Summary
تجمع TBase بين سجل صحي إلكتروني وقاعدة بيانات بحثية مبتكرة لمتلقي زراعة الكلى. تم بناء TBase على منصة قاعدة بيانات في الذاكرة ، متصلة بأنظمة مستشفيات مختلفة ، وتستخدم للرعاية العادية للمرضى الخارجيين. فهو يدمج تلقائيا جميع البيانات السريرية ذات الصلة بما في ذلك البيانات الخاصة بالزرع التي تنشئ قاعدة بيانات بحثية فريدة من نوعها.
Abstract
TBase هو سجل صحي إلكتروني (EHR) لمتلقي زراعة الكلى (KTR) يجمع بين إدخال البيانات الآلي للبيانات السريرية الرئيسية (على سبيل المثال ، القيم المختبرية والتقارير الطبية والأشعة وبيانات علم الأمراض) عبر واجهات موحدة مع إدخال البيانات اليدوية أثناء العلاج الروتيني (على سبيل المثال ، الملاحظات السريرية ، وقائمة الأدوية ، وبيانات الزرع). وبهذه الوسيلة، يتم إنشاء قاعدة بيانات شاملة لKTR مع فوائد للرعاية السريرية الروتينية والبحوث. فهو يتيح الاستخدام السريري اليومي السهل والوصول السريع لأسئلة البحث مع أعلى جودة للبيانات. ويتحقق ذلك من خلال مفهوم التحقق من صحة البيانات في الروتين السريري حيث يتعين على المستخدمين السريريين والمرضى الاعتماد على البيانات الصحيحة لخطط العلاج والأدوية وبالتالي التحقق من صحة وتصحيح البيانات السريرية في ممارستهم اليومية. تم تصميم هذا EHR لتلبية احتياجات رعاية العيادات الخارجية زرع وأثبت فائدته السريرية لأكثر من 20 عاما في شاريتيه - جامعة برلين. فهو يسهل العمل الروتيني الفعال مع بيانات طويلة الأجل شاملة ومنظمة تنظيما جيدا ويسمح باستخدامها بسهولة للأبحاث السريرية. وحتى هذه اللحظة، تغطي وظائفها النقل الآلي للبيانات الروتينية عبر واجهات موحدة من أنظمة معلومات المستشفيات المختلفة، وتوافر البيانات الخاصة بزراعة الأعضاء، وقائمة الأدوية مع فحص متكامل للتفاعلات بين الأدوية والأدوية، وتوليد شبه آلي للتقارير الطبية من بين أمور أخرى. العناصر الرئيسية لإعادة الهندسة الأخيرة هي مفهوم الخصوصية والتصميم القوي ، والوحدات ، وبالتالي قابلية النقل إلى سياقات سريرية أخرى بالإضافة إلى قابلية الاستخدام واستقلال المنصة التي تتيحها HTML5 (لغة ترميز النص التشعبي) المستندة إلى تصميم الويب المتجاوب. وهذا يسمح بالتوسع السريع والسهل في مناطق الأمراض الأخرى والمستشفيات الجامعية الأخرى. مجموعات البيانات الشاملة على المدى الطويل هي الأساس للتحقيق في خوارزميات التعلم الآلي ، والهيكل المعياري يسمح بتنفيذها بسرعة في الرعاية السريرية. يتم دمج البيانات المبلغ عنها المريض وخدمات التطبيب عن بعد في TBase من أجل تلبية الاحتياجات المستقبلية للمرضى. تهدف هذه الميزات الجديدة إلى تحسين الرعاية السريرية وكذلك إنشاء خيارات بحثية جديدة وتدخلات علاجية.
Introduction
الدافع إلى إنشاء سجل صحي إلكتروني متكامل وقاعدة بيانات بحثية
تستند الأبحاث السريرية على توافر بيانات عالية الجودة، بغض النظر عما إذا كانت الأساليب الإحصائية التقليدية أو تقنيات التعلم الآلي (ML) تستخدم للتحليل1،2. بالإضافة إلى البيانات الروتينية (مثل البيانات الديموغرافية والمعملية والأدوية)، يلزم وجود بيانات خاصة بالمجال (مثل البيانات المتعلقة بالزرع) مع دقة عالية3,4. ومع ذلك، يتم إجراء الرعاية الروتينية في العديد من المستشفيات الجامعية من خلال أنظمة معلومات المستشفيات (HIS) التي لا تسمح بجمع منهجي للبيانات الخاصة بالأبحاث ولا باستخراج البيانات بسهولة من البيانات الروتينية5،6،7. ونتيجة لذلك، يقوم الباحثون السريريون بإنشاء قواعد بيانات بحثية محددة، والتي تواجه مجموعة متنوعة من المشاكل بما في ذلك العملية المعقدة لإنشاء قاعدة بيانات، وإدخال البيانات اليدوية، وقضايا حماية البيانات، والصيانة طويلة الأجل (الجدول 1). كمية محدودة من البيانات، والبيانات المفقودة، والتناقضات هي مشكلة رئيسية للبحوث السريرية بشكل عام وتعيق استخدام تقنيات ML8،9،10،11،12،13. وعادة ما تركز قواعد البيانات البحثية المستقلة هذه على بعض جوانب المرض أو المريض، ولا ترتبط بقواعد بيانات أخرى، وغالبا ما تتوقف بعد فترة معينة، مما يؤدي إلى "صوامع بيانات" لا يمكن الوصول إليها. وفي نهاية المطاف، فإن البيانات العالية الجودة والطويلة الأجل عن مختلف جوانب المرض متناثرة. في عصر الطب الرقمي هناك حاجة متزايدة لسجل صحي إلكتروني شامل (EHR)7,14,15، مما يتيح سهولة توثيق البيانات الخاصة بالمجال وجمع البيانات الروتينية الآلية من أنظمة الرعاية للمرضى الداخليين والخارجيين.
تنطبق هذه الاعتبارات العامة على طب الزرع أيضا16. وبالتالي ، فإن التوثيق الكامل للتاريخ الطبي للمريض بما في ذلك جميع علاجات المرضى الداخليين والخارجيين ، والبيانات الروتينية السريرية وكذلك البيانات الخاصة بالزرع ضروري لنجاح متابعة الرعاية17،18. وبما أن HIS العادية ثابتة وتركز على علاج المرضى الداخليين ، فإنها لا تستطيع دمج البيانات الخاصة بالزرع ، مثل بيانات المتبرعين ، وأوقات نقص التروية الباردة ، وبيانات مستضدات الكريات البيض البشرية (HLA). ومع ذلك، فإن هذه البيانات هي شرط أساسي لأبحاث زرع الأعضاء19,20,21,22 وكذلك من الرعاية السريرية طويلة الأجل. في حين أن الإقامة الأولية في المستشفى عادة ما تكون 1-2 أسابيع فقط والعمليات وكذلك النتائج المبكرة بعد زرع الكلى قابلة للمقارنة بين العديد من مراكز زرع الأعضاء ، فإن الرعاية بعد زراعة الأعضاء مدى الحياة معقدة وتفتقر إلى نهج منظم مشترك. وهذا يحفز قاعدة بيانات EHR والبحوث المتكاملة لالتقاط رحلة المريض بعد زرع مدى الحياة. 23
من أجل دمج هذه الوظائف للرعاية الروتينية والبحوث من KTR، تم تطوير EHR اسمه "TBase" مع فكرة أن الاستخدام الروتيني للرعاية بعد زرع سوف تخلق قاعدة بيانات بحثية فريدة من نوعها مع أعلى جودة البيانات (الجدول 2).
التصميم والهندسة المعمارية
يستند TBase على بنية عميل-ملقم نموذجي. للتطوير، تم استخدام مكونات وأدوات SAP عالية الأداء الأجهزة التحليلية تطبيق الموسعة المتقدمة (ساب هانا XSA). استنادا إلى أحدث تقنيات تقنية ترميز النص التشعبي 5 (HTML5) على الويب، تم تطوير واختبار EHR لمحرك Google Chrome. يستخدم محرك الويب هذا من قبل Chrome ومتصفح Microsoft Edge ويسمح باستخدام EHR في متصفحات الويب الأكثر استخداما24 دون الحاجة إلى التثبيت المحلي. التكنولوجيا التطبيقية تمكن تصميم الويب استجابة ويسمح EHR على شبكة الإنترنت لاستخدامها على جميع الأجهزة (الكمبيوتر، الكمبيوتر اللوحي، الهاتف الذكي). تتكون منصة التطوير المبتكرة عالية الأداء من مكونات مختلفة (Web IDE و UI5 و HANA DB) وقد مكنتنا من التنفيذ السريع لمشروع EHR TBase باستخدام أحدث أدوات البرامج (الشكل 1).
من أجل تمثيل بيانات المرضى، تم تنفيذ هيكل جدول بسيط لتصميم بديهية وذات تفسيرية لEHR. على سبيل المثال، جدول المريض مع PatientID كمفتاح أساسي في مركز بنية الجدول. ترتبط جميع الجداول تقريبا (باستثناء الجداول الفرعية الفردية) بهذا الجدول المركزي من خلال PatientID (الشكل 2).
يوضح الشكل 3 جزءا من بنية جدول TBase وأنواع البيانات المستخدمة بمزيد من التفصيل. يمكن للمستخدم الوصول إلى حقول البيانات عبر واجهة المستخدم الرسومية (GUI)، التي يظهر مثال لها في الشكل 4.
