Name: TBase - 신장 이식 수혜자를 위한 통합 전자 건강 기록 및 연구 데이터베이스 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-04-13T12:30:00.000+00:00
Duration: 9 min
Description: 탐색하세요 신장 이식 수혜자를 위한 통합 전자 건강 기록 시스템 TBase의 기능과 이점을 HL7 표준 기반 모듈형 설계로 임상 진료와 연구 데이터 관리를 동시에 지원하는 방법을 배우세요.

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제시 된 EHR의 개발은 지난 20 년 동안 내부 연구 자금 조달및 다른 기관 및 재단의 공공 자금 조달을 통해 지원되었습니다.

<ol><li>Halleck, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrated+care+of+renal+transplant+patients+-+Development+of+an+electronic+health+care+service+platform%5BTitle%5D)+AND+%22Dialyse+aktuell%22%5BJournal%5D)">Integrated care of renal transplant patients - Development of an electronic health care service platform.</a> Dialyse aktuell. 20 (06), 285-290 (2016).</li>
<li>Sonntag, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Clinical+Data+Intelligence+Project%5BTitle%5D)+AND+%22Informatik-Spektrum%22%5BJournal%5D)">The Clinical Data Intelligence Project.</a> Informatik-Spektrum. 39 (4), 290-300 (2016).</li>
<li>Kara, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Domain-adapted+Dependency+Parser+for+German+Clinical+Text%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+14th+Conference+on+Natural+Language+Processing%22%5BJournal%5D)">A Domain-adapted Dependency Parser for German Clinical Text.</a> Proceedings of the 14th Conference on Natural Language Processing. , Vienna Austria. (2018).</li>
<li>Maier, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Experiences+of+Transforming+a+Complex+Nephrologic+Care+and+Research+Database+into+i2b2+Using+the+IDRT+Tools%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Healthcare+Engineering%22%5BJournal%5D)">Experiences of Transforming a Complex Nephrologic Care and Research Database into i2b2 Using the IDRT Tools.</a> Journal of Healthcare Engineering. 2019, 5640685(2019).</li>
<li>Jensen, P. B., Jensen, L. J., Brunak, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mining+electronic+health+records%3A+towards+better+research+applications+and+clinical+care%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews+Genetics%22%5BJournal%5D)">Mining electronic health records: towards better research applications and clinical care.</a> Nature Reviews Genetics. 13 (6), 395-405 (2012).</li>
<li>Schmidt, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+tool+for+the+identification+of+correlations+in+medical+data+by+faceted+search%5BTitle%5D)+AND+%22Computers+in+Biology+and+Medicine%22%5BJournal%5D)">A novel tool for the identification of correlations in medical data by faceted search.</a> Computers in Biology and Medicine. 85, 98-105 (2017).</li>
<li>Veit, K., Wessels, M., Deiters, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gesundheitsdaten+und+Digitalisierung+-+Neue+Anforderungen+an+den+Umgang+mit+Daten+im+Gesundheitswesen%5BTitle%5D)+AND+%22Digitale+Transformation+von+Dienstleistungen+im+Gesundheitswesen+VI%3A+Impulse+f%C3%BCr+die+Forschung%22%5BJournal%5D)">Gesundheitsdaten und Digitalisierung - Neue Anforderungen an den Umgang mit Daten im Gesundheitswesen.</a> Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse für die Forschung. , 19-33 (2019).</li>
<li>Ehrler, F., Geissbuhler, A., Jimeno, A., Ruch, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Data-poor+categorization+and+passage+retrieval+for+gene+ontology+annotation+in+Swiss-Prot%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Data-poor categorization and passage retrieval for gene ontology annotation in Swiss-Prot.</a> BMC Bioinformatics. 6, Suppl 1 23(2005).</li>
<li>Esteban, C., Schmidt, D., Krompaß, D., Tresp, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+Sequences+of+Clinical+Events+by+Using+a+Personalized+Temporal+Latent+Embedding+Model%5BTitle%5D)+AND+%222015+International+Conference+on+Healthcare+Informatics%22%5BJournal%5D)">Predicting Sequences of Clinical Events by Using a Personalized Temporal Latent Embedding Model.</a> 2015 International Conference on Healthcare Informatics. , 130-139 (2015).</li>
