגות במסכת התרופות בזמן אמת. קוד צבע מסמן את חומרת האינטראקציות הפוטנציאליות וחלון מוקפץ מספק מידע מפורט על סוג האינטראקציות (איור 4). המטופל יכול לגשת לאותם נתוני תרופות כמו רשימת תרופות מתוקננת כחלק מדו"ח רפואי אוטומטי למחצה או באמצעות עדכונים חיים בסמארטפון16.
לגבי ארכיטקטורת מסד הנתונים שלה, EHR מבוסס על ארבעה מסדי נתונים שונים עם המערכת החיה בליבה, ובכך מאפשר לקבוצות שונות של סוכנים לעבוד במקביל. זה מאושר בפועל כי פיתוח, בדיקות, ועבודה קלינית אינם מפריעים זה לזה. למטרות מחקר המערכת החיה משוכפלת שבועית אך לא באופן אוטומטי, אשר כדי לשפר נמצא בפיתוח. והכי חשוב, המערכת החיה מופרדת ממפתחים וחוקרים המספקים את הרמה הגבוהה ביותר של הגנה על נתונים עבור נתוני המטופלים ההגיוניים על ידי עיצוב. בנוסף, באמצעות זה מניפולציה ושחיתות נתונים מוגבלת ותוקף הנתונים נשמר ככל האפשר.
מבחינה טכנולוגית, ה- EHR מבוסס על טכנולוגיית מסד נתונים מודרנית בזיכרון המורכבת מרכיבים שונים ומבטיחה תקשורת מאובטחת ואחסון נתונים. בחלק האחורי, נתוני המטופל מוגנים על-ידי מושג הרשאה פרטני. לשם כך, פלטפורמת הפיתוח מופרדת מהמערכת החיה ורמות הרשאה שונות נפרסות. בנוסף, כל הנתונים נשמרים בשרתי Charité מאחורי חומת האש המאושרת, מה שמגביר עוד יותר את ההגנה על נתונים.
לגבי החזית, ה- EHR מבוסס על טכנולוגיית HTML5, המאפשרת עיצוב אתרים רספונסיבי ומאפשרת להשתמש ב- EHR מבוסס האינטרנט בכל מכשירי הקצה בכל מקום בבית החולים. סביבת הפיתוח תומכת בשפות תכנות סטנדרטיות רבות כגון Java, Javascript, PHP ו- Python, ובכך מאפשרת גיוס קל ומוצלח של מפתחים. יתר על כן, אפשרויות ויזואליזציה רבות שתוכננו מראש זמינות, יצירת גרפיקה עבור מהלך הפרמטרים במעבדה כמתואר בפרוטוקול. בשלבים ההתפתחותיים הבאים ניטור בזמן אמת של נתוני המטופל (למשל, תפקוד הכלייתי, סימנים חיוניים) ותוצאות חשובות כגון הישרדות המטופל והשתל ישולבו. תצוגה אוטומטית של חולים ברשימת המתנה ומצבם הנוכחי ישפרו את ניהול התהליכים בנוגע להקצאת איברים מ- Eurotransplant. לשם כך, ממשקים לשותפים חיצוניים (רופאים, מחלקות דיאליזה, Eurotransplant) נחוצים, כפי שנדון בהמשך.