يحتوي هذا EHR على جميع بيانات المرضى الحالية ويستخدم للرعاية الروتينية للمرضى الخارجيين. يتم استيراد البيانات السريرية الروتينية الهامة (على سبيل المثال، البيانات المختبرية والنتائج الطبية والأشعة وعلم الأحياء المجهرية وعلم الفيروسات وبيانات الأمراض وبيانات المستشفيات وما إلى ذلك) مباشرة إلى TBase عبر واجهات موحدة (على سبيل المثال، على أساس المستوى الصحي السابع (HL7) - وهو معيار للاتصال الرقمي في قطاع الرعاية الصحية25). يتم إدخال البيانات الخاصة بزراعة الأعضاء مثل أوقات نقص التروية الباردة وبيانات المتبرعين وبيانات HLA بالإضافة إلى ملاحظات المتابعة والعلامات الحيوية والتقارير الطبية وقائمة الأدوية من قبل المستخدمين عبر واجهة المستخدم الرسومية في EHR. قبل نقل البيانات إلى قاعدة البيانات، يتم إجراء فحص معقولية تلقائي للكشف الفوري عن إدخال البيانات الخاطئة التي توفر خيار التصحيح فورا. بالإضافة إلى ذلك ، يشارك التحقق من صحة البيانات خلال الروتين السريري الذي يكتب فيه المستخدمون السريريون تقارير ورسائل بشكل روتيني إلى المرضى والأطباء. يجب أن توفر هذه الرسائل بيانات صحيحة (على سبيل المثال، حول الأدوية والقيم المخبرية والملاحظات السريرية) لمزيد من خطط العلاج والأدوية. ونتيجة لذلك، فإن الأطباء والمرضى يتحققون باستمرار من صحة البيانات السريرية وتصحيحها في ممارستهم اليومية، وهي عملية تؤدي إلى جودة عالية للبيانات. إذا تم إدخال البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات (API) أو واجهات أخرى، يتم تنفيذ عمليات التحقق من المعقولية في الخلفية على نحو مماثل للتحقق من المعقولية في الواجهة الأمامية.
الواجهة الأمامية (GUI)
لتطبيق الواجهة الأمامية، يتم استخدام إطار عمل UI5. يوفر هذا الإطار مكتبة واسعة للعناصر الأمامية بالإضافة إلى مجموعة متنوعة من الميزات الإضافية مثل تعدد اللغات والمكتبات الرسومية لعرض البيانات. حاليا، يتم عرض عناصر الواجهة الأمامية TBase إما باللغة الإنجليزية أو الألمانية اعتمادا على إعداد اللغة للمستعرض.
يتم استخدام واجهة التفاصيل الرئيسية للواجهة الأمامية لضمان بنية صفحة بسيطة وبديهية. الجزء العلوي من صفحة المشاهدة يتكون من علامات تبويب فردية لصفحات التفاصيل (البيانات الأساسية والبيانات الطبية وبيانات الزرع وما إلى ذلك). يبقى هذا الجزء الرئيسي دون تغيير بغض النظر عن صفحة التفاصيل الموضحة أدناه (الشكل 4). تتيح طريقة عرض التفاصيل لكل صفحة نظرة عامة سهلة على موضوع الصفحة.
بالنسبة إلى معالجة البيانات، لدى EHR مستويات مختلفة من حقوق المستخدم ("قراءة" و"كتابة" و"حذف" و"مسؤول"). هناك مستوى "تحرير" بالإضافة إلى مستوى "العرض" ، والذي لا يمكن تنشيطه إلا من قبل المستخدمين الذين لديهم حقوق أعلى من "القراءة". إذا كان للمستخدم الحق في الكتابة، يتم تنشيط كافة حقول الإدخال لإدخال البيانات ويمكن تعبئتها بالبيانات. يمكن للمستخدمين الذين لديهم حقوق "حذف" حذف البيانات عبر زر مقابل ، ولكن فقط بعد التأكيد من خلال نافذة منبثقة.
بنية قاعدة البيانات والواجهات
يتم تنفيذ تطوير TBase في قاعدة بيانات التطوير. يتم إجراء اختبارات شاملة ومفصلة لجميع التغييرات البرمجية مثل الوظائف الجديدة في قاعدة بيانات ضمان الجودة. يتم نقل تحديثات البرامج التي تمر اختبارات مراقبة الجودة إلى نظام مباشر. لأغراض البحث يتم نسخ النظام المباشر في قاعدة بيانات النسخ المتماثل، والتي يمكن الاستعلام عنها عبر واجهات اتصال قاعدة البيانات المفتوحة القياسية (ODBC) (على سبيل المثال، عبر برنامج R Studio مفتوح المصدر). كما لا يوجد اتصال مباشر بين النسخ المتماثل ونظام العيش البيانات في نظام العيش محمية من الفساد وفقدان أو معالجة البيانات. هذا الهيكل المعياري والفصل الواضح لقواعد البيانات الأربع (التطوير وضمان الجودة والنظام الحي وقاعدة بيانات النسخ المتماثل) ، والتي تم تصميمها وفقا للاحتياجات المحددة للمطورين والباحثين والأطباء تسهل الحفاظ على بيانات المرضى الحساسة وحمايتها.
يتم دمج EHR بالكامل في البنية التحتية للبيانات في شاريتيه ويعتمد على واجهات مختلفة لاستيراد البيانات من مصادر البيانات المختلفة. تستورد واجهة نظام المعلومات الإدارية جميع البيانات ذات الصلة مثل البيانات الإدارية والفحوصات والأدوية والنتائج المختبرية وخطابات التفريغ. تربط هذه الواجهة كلا النظامين عبر منطقة التدريج. هنا، يتم نقل كافة البيانات الجديدة (دلتا البيانات) من HIS إلى TBase في الوقت الحقيقي. يتم التعرف على المرضى عن طريق رقم المريض أو رقم الحالة ويتم استيراد البيانات المقابلة من HIS (إذا لم تكن متوفرة بالفعل في TBase).
بالنسبة للمرضى الخارجيين، يقدم شريك المختبر نتائج المختبر عبر رسائل HL7. ويتم نشر هذه الرسائل في منطقة مشتركة في نظام المختبر ويتم التقاطها عبر واجهة HL7 ويتم استيرادها إلى EHR. للاتصال ثنائي الاتجاه وتبادل البيانات مع KTR (عبر تطبيقات الهاتف الذكي) وعلماء الكلى المنزليين ، تم تنفيذ واجهة HL7 Fast Healthcare Interoperability Resource (HL7 FHIR). تمنح هذه الواجهة إمكانية التشغيل البيني والمرونة لتبادل البيانات بأمان مع مصادر البيانات الأخرى (على سبيل المثال، Eurotransplant، تطبيقات المرضى) في المستقبل.
إدارة المستخدم وحماية البيانات
يستند TBase على إدارة المستخدم على مستوى التطبيق. وهكذا، يمكن للمستخدم الوصول إلى واجهة التطبيق فقط، ولكن ليس قاعدة البيانات نفسها. 10- وكما هو موضح أعلاه، اختير مفهوم للتخويل من أربع مراحل، مع الاحتفاظ بإدارة المستعملين لمن لديهم حقوق إدارية. يستخدم المسؤولون تطبيق "وحدة التحكم بإدارة الهوية" لإضافة مستخدمين جدد من تجمع المستخدمين Charité لتطبيق TBase والحفاظ على حقوق المستخدم الخاصة بهم (الشكل 5). يمكن لمعظم المستخدمين الوصول إلى جميع المرضى في قاعدة البيانات. ومع ذلك، فمن الممكن تقييد وصول مستخدمين معينين مثل مراقبي الدراسة إلى مجموعة من المرضى.
استخدام النظام الأساسي قاعدة بيانات تجارية في الذاكرة تقنية قاعدة بيانات آمنة تحمي البيانات مع استراتيجيات مثل التخويل على مستوى التطبيق تسجيل الدخول الأحادي (SSO) بروتوكول MIT Kerberos و لغة علامة تأكيد الأمان (SAML) يتم استخدام. تؤمن المنصة خدمات الاتصالات وتخزين البيانات والتطبيقات باستخدام أحدث تقنيات التشفير والاختبار. يتم التحكم في كافة التطورات على قاعدة البيانات بواسطة التخويلات. وهذا يضمن أمن البيانات حسب التصميم على مستوى عال. بالإضافة إلى ذلك، يتم الاحتفاظ بجميع البيانات خلف جدار الحماية Charité المعتمد. وامتثالا لأحدث لائحة عامة لحماية البيانات للاتحاد الأوروبي، تم تنفيذ مفهوم قوي لحماية البيانات، بما في ذلك الرسوم البيانية لتدفق البيانات، وتقييم مخاطر حماية البيانات (DSFA) ومفهوم الترخيص. وترد جميع الوثائق في دليل الإجراءات لمكتب حماية البيانات Charité.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
يوضح البروتوكول استخدام السجل الصحي الإلكتروني TBase وكيفية إضافة البيانات إلى قاعدة البيانات وكيفية استخراجها لأغراض البحث. جميع الخطوات وفقا للمبادئ التوجيهية للجنة أخلاقيات البحوث البشرية من شاريتيه - جامعة برلين.
1. تسجيل مريض جديد وإضافة بيانات المريض الأساسية إلى TBase
- عند التسجيل، قم بنقل البيانات الأساسية للمريض (الاسم وتاريخ الميلاد وبيانات التأمين الصحي) من بطاقة التأمين الصحي للمريض إلى نظام معلومات المستشفى. أثناء هذه العملية، يتم إنشاء رقم حالة فريد جديد. إذا كان المريض لم يعالج في شاريتيه - جامعة برلين ، يتم إنشاء رقم مريض فريد جديد أيضا ، يحدد بوضوح هذا المريض بالذات في نظام المستشفى.