<li>Roller, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detecting+Named+Entities+and+Relations+in+German+Clinical+Reports%5BTitle%5D)+AND+%22Language+Technologies+for+the+Challenges+of+the+Digital+Age%22%5BJournal%5D)">Detecting Named Entities and Relations in German Clinical Reports.</a> Language Technologies for the Challenges of the Digital Age. , 146-154 (2018).</li>
<li>Roller, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+fine-grained+corpus+annotation+schema+of+German+nephrology+records%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Natural+Language+Processing+Workshop+%28ClinicalNLP%29%22%5BJournal%5D)">A fine-grained corpus annotation schema of German nephrology records.</a> Clinical Natural Language Processing Workshop (ClinicalNLP). , Osaka, Japan. (2016).</li>
<li>Esteban, C., Staeck, O., Baier, S., Yang, Y., Tresp, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+Clinical+Events+by+Combining+Static+and+Dynamic+Information+Using+Recurrent+Neural+Networks%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+International+Conference+on+Healthcare+Informatics+%28ICHI%29%22%5BJournal%5D)">Predicting Clinical Events by Combining Static and Dynamic Information Using Recurrent Neural Networks.</a> IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). , 93-101 (2016).</li>
<li>Schmidt, D., Niemann, M., Trzebiatowski, G. L. v <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Handling+of+Missing+Values+in+Medical+Domains+with+Respect+to+Pattern+Mining+Algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+24th+International+Workshop+on+Concurrency%2C+Specification+and+Programming+%28CS%26P+2015%29%22%5BJournal%5D)">The Handling of Missing Values in Medical Domains with Respect to Pattern Mining Algorithms.</a> Proceedings of the 24th International Workshop on Concurrency, Specification and Programming (CS&P 2015). 1492, 147-154 (2015).</li>
<li>Burchardt, A., Uszkoreit, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IT+f%C3%BCr+soziale+Inklusion%3A+Digitalisierung+-+K%C3%BCnstliche+Intelligenz+-+Zukunft+f%C3%BCr+alle%5BTitle%5D)+AND+%22De+Gruyter%22%5BJournal%5D)">IT für soziale Inklusion: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle.</a> De Gruyter. , (2018).</li>
<li>Schroter, G., Lindemann, L. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TBase2+-+A+Web-Based+Electronic+Patient+Record%5BTitle%5D)+AND+%22Fundamenta+Informaticae%22%5BJournal%5D)">TBase2 - A Web-Based Electronic Patient Record.</a> Fundamenta Informaticae. 43 (1-4), 343-353 (2000).</li>
<li>Duettmann, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((eHealth+in+Transplantation%5BTitle%5D)+AND+%22Transplant+International%22%5BJournal%5D)">eHealth in Transplantation.</a> Transplant International. , (2020).</li>
<li>Durr, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Late+Conversion+to+Belatacept+After+Kidney+Transplantation%3A+Outcome+and+Prognostic+Factors%5BTitle%5D)+AND+%22Transplantation+Proceedings%22%5BJournal%5D)">Late Conversion to Belatacept After Kidney Transplantation: Outcome and Prognostic Factors.</a> Transplantation Proceedings. 49 (8), 1747-1756 (2017).</li>
<li>Halleck, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MHealth+and+digital+management+after+kidney+transplantation%5BTitle%5D)+AND+%22Nieren-+und+Hochdruckkrankheiten%22%5BJournal%5D)">MHealth and digital management after kidney transplantation.</a> Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 46, 474-480 (2017).</li>
<li>Düttmann-Rehnolt, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuartige+Kommunikationswege+und+Strukturen+zur+Optimierung+der+h%C3%A4uslichen+Versorgung+am+Beispiel+von+nierentransplantierten+Patienten%5BTitle%5D)+AND+%22Digitale+Transformation+von+Dienstleistungen+im+Gesundheitswesen+VI%3A+Impulse+f%C3%BCr+die+Forschung%22%5BJournal%5D)">Neuartige Kommunikationswege und Strukturen zur Optimierung der häuslichen Versorgung am Beispiel von nierentransplantierten Patienten.</a> Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse für die Forschung. , 407-421 (2019).</li>
<li>Hils, S., Bogatyreva, L., Hauschke, D., Pisarski, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Telemedical+Supported+Aftercare+as+an+Innovative+Project-Study+Improves+the+Quality+of+Life+After+Living+Kidney+Transplantation+-+A+Single+Center+Experience%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Transplantation%22%5BJournal%5D)">Telemedical Supported Aftercare as an Innovative Project-Study Improves the Quality of Life After Living Kidney Transplantation - A Single Center Experience.</a> American Journal of Transplantation. 14 (3), 843(2014).</li>