אחת המטרות העיקריות בעת יצירת TBase הייתה להביא את כל נתוני ה- Outpat ו- inpatpat למסד נתונים אחד. זה מופעל על ידי ממשקי API וממשקים שפותחו על ידי עצמם, אשר, עד כה, לייבא סוגים שונים של תוצאות מעבדה וחקירות אחרות מטיפול אשפוז אשפוז, בעוד ממשקים חדשים Eurotransplant ושותפים חיצוניים אחרים נמצאים בפיתוח. לגבי נתוני מעבדה עבור אשפוזים, שותף המעבדה שלנו מספק את תוצאות המעבדה באמצעות הודעות HL7. אלה פרוסים באזור משותף במערכת המעבדה ונאספים באמצעות ממשק HL7 ומיובאים למערכת TBase. מכיוון שהוא ספק חיצוני ואין לו גישה למערכת המידע של בית החולים, לא ניתן להשתמש במספר המטופל או במספרי התיק של בית החולים Charité לזיהוי מטופל. עד כה, האפשרות האחרת היחידה לזיהוי באמצעות מספרי הזמנת מעבדה לא ניתן היה להשתמש גם, כי הזמנות המעבדה האלקטרונית נוצרות במערכת נפרדת ואת EHR אין גישה אוטומטית אלה. מסיבה זו, נתונים נכנסים ניתנים לזיהוי אוטומטי רק לפי שם, שם פרטי ותאריך לידה. מאחר שאיות במערכות השונות עשוי להיות שונה, לעתים קורה שלא ניתן להתאים נתונים באופן אוטומטי ב- TBase. תצפיות אלה מאוחסנות במטמון בתור עד שהן מוקצות על-ידי משתמש באופן ידני למטופל הנכון ב- EHR. מזהי המטופל שהוקצו מאוחסנים במערכת וישמשו לזיהוי אוטומטי בעתיד.
דאגה חשובה בעת עיצוב מסדי נתונים קליניים היא שינוי איכות הנתונים לאורך זמן. מאחר שההשפעות תלויות בסוג הנתונים הנלקחים בחשבון, אנו דנים באפשרות זו עבור סוגי נתונים שונים באופן עצמאי, בהתבסס על אלה המוזכרים בטבלה 3. רוב הנתונים ב- TBase הם נתוני מעבדה שגרתיים. בעוד ששיטות המעבדה עשויות להשתנות, הפרמטרים עצמם נותרו זהים לאורך זמן, כגון קריאטינין, אוריאה, אלקטרוליטים, בדיקות אנזימי כבד, פרמטרים של קרישה וספירת דם. הפרמטרים והטווחים הנורמליים המתאימים דומים לאורך זמן, גם אם האחרונים נבדלים מעט בין התקפות שונות. במעבדה שלנו, רוב מדידת המעבדה אינה משתמשת ביחידות SI, אלא ביחידות מטריות. אמנם זה דורש ליישם גורמי המרה בעת שילוב נתונים חיצוניים, זה מבטיח השוואת נתוני מעבדה פנימיים במהלך 20 השנים האחרונות. הקבוצה השנייה בגודלה היא נתוני תרופות. למרות העובדה שמשטרים חיסוניים סטנדרטיים השתנו, איכות הנתונים על תרופות לא השתנתה עם הזמן. נהלים מקודדים כקודי OPS, שהם ההתאמה הגרמנית של הסיווג הבינלאומי של נהלים ברפואה (ICPM) והם מקובלים באופן אוניברסלי ומשמשים להבטחת איכות נתונים רציפה לאורך זמן. הדבר נכון גם לגבי נתוני האבחון, המקודדים לפי ICD-10 המחייבים את רפואת החוץ בגרמניה מאז שנת 2000. קבוצה גדולה נוספת של נתונים היא אלה על חקירות רפואיות. בהשתלת כליה, במיוחד נתונים על ביופסיות השתלת כליה חשובים. עבור נתונים פתולוגיים של ביופסיות השתלת כליה, כיום סיווג Banff 2017 משמש, אבל הסיווג עבור ביופסיות השתלת כליה השתנו מספר פעמים במהלך 20 השנים האחרונות. לכן החלטנו לסווג מחדש את כל הביופסיות להשתלת כליה שנעשו בצ'רייט ברלין על פי Banff 2017 כדי להגדיל באופן ניכר את איכות הנתונים למטרות מחקר27,28. נתונים רפואיים אחרים כגון דוחות הדמיה או אלה מבדיקות כגון קולונוסקופיה או ברונכוסקופיה