- خلال عملية التسجيل هذه، احصل على موافقة خطية مستنيرة من المريض على معالجة بيانات TBase من قبل Charité - Universitätsmedizin Berlin والعيادة الخارجية ل Charité (Ambulantes Gesundheitszentrum der Charité) وفقا ل GDPR للاتحاد الأوروبي.
- لديك موظف مع إذن مناسب إضافة هذا المريض الجديد إلى TBase. أولا، قم بتسجيل الدخول إلى TBase عبر واجهة المستخدم الرسومية. لذلك، أدخل "https://nephro.tbase.charite.de" في متصفح ويب يستند إلى محرك Chrome في شبكة شاريتيه إنترانت. بعد ذلك، أدخل اسم المستخدم وكلمة المرور المعينين من قبل مسؤول TBase. انقر فوق تسجيل الدخول.
- بعد ذلك، انقر على الزر إضافة مريض جديد أسفل إطار نظرة عامة على المريض على اليسار. ثم تظهر شاشة إدخال.
- أدخل اسم المريض وتاريخ ميلاده ورقم المريض في مستشفى شاريتيه (انظر أعلاه، أو بدلا من ذلك رقم حالة مستشفى شاريتيه)، والمعلومات حول موافقة معالجة بيانات المريض (إذا تم منحها أو عدم منحها أو إلغاؤها من قبل المريض). انقر على زر حفظ في أسفل اليمين عند اكتمال إدخال البيانات.
ملاحظة: الآن، تمت إضافة مريض جديد إلى TBase ويتم نقل جميع بيانات المريض المتاحة تلقائيا من HIS إلى نظام TBase EHR.
2. عرض وإضافة البيانات إلى سجل المريض في TBase في الأقسام: البيانات الرئيسية، البيانات الطبية، الأطباء، التشخيص، الإجراءات، بيانات زرع الأعضاء، المستشفى
- تسجيل الدخول إلى EHR كما هو موضح في الخطوة 1.3.
- ابحث عن المريض المطلوب عبر حقل البحث في أعلى اليسار عبر الاسم أو تاريخ الميلاد. انقر على زر البحث يمين حقل البحث أو اضغط أدخل. من النتائج في إطار نظرة عامة على المريض على اليسار، اختر المريض المناسب وانقر على الاسم. تظهر شاشة جديدة تعرض البيانات الرئيسية للمريض المحدد.
- بعد البحث عن مريض، تظهر صفحة عرض البيانات الرئيسية للمريض بشكل افتراضي. للتنقل هناك من صفحة أخرى، انقر على علامة التبويب البيانات الرئيسية في أعلى اليسار.
- لتغيير البيانات الرئيسية، انقر على زر التغيير في أسفل اليمين. تظهر شاشة إدخال جديدة.
- الآن، تغيير البيانات مثل رقم هاتف المريض، عنوان، إضافة أو تصحيح رمز تعريف عن طريق كتابة المعلومات الجديدة في حقول الإدخال المعينة. بعد اكتمال إدخال البيانات، أرسل التغييرات بالنقر على زر حفظ أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهها إلى صفحة عرض البيانات الرئيسية ، يمكن مشاهدة التغييرات والتحقق منها.
- لعرض البيانات الطبية وتغييرها، انقر على علامة التبويب البيانات الطبية في أعلى اليسار. تظهر نظرة عامة على البيانات الطبية وتظهر البيانات الطبية الموجودة. وهي منظمة على النحو التالي: طول المريض، فصيلة الدم، تاريخ غسيل الكلى الأول، المرض الأساسي، HLA، بيانات علم الوراثة، بيانات غسيل الكلى، البيانات عن الأجسام المضادة HLA الموجودة، بيانات نقل الدم، عوامل الخطر، الحساسية، بيانات الأنامنيسيس المنظمة، الوفاة.
- لتغيير بعض البيانات الطبية، انقر على زر التغيير في أسفل اليمين. تظهر شاشة إدخال جديدة.
- على سبيل المثال، أضف مرضا أساسيا إلى البيانات الطبية للمريض بالنقر على المرض الأساسي لتوسيع نموذج إدخال البيانات أو طيه. على اليمين، يمكن استخدام حقل إدخال المرض الأساسي لاختيار مرض واحد من الاقتراحات الموجودة مسبقا (على سبيل المثال، من جدول الأمراض الأولية يوروترانسبلانت) أو لإدخال مرض جديد. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن إدخال معلومات حول تاريخ التشخيص ، واليقين من المرض (ثبت خزعة أم لا) وتعليق. بعد إدخال البيانات، أرسل عن طريق النقر على زر إرسال القيم .
- بعد إدخال جميع التغييرات وإرسالها، احفظ التغييرات بالنقر على الزر حفظ أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهها إلى صفحة عرض البيانات الطبية ، يمكن رؤية كافة التغييرات وما إذا كان قد تم حفظها بشكل صحيح.
- لعرض معلومات حول الأطباء المعالجين، انقر على علامة التبويب الأطباء . تفتح صفحة عرض الأطباء وتعرض البيانات الموجودة حول علاج الأطباء. وهي منظمة على النحو التالي: اسم الطبيب وعنوانه، والتخصص، والنوع (استشاري، طبيب عام، مقيم)، مرفق عمل (جناح غسيل الكلى، العيادة الخارجية، إلخ)، رقم الهاتف.
- لإضافة طبيب جديد، انقر على الزر جديد في أسفل اليمين. يتم فتح شاشة إدخال جديدة. بدلا من ذلك، يمكن تعديل المعلومات حول الأطباء الحاليين من خلال النقر على اسم الطبيب أولا، وبعد ذلك النقر على زر التغيير في أسفل اليمين.
- على سبيل المثال، يمكن إضافة طبيب جديد إلى EHR المريض. ابحث في قائمة الأطباء الذين تمت إضافتهم مسبقا عن طريق إدخال اسم في حقل البحث والنقر على الإدخال الصحيح من الاقتراحات المختلفة. بدلا من ذلك، إذا لم يكن الطبيب المطلوب في القائمة، أدخل البيانات في حقل الإدخال أدناه بعد اختيار إضافة طبيب جديد أولا.
- بعد إدخال كافة التغييرات، احفظ التغييرات بالنقر على الزر حفظ أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهها إلى صفحة عرض "الأطباء" كافة التغييرات مرئية ويمكن للمستخدم التحقق من أن التغييرات قد تم تطبيقها بشكل صحيح.
- لعرض التشخيصات وتغييرها، انقر على علامة التبويب تشخيص في أعلى اليسار.
ملاحظة: يتم استيراد معظم التشخيصات والإجراءات والتحقيقات تلقائيا عبر واجهات محددة مسبقا من HIS حول بيانات علاج المرضى الداخليين.- أدخل التشخيصات التي أجريت في العيادة الخارجية عن طريق النقر على الزر الجديد في أسفل اليمين.
- يمكن إدخال تشخيص جديد، استنادا إلى التصنيف الدولي للأمراض 10: المراجعة (ICD-10). أدخل رمز ICD-10 أو اسم التشخيص في حقل البحث في وسط الشاشة وحدد الرمز الأيمن من قائمة الاقتراحات بالنقر عليه. بعد ذلك، حدد تاريخ البدء والانتهاء إذا كان ذلك ممكنا والسياق، حيث تم التشخيص (المرضى الداخليين أو الخارجيين) عن طريق كتابة هذه البيانات في حقول الإدخال المعينة.
- إرسال البيانات عن طريق النقر فوق الزر حفظ في أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهها إلى صفحة عرض التشخيص ، تصبح التغييرات مرئية ويمكن للمستخدم رؤية ما إذا كان إدخال البيانات صحيحا.
- لعرض الإجراءات وتغييرها، انقر على علامة التبويب الإجراءات في الأعلى.
- أدخل إجراءات إضافية أجريت في العيادة الخارجية من خلال النقر على الزر الجديد في أسفل اليمين.
- يمكن إدخال إجراء جديد، استنادا إلى رموز OPS-Code (النسخة الألمانية من رموز التصنيف الدولي للإجراءات في الطب (ICPM). أدخل رمز OPS أو اسم الإجراء في حقل البحث في وسط الشاشة وحدد الرمز الأيمن من قائمة الاقتراحات بالنقر فوقه. بعد ذلك، حدد التعريب (يسار، يمين، لا شيء) والسياق، حيث تم تنفيذ الإجراء (المرضى الداخليين أو الخارجيين) بكتابة هذه البيانات في حقول الإدخال المعينة.
- إرسال البيانات عن طريق النقر فوق الزر حفظ في أسفل اليمين. بعد إعادة توجيه إلى صفحة عرض الإجراءات تحقق من أن التغييرات قد تم تطبيقها بشكل صحيح.
- لعرض البيانات المتعلقة بالتحقيقات وتغييرها، انقر على علامة التبويب التحقيقات في الأعلى.
ملاحظة: بما أن معظم التقارير في HIS يتم توفيرها كملفات نصية، فإن معظم النتائج المقابلة في EHR تستند إلى نص أيضا. في المقابل ، يتم تصنيف التقارير المرضية من خزعات زرع الكلى وفقا لتصنيف Banff 201727،28 ويتم حفظ بيانات التصنيف المنفصلة الناتجة في جدول مناظر في EHR.- للنظر في نتائج تحقيق معين انقر على الحق في القائمة أدناه أو استخدام حقل البحث أعلاه لتحديده من قائمة الاقتراح.