<li>Schmidt, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrierte+Versorgung+chronisch+kranker+Patienten+am+Beispiel+von+MACSS%3A+Digitalisierung+-+K%C3%BCnstliche+Intelligenz+-+Zukunft+f%C3%BCr+alle%5BTitle%5D)+AND+%22IT+f%C3%BCr+soziale+Inklusion%22%5BJournal%5D)">Integrierte Versorgung chronisch kranker Patienten am Beispiel von MACSS: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle.</a> IT für soziale Inklusion. , 41-50 (2018).</li>
<li>Massie, A. B., Kucirka, L. M., Segev, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Big+data+in+organ+transplantation%3A+registries+and+administrative+claims%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Transplantation%22%5BJournal%5D)">Big data in organ transplantation: registries and administrative claims.</a> American Journal of Transplantation. 14 (8), 1723-1730 (2014).</li>
<li>McAdams-DeMarco, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Frailty%2C+Length+of+Stay%2C+and+Mortality+in+Kidney+Transplant+Recipients%3A+A+National+Registry+and+Prospective+Cohort+Study%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+surgery%22%5BJournal%5D)">Frailty, Length of Stay, and Mortality in Kidney Transplant Recipients: A National Registry and Prospective Cohort Study.</a> Annals of surgery. 266 (6), 1084-1090 (2017).</li>
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<li>Duettmann, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+home+monitoring+of+patients+after+kidney+transplantation%3A+The+MACCS+platform%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Digital home monitoring of patients after kidney transplantation: The MACCS platform.</a> Journal of Visualized Experiments. , (2021).</li>
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<li>Roufosse, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+2018+Reference+Guide+to+the+Banff+Classification+of+Renal+Allograft+Pathology%5BTitle%5D)+AND+%22Transplantation%22%5BJournal%5D)">A 2018 Reference Guide to the Banff Classification of Renal Allograft Pathology.</a> Transplantation. 102 (11), 1795-1814 (2018).</li>
<li>Duerr, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Increased+incidence+of+angioedema+with+ACE+inhibitors+in+combination+with+mTOR+inhibitors+in+kidney+transplant+recipients%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Journal+of+the+American+Society+of+Nephrology%22%5BJournal%5D)">Increased incidence of angioedema with ACE inhibitors in combination with mTOR inhibitors in kidney transplant recipients.</a> Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 5 (4), 703-708 (2010).</li>
<li>Lachmann, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Invited+letter+in+response+to+%22Predicted+indirectly+recognizable+HLA+epitopes+%28PIRCHE%29%3A+Only+the+tip+of+the+iceberg%3F%22%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Transplantation%22%5BJournal%5D)">Invited letter in response to "Predicted indirectly recognizable HLA epitopes (PIRCHE): Only the tip of the iceberg?".</a> American Journal of Transplantation. 18 (2), 523-524 (2018).</li>
<li>Huber, L., Naik, M., Budde, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Desensitization+of+HLA-incompatible+kidney+recipients%5BTitle%5D)+AND+%22The+New+England+Journal+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Desensitization of HLA-incompatible kidney recipients.</a> The New England Journal of Medicine. 365 (17), 1644-1645 (2011).</li>
<li>Choi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Low+Seroprevalence+of+SARS-CoV-2+Antibodies+during+Systematic+Antibody+Screening+and+Serum+Responses+in+Patients+after+COVID-19+in+a+German+Transplant+Center%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Medicine%22%5BJournal%5D)">Low Seroprevalence of SARS-CoV-2 Antibodies during Systematic Antibody Screening and Serum Responses in Patients after COVID-19 in a German Transplant Center.</a> Journal of Clinical Medicine. 9 (11), (2020).</li>