נרשמים כמיתרים. כדי לבנות מחדש נתונים אלה על פי הסטנדרטים הרפואיים העדכניים ביותר ולהפוך אותם לזמינים למטרות מחקר, אנו עובדים כעת על סיווג נתונים כאלה בדיעבד. כנ"ל לגבי רשומות רפואיות. העיצוב והמבנה שלהם משתנים בין מחלקות שונות ועם הזמן, ולכן החלטנו כרגע להקליט אותם כחרוזות. זה מאפשר לנו להשתמש במידע המשולב במרפאה ולמטרות מחקר. קבוצת הנתונים האחרונה, היא נתוני מטופלים כגון גיל, מין, רופאים מטפלים, אך גם נתונים רפואיים כלליים כגון אלרגיות, משך וצורה של דיאליזה. אלה לא השתנו להפליא בשני העשורים האחרונים. אכן יש עלייה באיכות הנתונים על מחלות כליות הבסיסיות עם ההתקדמות הגדולה ביותר שנעשתה בזיהוי מחלות גנטיות. לעתים רחוקות, חולים הרשומים להשתלה שנייה נבדקים למחלות גנטיות ואבחוןם מתוקן לאחר מכן, אך עבור רוב החולים לא ניתן להשיג תיקון כזה. באופן דומה, חלה התקדמות בנוגע לנתוני ההשתלות. במיוחד זיהוי של נוגדנים ספציפיים לתורם נגד HLA הוא תחום מחקר דינמי ביותר עם נתוני מקור ממעבדות HLA הממלאות את מסדי הנתונים שלהם. לפיכך, זה נרשם רק, אם תורמים ספציפיים HLA נוגדנים קיימים. לכן, שינויים בשיטת הזיהוי אינם נחשבים. בסך הכל, עבור רוב סוגי הנתונים, אנו כבר מבטיחים איכות נתונים הומוגנית לאורך זמן. בעתיד, אנו נבצע שיטות כמו עיבוד שפה טבעית כדי לחלץ מידע רלוונטי מנתונים מבוססי טקסט כמו דוחות רפואיים או דוחות בדיקה.
Outlook - קבוצת משתמשים TBase, בינה מלאכותית וטלרפואה
מכיוון ש-TBase מעוצב בצורה מודולרית, ניתן לבצע מדרגיות במרכזי השתלות אחרים ובמרפאות חוץ שונות בבתי חולים אחרים ובפיתוח הנוכחי (איור 1). במיוחד מרכזי השתלות אחרים ומרפאות חוץ מיוחדות של Charité מיישמים כעת את ה- EHR למטרותיהם הקליניות והמחקריות האישיות. המבנה הבסיסי נשמר והרחבות המותאמות לצרכים האישיים מתוכנתות לאנדוקרינולוגיה, ראומטולוגיה, נוירולוגיה, קרדיולוגיה וגסטרואנטרולוגיה. אחד היתרונות העיקריים של המחלקות השונות הוא שילובה של TBase בנוף ה- IT של Charité עם תפיסת הגנת נתונים חדשנית. המכולות השונות של TBase יושמו תוך זמן קצר הודות למבנה המודולרי ולממשקים הקיימים (איור 7). לאחרונה הוקם גם מאגר מידע למעקב ומחקר קליני של חולי COVID-19 המבוסס על TBase.
שיתוף ופיתוח מסד הנתונים המשולב עם מחלקות ובבתי חולים אחרים מסייעים לבנות פלטפורמת מחקר בת קיימא יותר הפתוחה למרכזי השתלות אחרים. המטרה של תהליך התפתחותי קוד פתוח כזה היא ליצור סינרגיות באמצעות קבוצת משתמש TBase. זה מעלה בעיות חדשות של אמצעים שונים להגנה על נתונים במוסדות שונים, אבל מציע את האפשרות לשפר פיתוח נוסף על ידי הכללת סוכנים מוסדיים אחרים עם מומחיות נוספת גם כן. קבוצת המשתמשים יכולה לאחד כוחות וליישם מודולים חדשים (למשל, לניסויים קליניים) או ממשקים (למשל, עבור Eurotransplant, אבטחת איכות, רישום השתלות). נקודת מבט חשובה נוספת עבור TBase היא ההסמכה כמכשיר רפואי, אשר ניתן להשיג טוב יותר אם כמה שותפים לעבוד יחד. מטרת קבוצת המשתמשים TBase היא ליצור פלטפורמה גמישה שכל מחלקה יכולה להשתמש בה בעצמה, אך זמינה גם לפרויקטים גדולים יותר של מחקר קליני משותף.