- أدخل المزيد من التحقيقات التي أجريت في العيادة الخارجية من خلال النقر على الزر الجديد في أسفل اليمين.
- أدخل تحقيقا جديدا بكتابة التاريخ، ونوع (الموجات فوق الصوتية، ورصد هولتر، الخ)، والجهاز المعني والنتائج في حقول الإدخال المعينة.
- إرسال البيانات عن طريق النقر فوق الزر حفظ في أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهها إلى صفحة عرض التحقيقات ، يمكن للمستخدم مشاهدة التغييرات والتحقق منها.
- لعرض وتغيير البيانات المتعلقة بالمستشفيات، انقر على علامة التبويب المستشفى في الأعلى.
ملاحظة: بانتظام، يتم نقل KTR التي تم زرعها في شاريتيه إلى المستشفى في مركز زراعة الأعضاء للمضاعفات اللاحقة. يتم تخزين البيانات التي تم إنشاؤها أولا في HIS ويتم استيراد البيانات ذات الصلة (على سبيل المثال، البيانات حول القبول أو التفريغ، والتقارير الطبية) إلى EHR عبر واجهة HIS. يجب إدخال دخول المستشفى الخارجي إلى EHR يدويا.- يتم تنظيم البيانات المتعلقة بالمستشفى على النحو التالي: الدخول والخروج والتقارير الطبية إذا كانت متوفرة والمستشفى والجناح وسبب دخول المستشفى. لقراءة التقرير الطبي، انقر على التقرير الصحيح في القائمة أو استخدم حقل البحث أعلاه لتحديده من قائمة الاقتراحات.
- أدخل دخول المستشفى الإضافي (مثل دخول المستشفى الخارجي) بالنقر على الزر جديد في أسفل اليمين.
- أدخل دخول المستشفى الجديد بكتابة البيانات المذكورة أعلاه في حقول الإدخال المعينة.
- إرسال البيانات عن طريق النقر فوق الزر حفظ في أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهها إلى صفحة عرض المستشفى ، حيث تصبح التغييرات مرئية ويمكن التحقق منها.
- لعرض بيانات الزرع وتغييرها، انقر على علامة التبويب زرع الأعضاء في أعلى اليمين. تظهر صفحة عرض الزرع وتظهر بيانات الزرع الموجودة. في الأعلى، انتقل بين عمليات زرع مختلفة من خلال النقر على الزر المقابل، إذا تم إجراء أكثر من عملية زرع واحدة.
- لعرض معلومات عن المتبرع أو تغييرها، انقر على الزر عرض المانح أسفل تاريخ الزرع المطابق. لإدخال معلومات عن المتبرع أو تغييرها، انقر على زر التغيير في أسفل اليمين وأدخل البيانات في حقول الإدخال المعينة وحفظ التغييرات بالنقر على زر حفظ في أسفل اليمين بعد ذلك.
- لإضافة عملية زرع جديدة إلى EHR الخاص بالمريض، انقر على الزر الجديد الموجود أسفل اليمين في صفحة عرض الزرع . أدخل بيانات خاصة بالزرع وفقا لحقول الإدخال (بما في ذلك معلومات حول نوع العضو وتاريخ الزرع ووقت نقص التروية والمضاعفات الإجرائية وغيرها). احفظ البيانات في EHR بالنقر على زر حفظ في أسفل اليمين. ثم يتم إعادة توجيه المستخدم إلى صفحة عرض Transplantation لمعرفة ما إذا كان قد تم حفظ التغييرات بشكل صحيح.
- لتغيير المعلومات المتعلقة بزرع موجود، انقر على الزر تغيير الموجود أسفل اليمين في صفحة عرض الزرع ، وتظهر شاشة إدخال جديدة تظهر فيها البيانات الموجودة لزراعة الأعضاء المختارة. تغيير هذه البيانات زرع محددة وفقا لحقول الإدخال (بما في ذلك معلومات حول نوع الجهاز، تاريخ زرع، وقت نقص التروية، والمضاعفات الإجرائية من بين أمور أخرى). احفظ بيانات الإدخال الجديدة في EHR بالنقر فوق الزر حفظ في أسفل اليمين. بعد إعادة توجيهك إلى صفحة عرض الزرع ، راجع التغييرات وتحقق مما إذا كانت التغييرات قد تم إدخالها بشكل صحيح.
3. عرض واختيار البيانات المختبرية
- تسجيل الدخول إلى TBase وحدد المريض المطلوب كما هو موضح في 1.3 و 2.2.
- لعرض البيانات المختبرية، انقر على علامة التبويب مختبر في الجزء العلوي، وتظهر نظرة عامة جدولية على أحدث النتائج المختبرية. في الأعلى، تظهر جميع بيانات آخر بحث مع قائمة منسدلة للبحث عن بيانات المختبر السابقة وحقل بحث بجوارها، حيث يمكن للمرء البحث عن قيم مختبرية محددة (على سبيل المثال، الكرياتينين).
ملاحظة: يتم عرض قيم المختبر على النحو التالي: تاريخ استلام العينة، تاريخ المعالجة، اسم قيمة المختبر، القيمة، الوحدة، النطاق المرجعي، تعليق (H ... عالية، L ... منخفضة، N ... عادي) ، والقيم السابقة مختبر التاريخية للمقارنة. - لتغيير تاريخ عرض تحقيق مختبري تاريخي، انقر على القائمة المنسدلة في أعلى اليسار وحدد التاريخ المطلوب بالنقر عليه. ثم يتم عرض كافة قيم المعمل المطابقة من هذا التاريخ كما هو موضح أعلاه.
- لتحديد قيمة مختبرية محددة مثل الكرياتينين وفحص مساره مع مرور الوقت، اكتب اسمه في حقل البحث في الأعلى وحدد الحق في واحد من قائمة الاقتراح. بعد النقر فوق الزر إظهار العمل ، يتم عرض كل نتيجة للقيمة المحددة لهذا المريض في الرسم البياني أدناه.
- بدلا من ذلك، ببساطة انقر على القيمة المطلوبة في العرض الجدولي الأولي للتحقيق واحد. وهذا يبين مرة أخرى جميع النتائج السابقة والحالية لهذه القيمة المختبرية المحددة.
- لرسم مسار قيمة مختبرية، انقر فوق رمز الرسم بجوار القيمة المطلوبة. يؤدي هذا تلقائيا إلى إنشاء رسم لكافة النتائج الموجودة لهذه القيمة. إذا لزم الأمر، حدد النطاق الزمني للرسم عن طريق تحديد تاريخ البدء والانتهاء في حقول الإدخال في أعلى اليمين وإضافة قيمة ثانية إلى الرسم عن طريق تحديده في حقل الإدخال المعين. عد إلى صفحة عرض المختبر بالنقر على زر "الخلف" الموجود أسفل اليمين.
4. عرض وتغيير بيانات الدواء: إنشاء قائمة أدوية موحدة وفقا للوائح الألمانية ("Bundeseinheitlicher Medikationsplan")
- تسجيل الدخول إلى TBase وحدد المريض المطلوب كما هو موضح في 1.3 و 2.2.
- لعرض بيانات الدواء، انقر على علامة التبويب الدواء في الأعلى. تظهر نظرة عامة جدولية حول الدواء الحالي للمريض. تظهر بيانات الدواء على النحو التالي: تاريخ البدء ، المادة الفعالة ، جرعة واحدة (على سبيل المثال ، ملغ) ، اسم التداول ، مخطط الجرعات ، الجرعة اليومية ، شكل الجرعة ، الإخطار ، الإشارة ، نوع من الوصفة الطبية (طبيب داخلي أو خارجي ، أو العلاج الذاتي من قبل المريض).
- لإضافة دواء جديد، انقر على الزر جديد في أسفل اليمين. أدخل اسم المادة (أو بدلا من ذلك الاسم التجاري) ومخطط التعاطي وتاريخ البدء، الذي يتم تعيينه تلقائيا في التاريخ الحالي، ولكن يمكن تغييره إذا كان تاريخ البدء في الماضي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن إضافة إشارة وملاحظة إلى حقول الإدخال المعينة. أضف الدواء إلى القائمة بالنقر على زر حفظ في أسفل اليمين.
- لتغيير دواء موجود، انقر على العنصر المناسب في قائمة الأدوية وعلى زر التغيير في أسفل اليمين بعد ذلك. الآن, التغييرات المتعلقة بالجرعة, ويمكن كتابة نموذج الطلب في حقول الإدخال المعينة ويمكن تطبيق التغييرات عن طريق النقر على زر حفظ في أسفل اليمين.
- لوقف المخدرات، انقر على المخدرات المعينة وانقر على زر التوقف في الجزء العلوي.
- للبحث عن الأدوية السابقة، أدخل المادة الفعالة في حقل البحث في أعلى اليسار وحدد الدواء الأيمن بالنقر عليه من قائمة الأدوية التاريخية. يظهر مخطط يحتوي على جميع الأدوية السابقة ، والذي تم تنظيمه كما هو مذكور في 4.2.
- لإنشاء قائمة أدوية موحدة للمريض وفقا للوائح الألمانية ، انقر على الزر Bundeseinheitlicher Medikationsplan في أعلى اليمين. يتم إنشاء ملف PDF وتنزيله تلقائيا للطباعة.
5. عرض وإضافة إدخالات إلى الدورة الطبية: إنشاء تقرير طبي شبه تلقائي
- قم بتسجيل الدخول إلى EHR وحدد المريض المطلوب كما هو موضح في 1.3 و 2.2.