<li>Lehner, L. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Risk+Factors+and+Long-Term+Outcomes+in+Kidney+Transplant+Patients+with+Identified+Lymphoceles%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Medicine%22%5BJournal%5D)">Analysis of Risk Factors and Long-Term Outcomes in Kidney Transplant Patients with Identified Lymphoceles.</a> Journal of Clinical Medicine. 9 (9), (2020).</li>
<li>Zhang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relationship+between+proteinuria+and+allograft+survival+in+patients+with+transplant+glomerulopathy%3A+a+retrospective+single-center+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Transplant+International%22%5BJournal%5D)">The relationship between proteinuria and allograft survival in patients with transplant glomerulopathy: a retrospective single-center cohort study.</a> Transplant International. , (2020).</li>
<li>Bissler, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Everolimus+for+angiomyolipoma+associated+with+tuberous+sclerosis+complex+or+sporadic+lymphangioleiomyomatosis+%28EXIST-2%29%3A+A+multicentre%2C+randomised%2C+double-blind%2C+placebo-controlled+trial%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Everolimus for angiomyolipoma associated with tuberous sclerosis complex or sporadic lymphangioleiomyomatosis (EXIST-2): A multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled trial.</a> Lancet. 381, (2013).</li>
<li>Budde, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Everolimus-based%2C+calcineurin-inhibitor-free+regimen+in+recipients+of+de-novo+kidney+transplants%3A+an+open-label%2C+randomised%2C+controlled+trial%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Everolimus-based, calcineurin-inhibitor-free regimen in recipients of de-novo kidney transplants: an open-label, randomised, controlled trial.</a> Lancet. 377 (9768), 837-847 (2011).</li>
<li>Lindemann, G., Schröter, K., Schlaefer, A., Budde, K., Neumayer, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Web-Based+Patient+Records+-+The+Design+of+TBase2%5BTitle%5D)+AND+%22New+Aspects+of+High+Technology+in+Medicine%22%5BJournal%5D)">Web-Based Patient Records - The Design of TBase2.</a> New Aspects of High Technology in Medicine. , (2000).</li>
<li>Big Data Project | BigMedilytics | The largest initiative to transform healthcare sector. BigMedilytics. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.bigmedilytics.eu/big-data-project/">https://www.bigmedilytics.eu/big-data-project/</a> (2020).</li>
<li>Duettmann, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Telemedizinische+Betreuung+von+Patienten+nach+Nierentransplantation%3A+Was+beinhaltet+MACCS%5BTitle%5D)+AND+%22Nieren-+und+Hochdruckkrankheiten%22%5BJournal%5D)">Telemedizinische Betreuung von Patienten nach Nierentransplantation: Was beinhaltet MACCS.</a> Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 49, (2020).</li>
</ol>

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TBase는 KTR의 전문 외래 환자 치료를 위한 웹 기반 EHR을 연구 데이터베이스와 결합하여 신장 질환 환자를 위한 포괄적인 장기 데이터베이스를 생성합니다6,11,15,37. 조직 구조와 관련하여, 이것은 기관 에이전트로 현대적인 소프트웨어 설계 프로세스를 구현하고 현재 버전을 개발하기 위해 개발자, 임상 사용자 및 연구원으로 20 년 이상의 경험을 포함하여 가능하게됩니다. 또한, 그것은 지속적으로 개선 및 임상 사용자의 요구에 따라 업데이트, 그것은 Charité에서 신장 환자를위한 주요 외래 환자 문서 소프트웨어이기 때문에 - Universitätsmedizin 베를린. 임상 사용자의 경우, 이 EHR은 입원 환자 및 외래 환자 시스템의 모든 관련 데이터를 자동화하여 이식 특정 데이터 및 장기 ...

통합 전자 건강 기록 및 연구 데이터베이스에 대한 동기 부여 임상 연구는 고전적인 통계 방법 또는 기계 학습 (ML) 기술이 분석에 사용되는지 여부에 관계없이 고품질 데이터의 가용성을 기반으로합니다1,2. 일상적인 데이터(예: 인구 통계학적, 실험실 및 약물 데이터) 외에도 도메인별 데이터(예: 이식 관련 데이터)는 높은 세분성3,4에서 필요합니다. 그러나 많은 대학 병원의 일상적인 치료는 연구 관련 데이터의 체계적인 수집을 허용하지 않으며 일상적인 데이터의 쉬운 데이터 추출을 허용하지 않는 병원 정보 시스템 (HIS)으로 수행됩니다5,6,7. 그 결과, 임상 연구원은 데이터베이스 설정의 복잡한 프로세스, 수동 데이터 입력, 데이터 보호 문제 및 장기 유지 보수(표 1)를 포함하여 다양한 문제가 있는 특정 연구 데이터베이스를 만듭니다. 제한된 양의 데이터, 누락된 데이터 및 불일치는 일반적으로 임상 연구를 위한 주요 문제이며 ML 기술의 사용을 방해합니다8,9,10,11,12,13. 이러한 독립 실행형 연구 데이터베이스는 일반적으로 특정 질병 또는 환자 측면에 초점을 맞추고, 다른 데이터베이스에 연결되지 않고, 종종 특정 기간 후에 중단되어 액세스 할 수없는 "데이터 사일로"가 발생합니다. 궁극적으로, 다양한 질병 측면에 대한 고품질의 장기 데이터는 희소합니다. 디지털 의학시대에는 포괄적인 전자 건강 기록(EHR)7,14,15에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 이는 도메인별 데이터를 쉽게 문서화하고 입원 환자 및 외래 환자 치료 시스템에서 일상적인 데이터를 자동화하여 수집할 수 있게 해줍니다.