היבט חשוב נוסף שכדאי לקחת בחשבון הוא ששילוב אלגוריתמים, במיוחד טכנולוגיות למידת מכונה, בתהליכי עבודה רפואיים הוא המבטיח ביותר, כאשר הם מבוצעים על נתוני בריאות באיכות גבוהה16,38. TBase נראה מתאים היטב לפיתוח, כמו גם ליישום שיטות בינוי חדשניות בהשתלת כליה על ידי מגוון משתנים שנתפסו, זמינות של נתונים מובנים ולא מובנים, כמו גם נתונים באיכות גבוהה לטווח ארוך. ניתן לשלב מערכות תמיכה עתידיות בהחלטות קליניות המבוססות על בינה מלאכותית בממשק המשתמש הגרפי של ה-EHR. לפני שניתן יהיה לפרוס מערכות כאלה, יש להתגבר על אתגרים קליניים, טכניים, אתיים ומשפטיים. קודם כל, יש להוכיח את התועלת הקלינית של אלגוריתמים מבוססי בינת מלאכותית כאלה. לכן, אנו עורכים כיום מחקר, שבו אנו בודקים את הדיוק של אלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית לחיזוי דחייה, כשל השתלה או זיהום ב- KTR. האלגוריתם פותח על ידי מכון המחקר הגרמני לבינה מלאכותית (DFKI) בהתבסס על נתוני TBase באמצעות עצי רגרסיה מוגברת הדרגתית. המחקר ישווה את היכולת של רופאים מנוסים לחזות נקודות קצה שונות עם ובלי מידע המסופק על ידי מודל AI. בשלב הבא, נחיל כריית טקסט ושיטות משדה עיבוד השפה הטבעית. בזאת, אנו שואפים ליצור נתונים מובנים ודוחות רפואיים ודוחות בדיקה כדי להפוך את הגוף העצום הזה של נתונים יקרי ערך לזמין למחקר ולקלינאית. פעולה זו תשפר מאוחר יותר את דיוק המודלים של מודלי חיזוי מבוססי בתחום ה-AI, שכרגע אינם משלבים נתונים לא מובנים אלה. מעבר לשיקולים טכניים ורפואיים אלה, יש לעמוד באתגרים אתיים ומשפטיים. לכן, אנו בוחנים בנוסף את האינטראקציה בין האדם למכונה בניסוי הנ"ל כדי להבין אילו הזדמנויות, אך גם אילו סיכונים וחסרונות מתעוררים בעת יישום מערכות כאלה מנקודת המבט של הרופאים. לכן, אנו עורכים ראיונות מובנים ובוחנים כיצד השימוש במערכות תמיכה בהחלטות כאלה שינה את גישת הרופאים לקבלת החלטות רפואיות.
הרחבה מודולרית שלישית של TBase צופה פנים היא לשלב פתרונות טלרפואה. בניגוד לגישות טלרפואה רבות, אשר לא ניתן להעביר לתוך התשתית הדיגיטלית הקיימת, שילוב מלא של כל נתוני המטופל הנכנסים מפרויקט הטלרפואה MACCS1,18,19,21,26,39 לתוך EHR אלה התאפשר. לשם כך, לוח מחוונים טלרפואה נבנה ישירות TBase, אשר מחובר באמצעות ממשק HL7 FHIR לסמארטפון של המטופל ואת הנפרולוג הביתי. כתוצאה מכך, לרופא הטלרפואה בבית החולים יש גישה לסימנים חיוניים שנאספו על ידי המטופל בבית20. ההעברה האוטומטית של נתוני המטופל הרלוונטיים (כולל נתוני מעבדה) מהנפרולוג הביתי מספקת יתרון קליני נוסף לרופא ויוצרת מסד נתונים מקיף יותר למחקר. בעתיד, עם יישום ממשקים חדשים, ה- EHR יוכל ללכוד נתונים מתקשורת מקוונת של מטופלים (למשל, צ'אט), מכשירי IoT (למשל, ECGs ניידים, התקני נקודת טיפול), ולשלב את כל הנתונים הנכנסים בזמן אמת, כמו גם להציג חולים בסיכון בעזרת אלגוריתמים של בינוי.