- لعرض الدورة الطبية، انقر على علامة التبويب المقرر الدراسي في الأعلى. يتم تقديم نظرة عامة جدولية حول الوثائق من المواعيد السابقة للمريض. يتم تنظيم البيانات على النحو التالي: تاريخ الموعد ، تاريخ الموعد التالي ، ضغط الدم ، معدل ضربات القلب ، درجة الحرارة ، الوزن ، مؤشر كتلة الجسم ، حجم البول وثلاثة حقول نصية مقسمة إلى تقييم عام للمريض ، تقييم داخلي للاستخدام في Charité ، وتقييم طبي للأطباء الآخرين.
ملاحظة: بالإضافة إلى ذلك، هناك حقل ملخص في الأسفل، والذي يستخدم لتلخيص المعلومات الهامة حول التاريخ الطبي للمريض وجعله مرئيا من النظرة الأولى. - لإضافة إدخال جديد إلى الدورة الطبية، انقر على الزر جديد في أسفل اليمين. أدخل المعلومات التي تم تقييمها في مجالات الإدخال المطلوبة (مثل العلامات الحيوية أو الطبيب المعالج أو التقييم الداخلي أو التقييم العام). إضافة تاريخ الموعد التالي إلى حقل الإدخال المعين في أعلى اليمين. إرسال البيانات عن طريق النقر فوق الزر حفظ في أسفل اليمين. ثم تتم إعادة توجيه المستخدمين إلى صفحة عرض المقرر الدراسي .
- لتغيير إدخال موجود، انقر فوق الإدخال المناسب وانقر على زر تغيير في أسفل اليمين التالي. الآن، أدخل بيانات إضافية في حقول الإدخال المعينة أو قم بتغيير البيانات الموجودة. تغيير المعلومات أو تحديثها في حقل الإعلام بالكتابة إليها، وإرسال التغييرات بالنقر فوق الزر حفظ أسفل اليمين. ثم تتم إعادة توجيه المستخدمين إلى صفحة عرض المقرر الدراسي .
- لإنشاء تقرير طبي تلقائي، انقر على زر التقرير الطبي في أسفل اليمين. تظهر شاشة جديدة، مع 18 خيارا مختلفا (تتراوح بين النتائج المختبرية والتقرير الطبي الكامل).
- على سبيل المثال، إنشاء تقرير طبي مع عدد قليل من النقرات: انقر على التقرير الطبي للمرضى الخارجيين. يتم ملء اسم المريض والطبيب المعالج والتاريخ الأخير لقيم المختبر والتاريخ الأخير للدورة الطبية تلقائيا ، ولكن يمكن تغييره إذا لزم الأمر. بعد التأكيد بالنقر فوق موافق، يتم إنشاء ملف مستند منسق بشكل صحيح (.doc-) وتنزيله للطباعة التي تحتوي على المعلومات المحددة.
6. تسجيل الخروج
- لتسجيل الخروج من TBase بشكل نشط، انقر فوق الزر تسجيل الخروج في أسفل اليمين. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل خروج واحد تلقائيا بعد 60 دقيقة من عدم النشاط أو إذا تم إغلاق المستعرض.
7. استخدام البيانات التي تم جمعها
- للاستعلام عن البيانات التي تم تجميعها، استخدم خادم النسخ المتماثل (الشكل 1) كما هو موضح في قسم بنية قاعدة البيانات وواجهاتها. يمكن استخدام أية برامج معالجة البيانات التي يمكن الاتصال بقاعدة بيانات عبر "اتصال قاعدة بيانات مفتوحة" (ODBC) ، "اتصال قاعدة بيانات Java" (JDBC) للاستعلامات. بمجرد إنشاء الاتصال بقاعدة البيانات، استخدم برنامج R Studio مفتوح المصدر.
- لإعداد اتصال قاعدة بيانات ODBC، على سبيل المثال، في نظام التشغيل Windows، افتح أداة ODBC وانقر فوق إضافة لاسم مصدر بيانات مستخدم جديد (DSN) ضمن لوحة التحكم وإدارة الأمان. هناك، أدخل بيانات الاتصال المتوفرة إلى قاعدة بيانات النسخ المتماثل. أدخل البيانات التالية: "اسم برنامج التشغيل" و "ODBC اسم الاتصال" (تعيين من قبل المستخدم) و "اسم المضيف" و تفاصيل مصادقة SQL "اسم المستخدم" و "كلمة المرور" و "اسم قاعدة البيانات".
- من أجل توليد استعلام بسيط جدا (على سبيل المثال، عدد من عمليات زرع مقسمة حسب نوع الجنس في السنوات 2000-2020) في برنامج مفتوح المصدر R ستوديو بعد تم إعداد اتصال قاعدة بيانات ODBC، فتح ملف، ملف جديد في التطبيق R ستوديو في أعلى اليسار وانقر على R Script. يتم إدخال التعليمات البرمجية للبرنامج النصي المثال (التعليمات البرمجية 1) في إطار البرنامج النصي الفارغ الذي يفتح.
- انقر فوق الزر المصدر في أعلى إطار البرنامج النصي ويتم تشغيل البرنامج النصي ثم يقوم بإنشاء المخطط الشريطي المحدد في البرنامج النصي مع البيانات من قاعدة البيانات المتصلة (الشكل 6).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
تم إصدار TBase لأول مرة في عام 1999 في Charité Campus Mitte وهو قيد الاستخدام منذ ذلك الحين. لأكثر من 20 عاما TBase - EHR يجمع البيانات من جميع KTR. وابتداء من عام 2001، استخدمت برامج زرع الأعضاء الأخرى في شاريتيه TBase للرعاية الروتينية للمرضى المدرجين في قائمة الانتظار. منذ عام 2007، يتم استخدام هذا EHR للرعاية الروتينية للمتبرعين الأحياء وجميع المرضى في قسم أمراض الكلى.
من خلال تزويد برنامج TBase بوظائفه ، والذي تم تطويره في السنوات الأخيرة إلى قاعدة بيانات بحثية نمطية على شبكة الإنترنت مع بنية البرمجيات الحديثة ، تم توثيق ما مجموعه 6317 مريضا يعانون من 7595 عملية زرع الكلى على مدى أكثر من 20 عاما. في المجموع KTR لديها 220،877 التشخيص، 299 332 إجراء، و 941 033 1 تقريرا مختبريا، و 441 478 24 من القيم المختبرية، و 922 539 حلقة من الأدوية، و 339 324 تحقيقا، و 489 6 من بيانات المانحين، و 350 54 رسالة تفريغ من بين رسائل أخرى (الجدول 3).
وبالإضافة إلى ذلك، تم جمع بيانات عن 724 20 مريضا، بمن فيهم مرضى على قائمة الانتظار، ومتبرعين أحياء، ومرضى يعانون من أمراض الكلى المزمنة. وهؤلاء المرضى لديهم ما مجموعه 783 232 تشخيصا، و 857 408 إجراء، و 661 546 تقريرا مختبريا، و 048 399 13 قيمة مختبرية، و 657 114 حلقة دوائية، و 206 226 تحقيقات، و 278 70 رسالة خروج.
وقد نشر أكثر من 50 منشورا علميا من قاعدة بيانات TBase كبحث أصلي في المجلات التي استعرضها النظراء على مدى السنوات العشر الماضية1,2,3,4,6,9,10,11,12,13,17,18,19,21, 29,30,31,32,33,34,35
36. وقد تم إجراء تقييم شامل لحماية البيانات ووضع في موظف حماية البيانات. ويشرف على TBase فريق تطوير يتكون من أربعة علماء كمبيوتر بدوام كامل بدعم من قسم تكنولوجيا المعلومات وقسم أمراض الكلى.
| عيوب نظم معلومات المستشفيات (HIS) | مساوئ قواعد بيانات الأبحاث المستقلة |
| البيانات ذات الصلة غير متوفرة بالكامل | إدخال البيانات اليدوية، لا نقل البيانات الآلي للبيانات السريرية الروتينية |
| لا يوجد تكيف أو محدود للاحتياجات الخاصة بالمجال | إدخال البيانات يقتصر على المتغيرات الرئيسية، وبالتالي عرقلة تطبيقات التعلم الآلي |
| مصممة لرعاية المرضى الداخليين أو الخارجيين | التحقق من صحة البيانات أمر صعب ويستغرق وقتا طويلا |
| استخراج البيانات الصعب لأغراض البحث | عادة ما تكون عاطلة عن العمل لتلبية احتياجات جديدة. وهكذا، يتم إنشاء قاعدة بيانات جديدة. |
| تغيير HIS غالبا ما يؤدي إلى فقدان البيانات السابقة. | غالبا ما تؤدي الأنظمة المستقلة للمستخدم الواحد إلى صوامع بيانات قصيرة الأجل. |
الجدول 1: مشاكل قواعد البيانات السريرية وقواعد البيانات البحثية المستقلة. يسرد هذا الجدول مشاكل نظم معلومات المستشفيات (HIS) من ناحية وقواعد بيانات بحثية محددة مع مجموعة متنوعة من المشاكل من ناحية أخرى.