이러한 일반적인 고려 사항은 이식 의학에도 적용됩니다16. 따라서 모든 입원 환자 및 외래 환자 치료, 임상 루틴 데이터 뿐만 아니라 이식 별 데이터를 포함한 환자의 병력에 대한 완전한 문서화가 성공적인 후속 치료에 필요합니다17,18. 일반 HIS는 정적이며 입원 환자 치료에 초점을 맞추고 있기 때문에 기증자 데이터, 감기 허혈 시간 및 인간 백혈구 항원 (HLA) 데이터와 같은 이식 별 데이터를 통합 할 수 없습니다. 그러나, 이 데이터는 이식 연구를 위한 기본적인 전제 조건입니다19,20,21,22뿐만 아니라 장기 임상 치료에서. 초기 입원은 일반적으로 신장 이식 후에 1-2 주 및 프로세스 뿐 아니라 초기 결과가 많은 이식 센터 사이에서 비교되는 동안, 평생 이식 후 배려는 복잡하고 일반적인 구조화한 접근이 결여됩니다. 이것은 통합된 EHR 및 연구 데이터베이스에 동기를 부여하여 평생 이식 후 환자 여정을 포착합니다. 23
KTR의 일상적인 치료 및 연구를 위한 이러한 기능을 통합하기 위해 "TBase"라는 EHR은 이식 후 관리를 위한 일상적인 사용이 최고 데이터 품질로 고유한 연구 데이터베이스를 만들 것이라는 생각으로 개발되었습니다(표 2).
디자인 및 아키텍처 TBase는 일반적인 클라이언트 서버 아키텍처를 기반으로 합니다. 개발을 위해 SAP 고성능 분석 기기 확장 애플리케이션(SAP HANA XSA)의 구성 요소 및 도구가 사용되었습니다. 최신 하이퍼텍스트 마크업 언어 5(HTML5) 웹 기술을 기반으로 EHR은 Google 크롬 엔진을 개발하고 테스트했습니다. 이 웹 엔진은 크롬과 마이크로 소프트 에지 브라우저에 의해 사용되며 로컬 설치없이 가장 자주 사용되는 웹 브라우저24 에서 EHR을 사용할 수 있습니다. 적용 된 기술은 반응형 웹 설계를 가능하게하고 웹 기반 EHR이 모든 장치 (PC, 태블릿, 스마트 폰)에서 사용할 수 있습니다. 혁신적인 고성능 개발 플랫폼은 다양한 구성 요소(웹 IDE, UI5 및 HANA DB)로 구성되어 있으며 최첨단 소프트웨어 도구(그림 1)로 EHR 프로젝트 TBase를 신속하게 구현할 수 있게 되었습니다.
환자 데이터의 표현을 위해 EHR의 직관적이고 자명한 설계를 위해 간단한 테이블 구조가 구현되었습니다. 예를 들어, 1차 키로서 PatientID를 가진 환자 테이블은 테이블 구조의 중심에 있다. 환자 ID를 통해 이 중앙 테이블에 연결된 거의 모든 테이블(개별 하위 테이블 제외)이 있습니다(그림 2).
그림 3 은 TBase테이블 구조의 일부와 보다 자세하게 사용되는 데이터 형식을 보여 주어 있습니다. 최종 사용자는 그림 4에 예제가 표시되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 데이터 필드에 액세스할 수 있습니다.