מסקנה
לסיכום, TBase מציעה רשומת מטופל אלקטרונית מאושרת ומקיפה עבור KTR הממוטב למרכזי השתלות מונחי מחקר. ניתן להעביר אותו בקלות למרכזי השתלות אחרים בשל המודולריות והעצמאות שלו. העיצוב שלה מאפשר שילוב של נתונים מניטור ביתי ניתוח נתונים מונחה בינה מלאכותית. קבוצת המשתמשים TBase תעודד את המשך התפתחותה במטרה לטפח מחקר השתלה.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
למחברים המתאימים אין מה להצהיר.
Acknowledgments
הפיתוח של EHR המוצג נתמך במהלך 20 השנים האחרונות על ידי מימון מחקר פנימי ומימון ציבורי ממוסדות וקרנות שונות.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Developer platform SAP Web IDE | SAP SE | ||
| GUI Toolbox SAPUI5 | SAP SE | ||
| In-memory database SAP-HANA | SAP SE | ||
| Interface Standard HL7 | Health Level Seven International | ||
| Interface Standard HL7 FHIR | Health Level Seven International | ||
| RStudio | RStudio Inc. | ||
| TBase - Electronic Health Record | Charité - Universitätsmedizin Berlin | ||
| Webserver SAP-HANA XSA | SAP SE |
References
- Halleck, F., et al. Integrated care of renal transplant patients - Development of an electronic health care service platform. Dialyse aktuell. 20 (06), 285-290 (2016).
- Sonntag, D., et al. The Clinical Data Intelligence Project. Informatik-Spektrum. 39 (4), 290-300 (2016).
- Kara, E., et al. A Domain-adapted Dependency Parser for German Clinical Text. Proceedings of the 14th Conference on Natural Language Processing. , Vienna Austria. (2018).
- Maier, C., et al. Experiences of Transforming a Complex Nephrologic Care and Research Database into i2b2 Using the IDRT Tools. Journal of Healthcare Engineering. 2019, 5640685 (2019).
- Jensen, P. B., Jensen, L. J., Brunak, S. Mining electronic health records: towards better research applications and clinical care. Nature Reviews Genetics. 13 (6), 395-405 (2012).
- Schmidt, D., et al. A novel tool for the identification of correlations in medical data by faceted search. Computers in Biology and Medicine. 85, 98-105 (2017).
- Veit, K., Wessels, M., Deiters, W. Gesundheitsdaten und Digitalisierung - Neue Anforderungen an den Umgang mit Daten im Gesundheitswesen. Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse für die Forschung. , 19-33 (2019).
- Ehrler, F., Geissbuhler, A., Jimeno, A., Ruch, P. Data-poor categorization and passage retrieval for gene ontology annotation in Swiss-Prot. BMC Bioinformatics. 6, Suppl 1 23 (2005).
- Esteban, C., Schmidt, D., Krompaß, D., Tresp, V. Predicting Sequences of Clinical Events by Using a Personalized Temporal Latent Embedding Model. 2015 International Conference on Healthcare Informatics. , 130-139 (2015).
- Roller, R., et al. Detecting Named Entities and Relations in German Clinical Reports. Language Technologies for the Challenges of the Digital Age. , 146-154 (2018).
- Roller, R., et al. A fine-grained corpus annotation schema of German nephrology records. Clinical Natural Language Processing Workshop (ClinicalNLP). , Osaka, Japan. (2016).
- Esteban, C., Staeck, O., Baier, S., Yang, Y., Tresp, V. Predicting Clinical Events by Combining Static and Dynamic Information Using Recurrent Neural Networks. IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). , 93-101 (2016).
- Schmidt, D., Niemann, M., Trzebiatowski, G. L. v The Handling of Missing Values in Medical Domains with Respect to Pattern Mining Algorithms. Proceedings of the 24th International Workshop on Concurrency, Specification and Programming (CS&P 2015). 1492, 147-154 (2015).
- Burchardt, A., Uszkoreit, H. IT für soziale Inklusion: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle. De Gruyter. , (2018).
- Schroter, G., Lindemann, L. F. TBase2 - A Web-Based Electronic Patient Record. Fundamenta Informaticae. 43 (1-4), 343-353 (2000).
- Duettmann, W., et al.
- Durr, M., et al. Late Conversion to Belatacept After Kidney Transplantation: Outcome and Prognostic Factors. Transplantation Proceedings. 49 (8), 1747-1756 (2017).