| فوائد في الممارسة السريرية | فوائد البحث |
| واجهات تحقيق الاستيراد التلقائي لل | سهولة جمع البيانات للدراسات الرصدية السريرية وكذلك لتقارير الحالات / سلسلة الحالات |
| · التقارير السريرية (المختبر، علم الأمراض، الأشعة، علم الفيروسات، علم الأحياء المجهرية) | |
| · بيانات المستشفى | |
| · بيانات المانحين ET (قيد التنفيذ) | |
| تسمح حقول التوثيق (جزئيا مع قوائم الاختيار) بإدراج العديد من البيانات الخاصة بموضوع معين وصيانتها من قبل الأطباء المعالجين | الوصول السريع للبيانات للحصول على الوثائق في التجارب السريرية / الدراسات |
| · البيانات الديموغرافية، البيانات الشخصية (العنوان، رقم الهاتف، البريد الإلكتروني، إلخ)، البيانات الطبية الأساسية، التشخيصات، التاريخ، الإجراءات، البيانات المختبرية، الأدوية، الفحوص، بيانات المستشفى، بيانات الزرع، بيانات المتبرعين، الرفض | |
| أكثر من 20 عاما من بيانات المتابعة للمرضى الأفراد من خلال التطوير المستمر لنفس قاعدة البيانات | متابعة 100٪ لبقاء المريض وزرع الأعضاء، مجموعة بيانات كاملة ومعتمدة للقيم المختبرية، قوائم الأدوية، التشخيصات، الإجراءات، والفحوصات، بيانات المتبرعين وزرع الأعضاء المتاحة |
| سهولة الوصول إلى جميع البيانات الطبية ذات الصلة في العيادة الخارجية والأجنحة الطبية وغرفة الطوارئ بما في ذلك: | استخراج بيانات بسيطة لمشاريع البحوث مع الباحثين الآخرين فيما يتعلق بجوانب مختلفة (على سبيل المثال، برنامج كبار يوروترانسبلانت، والعلاجات الدوائية الجديدة، ويبقى العناية المركزة، والمرضى الذين يعانون من مضاعفات ما بعد الجراحة) |
| · بيانات زراعة الأعضاء | |
| · نتائج الفحص، قيم المختبر، التقارير والملاحظات الطبية | |
| · قوائم الأدوية (الحالية والتاريخية) | |
| · أرقام الهواتف والبيانات الأساسية الأخرى | |
| الجيل شبه الآلي من | جودة عالية للبيانات بسبب التحقق المستمر من صحة البيانات في الرعاية الروتينية من قبل المستخدمين السريريين |
| · التقارير الطبية للأطباء الخارجيين | |
| · قوائم الأدوية والقيم المختبرية للمرضى | |
| الامتثال لمتطلبات حماية البيانات الناتج المحلي الإجمالي للاتحاد الأوروبي | الاتصال بأدوات التحليل الإحصائي المختلفة (مثل SPSS و R) عبر واجهات قياسية |
| عرض البيانات التاريخية الرسومية (على سبيل المثال. قيم مختبرية متعددة مع مرور الوقت وارتباطها في رسم تخطيطي مع بضع نقرات ممكنة) | سهولة استخراج البيانات من البيانات غير المنظمة (الملاحظات والرسائل والتقارير الطبية) باستخدام تقنيات استخراج النصوص الحديثة |
| عرض الانخفاض السنوي ل GFR (المخطط له) | |
| لوحة مراقبة لعرض معلمات النتائج في الوقت الفعلي ، قائمة الانتظار ، مجموعات المرضى الخاصة (المخطط لها) | |
| تسهيل ضمان الجودة | التحليلات باستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي تمكن من تطوير نماذج تنبؤية |
| · التصدير التلقائي للبيانات ذات الصلة إلى وحدة QA في المستشفى (مخطط لها) | |
| · استعلامات سهلة لمراقبة الجودة أو تقييمات أخرى | |
| تنفيذ أساليب جديدة في الروتين السريري مثل التطبيب عن بعد، أو نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين للخطر | تحليل مصادر البيانات الجديدة من التطبيب عن بعد وأجهزة تعقب الأنشطة المتنقلة |
الجدول 2: فوائد TBase في الرعاية السريرية والبحوث. يسرد هذا الجدول فوائد قاعدة بيانات EHR والبحوث المتكاملة للاستخدامات السريرية والبحوث.
| المرضى الذين يعانون من زرع الكلى | N = 6.317 |
| زراعة الكلى | 7,595 |
| التشخيصات | 2,20,877 |
| إجراء | 3,32,299 |
| مختبر | 10,33,941 |
| قيم المختبر | 2,44,78,441 |
| الادويه | 5,39,922 |
| التحقيقات | 3,24,339 |
| رسائل التفريغ | 54,350 |
| بيانات المانحين | 6,489 |
الجدول 3: عدد سجلات المرضى وبيانات المرضى. لأكثر من 20 عاما TBase يجمع البيانات من جميع KTR. وابتداء من عام 2001، استخدمت برامج زرع الأعضاء الأخرى في شاريتيه TBase للرعاية الروتينية للمرضى المدرجين في قائمة الانتظار.
الشكل 1 -- TBase العمارة. ويستند EHR TBase على أربع قواعد بيانات مختلفة مع نظام العيش في الصميم تمكين مجموعات مختلفة من وكلاء للعمل بالتوازي. المستخدمين السريرية إدخال البيانات عبر واجهة المستخدم الرسومية (GUI) والحفاظ على جودة البيانات العالية. يتم استيراد معظم المعلومات تلقائيا عبر واجهات من أنظمة معلومات المستشفى وشركاء المختبرات ومدققي التفاعلات بين الأدوية والأدوية. يمكن للمطورين تنفيذ وظائف جديدة، والتي يتم اختبارها على قاعدة بيانات الجودة قبل دمجها في النظام الحي. لأغراض البحث يتم تكرار قاعدة البيانات الحية بانتظام ، بحيث لا يكون من الضروري التدخل في النظام الحي عند إجراء استعلامات قاعدة البيانات من قبل الباحثين السريريين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 2: جداول بيانات TBase. من أجل تمثيل بيانات المرضى، تم تنفيذ هيكل جدول بسيط لتصميم بديهية وذات تفسيرية. على سبيل المثال، جدول المريض مع PatientID كمفتاح أساسي هو في مركز هيكل الجدول. ترتبط كافة الجداول تقريبا (باستثناء الجداول الفرعية الفردية) بهذا الجدول المركزي من خلال PatientID. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 3: أنواع بيانات TBase. لتجسيد كيفية تمثيل البيانات السريرية الرئيسية المختلفة في قاعدة البيانات الأساسية TBase ، يتم عرض أجزاء من الجداول الدواء والمريض وزرع مع أنواع البيانات المقابلة. يتم تمثيل حقول البيانات في واجهة المستخدم الرسومية TBase. على سبيل المثال يتم تينك جدول الدواء في قناع الدواء . يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 4: TBase لقطة شاشة. على رأس عرض ماجستير يعرض اسم المريض وعلامات تبويب مختلفة لأقنعة تفاصيل مختلفة، وهنا قناع الدواء . على اليسار يتم عرض التفاعلات المخدرات والمخدرات من قبل رموز الألوان. في كل سطر، يتم عرض تاريخ البدء، المخدرات واسم التداول، جدول المخدرات، وتلاحظ المحتملة وإشارة لوصفة طبية. تشير الأزرار الإضافية في القناع وما دون إلى وظائف مختلفة مثل البحث التاريخي وبدء الدواء وإيقافه ، بالإضافة إلى طباعة خطة الدواء للمريض. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 5: مفهوم الإذن. ويستند EHR على إدارة المستخدم على مستوى التطبيق. وهكذا، يمكن للمستخدمين الوصول إلى واجهة التطبيق فقط، ولكن ليس قاعدة البيانات نفسها. وقد اختير مفهوم للتخويل من أربع مراحل يحتفظ بإدارة المستعملين لمن لديهم حقوق إدارية. يستخدم المسؤولون تطبيق "وحدة تحكم إدارة الهوية" لإضافة مستخدمين جدد من تجمع المستخدم Charité لتطبيق TBase والحفاظ على حقوق المستخدم الخاصة بهم. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 6: نتيجة استعلام قاعدة بيانات بسيطة جدا. ويمكن ربط قاعدة البيانات عبر واجهة قاعدة بيانات (مثل ODBC). يمكن بسهولة إرسال استعلامات إلى قاعدة البيانات (مثل برنامج R Studio مفتوح المصدر) ويمكن إنشاء نتائج رسومية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 7: TBase على نظام قاعدة بيانات حديثة المهنية في الذاكرة. استخدام نظام التطوير يسهل التطوير المتزامن لتطبيقات TBase في حاويات تطوير مختلفة لمجموعات المستخدمين الأخرى مع متطلبات المجال الفريدة الخاصة بهم. يتم تشغيل حاويات معينة لمجموعات المستخدمين المختلفة بالتوازي ويتم إحضارها إلى النظام المباشر عبر قالب TBase الرئيسي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
تجمع TBase بين EHR على شبكة الإنترنت للرعاية المتخصصة في العيادات الخارجية ل KTR مع قاعدة بيانات بحثية ، مما يخلق قاعدة بيانات شاملة طويلة الأجل للمرضى الذين يعانون من أمراض الكلى 6،11،15،37. وفيما يتعلق بالهيكل التنظيمي، يتم تمكين ذلك من خلال تنفيذ عملية تصميم البرمجيات الحديثة كعامل مؤسسي بما في ذلك أكثر من 20 عاما من الخبرة كمطورين ومستخدمين سريريين وباحثين لتطوير الإصدار الحالي. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تحسينه وتحديثه باستمرار وفقا لاحتياجات المستخدمين السريريين ، لأنه برنامج توثيق العيادات الخارجية الرئيسي لمرضى الكلى في Charité - Universitätsmedizin Berlin. بالنسبة للمستخدم السريري ، يوفر EHR هذا تكاملا آليا لجميع البيانات ذات الصلة من أنظمة المرضى الداخليين والخارجيين ويسمح بالتوثيق السهل والبديهي للبيانات الخاصة بزراعة الأعضاء ومسارات المرضى على المدى الطويل. وفيما يتعلق ببيانات الأدوية، ترتبط قاعدة بيانات متاحة تجاريا ب EHR، وتوفر معلومات عن كل منتج صيدلي معتمد في ألمانيا، ويتم تحديثه كل أسبوعين. يتم فحص الأدوية الموصوفة للتفاعلات بين الأدوية والأدوية من خلال التعاون مع نظام تجاري من قسم الصيدلة السريرية وعلم الأدوية في مستشفى هايدلبرغ الجامعي من خلال API. مع كل تغيير الدواء في TBase، يتم إرسال بيانات الدواء المعنية إلى النظام في شكل مستعار. ويحدد البرنامج التفاعلات المحتملة بين المخدرات والمخدرات من العوامل النشطة. يتم إرسال النتائج مرة أخرى إلى EHR ، حيث يتم تخزينها وعرضها في قناع الدواء في الوقت الحقيقي. رمز اللون يمثل شدة التفاعلات المحتملة ونافذة منبثقة يوفر معلومات مفصلة عن نوع التفاعلات (الشكل 4). يمكن للمريض الوصول إلى نفس بيانات الدواء مثل قائمة الأدوية الموحدة كجزء من تقرير طبي شبه آلي أو عبر تحديثات حية على الهاتف الذكي16.