이 EHR은 모든 현재 환자 데이터를 포함하고 일상적인 외래 환자 치료에 사용됩니다. 중요한 일상적인 임상 데이터(예: 실험실 데이터, 의료 결과, 방사선학, 미생물학, 바이러스학 및 병리학 데이터, 병원 데이터 등)는 표준화된 인터페이스(예: 건강 수준 7(HL7)를 기반으로 TBase로 직접 수입됩니다(예: 헬스케어 분야의 디지털 통신 표준인 25). 감기 허혈 시간, 기증자 데이터, HLA 데이터 뿐만 아니라 후속 노트, 활력 징후, 의료 보고서 및 약물 목록과 같은 이식 특정 데이터는 GUI를 통해 사용자가 EHR로 입력합니다. 데이터가 데이터베이스로 전송되기 전에 즉시 수정할 수 있는 옵션을 제공하는 잘못된 데이터 입력을 즉시 감지하기 위해 자동화된 타당성 검사가 수행됩니다. 또한, 데이터 검증은 임상 사용자가 정기적으로 환자와 의사에게 보고서와 편지를 작성하는 임상 루틴 중에 참여합니다. 이 편지는 추가 치료 및 약물 계획을 위해 올바른 데이터 (예 : 약물 치료, 실험실 값 및 임상 발언)를 제공해야합니다. 결과적으로 의사와 환자는 매일 연습에서 임상 데이터를 지속적으로 검증하고 수정하여 높은 데이터 품질을 초래합니다. 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(API) 또는 기타 인터페이스를 통해 데이터를 입력하면 프런트엔드의 타당성 검사와 유사하게 백엔드에서 타당성 검사가 수행됩니다.
프론트 엔드 (GUI) 프런트엔드를 구현하려면 UI5 프레임워크가 사용됩니다. 이 프레임워크는 프론트엔드 요소에 대한 광범위한 라이브러리뿐만 아니라 데이터 시각화를 위한 다국어 및 그래픽 라이브러리와 같은 다양한 추가 기능을 제공합니다. 현재 TBase 프런트엔드 요소는 브라우저의 언어 설정에 따라 영어 또는 독일어로 표시됩니다.
프런트엔드에 마스터 디테일 인터페이스를 사용하여 간단하고 직관적인 페이지 구조를 보장합니다. 보기 페이지의 상단 부분은 세부 페이지(기본 데이터, 의료 데이터, 이식 데이터 등)에 대한 개별 탭으로 구성됩니다. 이 마스터 부분은 아래에 표시된 세부 페이지에 관계없이 변경되지 않습니다(그림 4). 각 페이지의 세부 보기를 사용하면 페이지 주제에 대한 간편한 개요를 확인할 수 있습니다.
데이터 조작의 경우 EHR에는 사용자 권한 수준이 다릅니다("읽기", "쓰기", "삭제"및 "관리자"). "보기" 수준 외에도 "편집" 수준이 있으며, 이는 "읽기"보다 권한이 높은 사용자만 활성화할 수 있습니다. 사용자가 쓸 권리가 있는 경우 데이터 입력에 대한 모든 입력 필드가 활성화되고 데이터로 채울 수 있습니다. "삭제" 권한이 있는 사용자는 해당 버튼을 통해 데이터를 삭제할 수 있지만 팝업 창을 통해 확인 후에만 데이터를 삭제할 수 있습니다.
데이터베이스 구조 및 인터페이스 TBase의 개발은 개발 데이터베이스에서 수행됩니다. 새로운 기능과 같은 모든 소프트웨어 변경에 대한 광범위하고 상세한 테스트는 품질 보증 데이터베이스에서 수행됩니다. 품질 관리 검사를 통과하는 소프트웨어 업데이트는 라이브 시스템으로 전송됩니다. 연구를 위해 라이브 시스템은 복제 데이터베이스에 복사되며, 이는 표준 개방형 데이터베이스 연결(예: 오픈 소스 소프트웨어 R Studio를 통해)을 통해 쿼리할 수 있습니다. 복제와 라이브 시스템 사이에 직접적인 연결이 없기 때문에 라이브 시스템의 데이터는 데이터의 손상, 손실 또는 조작으로부터 보호됩니다. 이 모듈식 구조와 개발자, 연구원 및 임상의의 특정 요구에 맞게 조정된 4개의 데이터베이스(개발, 품질 보증, 라이브 시스템 및 복제 데이터베이스)의 명확한 분리는 민감한 환자 데이터의 유지 보수 및 데이터 보호를 용이하게 합니다.