- Halleck, F., et al. MHealth and digital management after kidney transplantation. Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 46, 474-480 (2017).
- Düttmann-Rehnolt, W., et al. Neuartige Kommunikationswege und Strukturen zur Optimierung der häuslichen Versorgung am Beispiel von nierentransplantierten Patienten. Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse für die Forschung. , 407-421 (2019).
- Hils, S., Bogatyreva, L., Hauschke, D., Pisarski, P. Telemedical Supported Aftercare as an Innovative Project-Study Improves the Quality of Life After Living Kidney Transplantation - A Single Center Experience. American Journal of Transplantation. 14 (3), 843 (2014).
- Schmidt, D., et al. Integrierte Versorgung chronisch kranker Patienten am Beispiel von MACSS: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle. IT für soziale Inklusion. , 41-50 (2018).
- Massie, A. B., Kucirka, L. M., Segev, D. L. Big data in organ transplantation: registries and administrative claims. American Journal of Transplantation. 14 (8), 1723-1730 (2014).
- McAdams-DeMarco, M. A., et al. Frailty, Length of Stay, and Mortality in Kidney Transplant Recipients: A National Registry and Prospective Cohort Study. Annals of surgery. 266 (6), 1084-1090 (2017).
- The Most Popular Browsers. w3schools.com. , Available from: https://www.w3schools.com/browsers/ (2020).
- H.L.S.I. HL7 International. , Available from: https://www.hl7.org/ (2020).
- Duettmann, W., et al. Digital home monitoring of patients after kidney transplantation: The MACCS platform. Journal of Visualized Experiments. , (2021).
- Haas, M., et al. The Banff 2017 Kidney Meeting Report: Revised diagnostic criteria for chronic active T cell-mediated rejection, antibody-mediated rejection, and prospects for integrative endpoints for next-generation clinical trials. American Journal of Transplantation. 18 (2), 293-307 (2018).
- Roufosse, C., et al. A 2018 Reference Guide to the Banff Classification of Renal Allograft Pathology. Transplantation. 102 (11), 1795-1814 (2018).
- Duerr, M., et al. Increased incidence of angioedema with ACE inhibitors in combination with mTOR inhibitors in kidney transplant recipients. Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 5 (4), 703-708 (2010).
- Lachmann, N., et al. Invited letter in response to "Predicted indirectly recognizable HLA epitopes (PIRCHE): Only the tip of the iceberg?". American Journal of Transplantation. 18 (2), 523-524 (2018).
- Huber, L., Naik, M., Budde, K.
- Choi, M., et al. Low Seroprevalence of SARS-CoV-2 Antibodies during Systematic Antibody Screening and Serum Responses in Patients after COVID-19 in a German Transplant Center. Journal of Clinical Medicine. 9 (11), (2020).
- Lehner, L. J., et al. Analysis of Risk Factors and Long-Term Outcomes in Kidney Transplant Patients with Identified Lymphoceles. Journal of Clinical Medicine. 9 (9), (2020).
- Zhang, Q., et al. The relationship between proteinuria and allograft survival in patients with transplant glomerulopathy: a retrospective single-center cohort study. Transplant International. , (2020).
- Bissler, J., et al. Everolimus for angiomyolipoma associated with tuberous sclerosis complex or sporadic lymphangioleiomyomatosis (EXIST-2): A multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled trial. Lancet. 381, (2013).
- Budde, K., et al. Everolimus-based, calcineurin-inhibitor-free regimen in recipients of de-novo kidney transplants: an open-label, randomised, controlled trial. Lancet. 377 (9768), 837-847 (2011).
- Lindemann, G., Schröter, K., Schlaefer, A., Budde, K., Neumayer, H. H. Web-Based Patient Records - The Design of TBase2. New Aspects of High Technology in Medicine. , (2000).
- Big Data Project | BigMedilytics | The largest initiative to transform healthcare sector. BigMedilytics. , Available from: https://www.bigmedilytics.eu/big-data-project/ (2020).
- Duettmann, W., et al. Telemedizinische Betreuung von Patienten nach Nierentransplantation: Was beinhaltet MACCS. Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 49, (2020).