وفيما يتعلق ببنية قاعدة البيانات الخاصة به، يستند نظام EHR إلى أربع قواعد بيانات مختلفة مع وجود النظام المباشر في الصميم، مما يتيح لمجموعات مختلفة من الوكلاء العمل بالتوازي. ومن الممارسات المعتمدة أن التطوير والاختبار والعمل السريري لا تعيق بعضها البعض. لأغراض البحث يتم تكرار النظام الحي أسبوعيا ولكن ليس تلقائيا ، والذي يتم تطويره. والأهم من ذلك، يتم فصل النظام الحي عن المطورين والباحثين الذين يوفرون أعلى مستوى من حماية البيانات لبيانات المريض المعقولة حسب التصميم. وبالإضافة إلى ذلك، فإن معالجة البيانات والفساد محدودان والحفاظ على صلاحية البيانات قدر الإمكان.
من الناحية التكنولوجية، يستند EHR على تكنولوجيا قاعدة بيانات حديثة في الذاكرة تتكون من مكونات مختلفة وتضمن الاتصال الآمن وتخزين البيانات. في الخلفية، يتم حماية بيانات المريض من قبل مفهوم الترخيص الحبيبي. ولهذا الغرض، يفصل منصة التطوير عن النظام الحي ويتم نشر مستويات تفويض مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يتم حفظ جميع البيانات على خوادم Charité خلف جدار الحماية المعتمد، مما يزيد من حماية البيانات.
وفيما يتعلق بالواجهة الأمامية، تستند EHR إلى تقنية HTML5، التي تمكن تصميم الويب المتجاوب وتسمح باستخدام EHR المستندة إلى الويب على جميع الأجهزة النهائية في أي مكان في المستشفى. تدعم بيئة التطوير العديد من لغات البرمجة القياسية مثل جافا وجافا سكريبت وبي إتش بي وبيثون ، مما يتيح التوظيف السهل والناجح للمطورين. وعلاوة على ذلك، تتوفر خيارات تصور عديدة مصممة مسبقا، مما يولد رسومات لمسار المعلمات المختبرية كما هو موضح في البروتوكول. في الخطوات التنموية التالية سيتم دمج مراقبة بيانات المريض في الوقت الحقيقي (على سبيل المثال ، وظيفة الكلى ، والعلامات الحيوية) والنتائج الهامة مثل بقاء المريض والكسب غير المشروع. العرض الآلي للمرضى المدرجين في قائمة الانتظار ووضعهم الحالي سيحسن إدارة العمليات فيما يتعلق بتخصيص الأعضاء من Eurotransplant. لهذا الغرض، واجهات للشركاء الخارجيين (الأطباء، وأجنحة غسيل الكلى، يوروترانسبلانت) ضرورية، كما نوقشت بعد ذلك.
كان أحد الأهداف الأساسية عند إنشاء TBase هو جلب جميع البيانات الروتينية للمرضى الخارجيين والمرضى الداخليين في قاعدة بيانات واحدة. ويتم تمكين ذلك من خلال واجهات برمجة التطبيقات والواجهات المطورة ذاتيا، والتي تستورد حتى هذه اللحظة أنواعا مختلفة من النتائج المختبرية وغيرها من التحقيقات من علاج المرضى الداخليين والخارجيين، في حين يجري تطوير واجهات جديدة ل Eurotransplant وشركاء خارجيين آخرين. فيما يتعلق بالبيانات المختبرية للمرضى الخارجيين، يقدم شريك المختبر نتائج المختبر عبر رسائل HL7. يتم نشر هذه في منطقة مشتركة في نظام المختبر والتقاطها عبر واجهة HL7 ويتم استيرادها إلى نظام TBase. وبما أنه مزود خارجي ولا يستطيع الوصول إلى نظام معلومات المستشفى، لا يمكن استخدام رقم المريض في مستشفى شاريتيه أو أرقام الحالات لتحديد هوية المريض. وحتى الآن، لم يكن بالإمكان استخدام الإمكانية الوحيدة الأخرى لتحديد الهوية عن طريق أرقام الطلبات المختبرية أيضا، لأن الطلبات المختبرية الإلكترونية تنشأ في نظام منفصل ولا يمكن للهيئة الوصول التلقائي إلى هذه الطلبات. ولهذا السبب، لا يمكن تحديد البيانات الواردة إلا تلقائيا بالاسم والاسم الأول وتاريخ الميلاد. نظرا لاختلاف الإملاء في الأنظمة المختلفة، يحدث أحيانا أنه لا يمكن مطابقة البيانات تلقائيا في TBase. يتم تخزين هذه الملاحظات مؤقتا في قائمة انتظار حتى يتم تعيينها من قبل مستخدم يدويا إلى المريض الصحيح في EHR. يتم تخزين معرفات المريض المعينة في النظام وسيتم استخدامها لتحديد الهوية تلقائيا في المستقبل.
ومن الشواغل الهامة عند تصميم قواعد البيانات السريرية تغيير نوعية البيانات مع مرور الوقت. وبما أن الآثار تعتمد على نوع البيانات التي يتم النظر فيها، فإننا نتداول في هذا الأمر لأنواع مختلفة من البيانات بشكل مستقل، استنادا إلى تلك المذكورة في الجدول 3. معظم البيانات في TBase هي بيانات مختبرية روتينية. في حين أن أساليب المختبر قد تغيرت، ظلت المعلمات نفسها على حالها على مر الزمن، مثل الكرياتينين واليوريا والكهارل ومقايسات إنزيم الكبد ومعلمات التخثر وعدد الدم. المعلمات والنطاقات العادية المقابلة قابلة للمقارنة مع مرور الوقت، حتى لو كانت الأخيرة تختلف قليلا بين المقايسات المختلفة. في مختبرنا، معظم القياسات المختبرية لا تستخدم وحدات SI، ولكن وحدات مترية. وفي حين يتطلب ذلك تنفيذ عوامل التحويل عند دمج البيانات الخارجية، فإنه يضمن إمكانية مقارنة البيانات المختبرية الداخلية على مدى السنوات العشرين الماضية. ثاني أكبر مجموعة هي بيانات الأدوية. على الرغم من حقيقة أن الأنظمة المثبطة للمناعة القياسية قد تغيرت، فإن جودة البيانات حول الأدوية لم تتغير مع مرور الوقت. يتم ترميز الإجراءات كرموز OPS ، وهي التكيف الألماني للتصنيف الدولي للإجراءات في الطب (ICPM) ومقبولة عالميا وتستخدم لضمان جودة البيانات المستمرة بمرور الوقت. وينطبق الشيء نفسه على بيانات التشخيص، التي يتم ترميزها وفقا ل ICD-10 الإلزامية لطب العيادات الخارجية في ألمانيا منذ عام 2000. مجموعة كبيرة أخرى من البيانات هي تلك المتعلقة بالتحقيقات الطبية. في زرع الكلى، وخاصة البيانات حول خزعات زرع الكلى مهمة. بالنسبة لبيانات علم الأمراض الخاصة ب خزعات زراعة الكلى ، يتم استخدام تصنيف Banff 2017 حاليا ، ولكن تصنيف خزعات زراعة الكلى قد تغير عدة مرات على مدى السنوات العشرين الماضية. لذلك قررنا إعادة تصنيف جميع خزعات زرع الكلى المصنوعة في شاريتيه برلين وفقا ل Banff 2017 لزيادة جودة البيانات بشكل ملحوظ لأغراض البحث27,28. يتم تسجيل البيانات الطبية الأخرى مثل تقارير التصوير أو تلك من الفحوص مثل تنظير القولون أو تنظير القصبات كسلاسل. ولإعادة هيكلة تلك البيانات وفقا لأحدث المعايير الطبية وإتاحتها لأغراض البحث، نعمل حاليا على تصنيف هذه البيانات بأثر رجعي. وينطبق الشيء نفسه على السجلات الطبية. تنسيقها وهيكلها تختلف بين مختلف الإدارات ومع مرور الوقت، لذلك قررنا حاليا لتسجيلها كسلاسل. وهذا يمكننا من استخدام المعلومات المدمجة في العيادة ولأغراض البحث. المجموعة الأخيرة من البيانات، هي بيانات المرضى مثل العمر والجنس والأطباء المعالجين، ولكن أيضا البيانات الطبية العامة مثل الحساسية والمدة وشكل غسيل الكلى. ولم تتغير هذه التغيرات بشكل ملحوظ على مدى العقدين الماضيين. هناك، في الواقع، زيادة في جودة البيانات حول أمراض الكلى الكامنة مع أكبر قدر من التقدم المحرز في الكشف عن الأمراض الوراثية. ونادرا ما يتم اختبار المرضى المسجلين لإجراء عملية زرع ثانية للكشف عن الأمراض الوراثية ويتم تصحيح تشخيصهم في وقت لاحق، ولكن بالنسبة لمعظم المرضى لا يمكن تحقيق مثل هذا التصحيح. وبالمثل، أحرز تقدم فيما يتعلق ببيانات زرع الأعضاء. الكشف بشكل خاص عن الأجسام المضادة المضادة لهيلا الخاصة بالمانحين هو مجال ديناميكي للغاية من الأبحاث مع بيانات المصدر من مختبرات HLA التي تملأ قواعد بياناتها الخاصة. ومن ثم، فإنه لا يسجل إلا إذا كانت الأجسام المضادة لهيلا الخاصة بالمانحين موجودة. لذلك، لا يتم اعتبار التغييرات في أسلوب الكشف. بشكل عام، بالنسبة لمعظم أنواع البيانات، نحن نضمن بالفعل جودة بيانات متجانسة مع مرور الوقت. في المستقبل، سوف ننفذ أساليب مثل معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات المستندة إلى النص مثل التقارير الطبية أو تقارير الفحص.
توقعات - مجموعة المستخدمين TBase، الذكاء الاصطناعي، والتطبيب عن بعد
وبما أن TBase مصمم بطريقة نموذجية، فإن التوسع في مراكز زرع الأعضاء الأخرى والعيادات الخارجية المختلفة في المستشفيات الأخرى أمر ممكن وفي إطار التطور الحالي (الشكل 1). خاصة مراكز زرع الأعضاء الأخرى والعيادات الخارجية المتخصصة في شاريتيه تقوم الآن بتنفيذ EHR لأغراضها السريرية والبحثية الفردية. يتم الحفاظ على الهيكل الأساسي ويتم برمجة التمديدات المصممة لتلبية الاحتياجات الفردية لأمراض الغدد الصماء والروماتيزم والأعصاب وأمراض القلب والجهاز الهضمي. إحدى المزايا الرئيسية للإدارات المختلفة هي دمج TBase في مشهد تكنولوجيا المعلومات في شاريتيه مع مفهوم حديث لحماية البيانات. تم تنفيذ حاويات TBase المختلفة في وقت قصير بفضل الهيكل المعياري والواجهات الموجودة (الشكل 7). في الآونة الأخيرة ، تم إنشاء قاعدة بيانات للمتابعة والبحوث السريرية للمرضى COVID-19 على أساس TBase أيضا.
إن مشاركة وتطوير قاعدة البيانات المتكاملة مع الأقسام والمستشفيات الأخرى يساعد على بناء منصة بحثية أكثر استدامة مفتوحة لمراكز زرع الأعضاء الأخرى. الهدف من هذه العملية التنموية مفتوحة المصدر هو خلق التآزر عن طريق مجموعة مستخدمي TBase. ويثير ذلك مشاكل جديدة تتعلق بتدابير حماية البيانات المختلفة في مؤسسات مختلفة، ولكنه يتيح إمكانية تعزيز المزيد من التطوير عن طريق إشراك وكلاء مؤسسيين آخرين يتمتعون بخبرة إضافية أيضا. يمكن لمجموعة المستخدمين توحيد قواها وتنفيذ وحدات جديدة (على سبيل المثال، للتجارب السريرية) أو واجهات (على سبيل المثال، لEururotransplant، وضمان الجودة، وسجل زرع). منظور آخر مهم ل TBase هو الشهادة كجهاز طبي ، والذي يمكن تحقيقه بشكل أفضل إذا عمل العديد من الشركاء معا. الهدف من مجموعة مستخدمي TBase هو إنشاء منصة مرنة يمكن لكل قسم استخدامها من تلقاء نفسه ، ولكنها متاحة أيضا لمشاريع الأبحاث السريرية الشائعة الأكبر.
وثمة جانب هام آخر يستحق النظر هو أن دمج الخوارزميات، وخاصة تقنيات التعلم الآلي، في سير العمل الطبي هو أمر واعد للغاية، عند تنفيذه على بيانات صحية عالية الجودة16,38. TBase يبدو مناسبا تماما لتطوير فضلا عن تنفيذ أساليب الذكاء الاصطناعي جديدة في زرع الكلى من قبل مجموعة متنوعة من المتغيرات التي تم التقاطها، وتوافر البيانات المنظمة وغير المنظمة، فضلا عن بيانات عالية الجودة على المدى الطويل. يمكن دمج أنظمة دعم القرار السريري القائمة على الذكاء الاصطناعي المستقبلية بسلاسة في واجهة المستخدم الرسومية ل EHR. وقبل نشر هذه النظم، يتعين التغلب على التحديات السريرية والتقنية والأخلاقية والقانونية. بادئ ذي بدء ، يجب إثبات الفائدة السريرية لمثل هذه الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي. لذلك ، نجري حاليا دراسة ، نختبر فيها دقة خوارزمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرفض أو فشل الكسب غير المشروع في زرع الأعضاء أو العدوى في KTR. تم تطوير الخوارزمية من قبل معهد البحوث الألماني للذكاء الاصطناعي (DFKI) استنادا إلى بيانات TBase باستخدام أشجار الانحدار المعززة المتدرجة. وستقارن الدراسة قدرة الأطباء ذوي الخبرة على التنبؤ بنقاط النهاية المختلفة مع أو بدون المعلومات التي يقدمها النموذج الذكاء الاصطناعي. في الخطوة التالية، سوف نطبق استخراج النص وأساليب من مجال معالجة اللغة الطبيعية. بموجب هذا، نهدف إلى إنشاء بيانات منظمة من التقارير الطبية وتقارير الفحص لجعل هذه المجموعة الضخمة من البيانات القيمة متاحة للبحث والطبيب. وسيعزز ذلك فيما بعد دقة نموذج نماذج التنبؤ القائمة على الذكاء الاصطناعي، التي لا تتضمن حاليا هذه البيانات غير المنظمة. وإلى جانب تلك الاعتبارات التقنية والطبية، يتعين مواجهة التحديات الأخلاقية والقانونية. لذلك، نحن بالإضافة إلى ذلك فحص التفاعل بين الإنسان والآلة في التجربة المذكورة أعلاه لفهم ما هي الفرص، ولكن أيضا ما هي المخاطر والعيوب تنشأ عند تنفيذ مثل هذه النظم من وجهة نظر الأطباء. لذلك، نجري مقابلات منظمة وندرس كيف غير استخدام أنظمة دعم القرار هذه نهج الأطباء في اتخاذ القرارات الطبية.
وهناك توسع وحدات تطلعية ثالثة من TBase هو دمج حلول التطبيب عن بعد. وعلى النقيض من العديد من نهج التطبيب عن بعد، التي لا يمكن نقلها إلى البنية التحتية الرقمية القائمة، تم تمكين الإدماج الكامل لجميع بيانات المرضى الواردة من مشروع التطبيب عن بعد MACCS1،18،19،21،26،39 في هذه EHR. لهذا الغرض، تم بناء لوحة معلومات التطبيب عن بعد مباشرة في TBase، والتي يتم توصيلها عبر واجهة HL7 FHIR إلى الهاتف الذكي للمريض وأخصائي أمراض الكلى المنزلية. وبالتالي ، فإن طبيب التطبيب عن بعد في المستشفى لديه إمكانية الوصول إلى العلامات الحيوية التي يجمعها المريض في المنزل20. يوفر النقل التلقائي لبيانات المرضى ذات الصلة (بما في ذلك البيانات المختبرية) من طبيب الكلى المنزلي فائدة سريرية إضافية للطبيب ويخلق قاعدة بيانات أكثر شمولا للبحث. في المستقبل، مع تنفيذ واجهات جديدة، يجب أن تكون EHR قادرة على التقاط البيانات من الاتصالات عبر الإنترنت المريض (على سبيل المثال، الدردشة)، وأجهزة إنترنت الأشياء (على سبيل المثال، ECGs المحمول، وأجهزة نقطة الرعاية)، ودمج جميع البيانات الواردة في الوقت الحقيقي، فضلا عن عرض المرضى المعرضين للخطر بمساعدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
استنتاج
باختصار ، تقدم TBase سجلا إلكترونيا شاملا معتمدا من الناحية العملية للمرضى ل KTR محسنا لمراكز زراعة الأعضاء الموجهة نحو البحث. يمكن نقلها بسهولة إلى مراكز زرع أخرى بسبب وحداتها واستقلال المنصة. ويتيح تصميمه تكامل البيانات المستمدة من الرصد المنزلي وتحليل البيانات الذكاء الاصطناعي. ستقود مجموعة مستخدمي TBase تطويرها الإضافي بهدف تعزيز أبحاث زرع الأعضاء.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
وليس لدى المؤلفين المناظرين ما يعلنون عنه.
Acknowledgments
وقد تم دعم تطوير EHR المقدم على مدى السنوات العشرين الماضية من خلال تمويل البحوث الداخلية والتمويل العام من مختلف المؤسسات والمؤسسات.
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).