EHR은 Charité의 데이터 인프라에 완전히 통합되어 있으며 다양한 데이터 원본에서 데이터를 가져오기 위해 다양한 인터페이스에 의존합니다. HIS에 대한 인터페이스는 행정 데이터, 검사, 약물, 실험실 결과 및 퇴원 편지와 같은 모든 관련 데이터를 수입합니다. 이 인터페이스는 스테이징 영역을 통해 두 시스템을 모두 연결합니다. 여기서모든 새 데이터(데이터 델타)는 HIS에서 TBase로 실시간으로 전송됩니다. 환자는 환자 번호 또는 케이스 번호를 통해 식별되며 HIS의 해당 데이터가 수입됩니다(TBase에서 아직 사용할 수 없는 경우).
외래 환자를 위해, 우리의 실험실 파트너는 HL7 메시지를 통해 실험실 결과를 제공합니다. 이들은 실험실 시스템의 공유 영역에 배포되고 HL7 인터페이스를 통해 포착되어 EHR로 가져옵니다. KTR(스마트폰 앱을 통한) 및 가정 신과 전문의와의 양방향 통신 및 데이터 교환을 위해 HL7 고속 헬스케어 상호 운용성 자원(HL7 FHIR) 인터페이스가 구현되었습니다26. 이 인터페이스는 향후 다른 데이터 원본(예: 유로이식, 환자 앱)과의 안전한 데이터 교환을 위한 상호 운용성과 유연성을 제공합니다.
사용자 관리 및 데이터 보호 TBase는 응용 프로그램 수준에서 사용자 관리를 기반으로 합니다. 따라서 사용자는 응용 프로그램의 프런트 엔드에만 액세스할 수 있지만 데이터베이스 자체는 액세스할 수 없습니다. 위에서 설명한 대로 4단계 권한 부여 개념이 선택되어 관리 권한이 있는 사용자를 위해 사용자 관리를 예약했습니다. 관리자는 "ID 관리 콘솔" 응용 프로그램을 사용하여 TBase 응용 프로그램에 대한 Charité 사용자 풀의 새 사용자를 추가하고 사용자 권한을 유지합니다(그림 5). 대부분의 사용자는 데이터베이스의 모든 환자에 액세스할 수 있습니다. 그러나, 환자의 그룹에 연구 모니터와 같은 특정 사용자에 대한 액세스를 제한 할 수있다.
상용 메모리 데이터베이스 플랫폼을 사용하여 응용 프로그램 수준 권한 부여, 단일 로그인(SSO), MIT-Kerberos 프로토콜 및 보안 어설션 마크업 언어(SAML)와 같은 전략으로 데이터를 보호하는 보안 데이터베이스 기술이 사용됩니다. 이 플랫폼은 최신 암호화 및 테스트 기술을 사용하여 통신, 데이터 저장 및 응용 프로그램 서비스를 보호합니다. 데이터베이스의 모든 개발은 권한 부여에 의해 제어됩니다. 이렇게 하면 높은 수준에서 의도적으로 데이터의 보안을 보장합니다. 또한 모든 데이터는 인증된 Charité 방화벽 뒤에 보관됩니다. 최신 유럽 연합 일반 데이터 보호 규정(EU GDPR)에 따라 데이터 흐름 다이어그램, DSFA(데이터 보호 위험 평가) 및 권한 부여 개념을 포함한 강력한 데이터 보호 개념이 구현되었습니다. 모든 문서는 Charité 데이터 보호 사무소의 절차 디렉토리에 배치됩니다.

<table><tbody><tr><td>개발자 플랫폼 SAP Web IDE</td><td>SAP SE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>GUI 도구 상자 SAPUI5</td><td>SAP SE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>인 메모리 데이터베이스 SAP-HANA</td><td>SAP SE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>인터페이스 표준 HL7</td><td>상태 수준 7 국제</td><td></td><td></td></tr><tr><td>인터페이스 표준 HL7 FHIR</td><td>상태 수준 7 국제</td><td></td><td></td></tr><tr><td>RStudio</td><td>주식회사 RStudio</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TBase - 전자 건강 기록</td><td>Charit&eacute; - Universit&auml; tsmedizin Berlin</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Webserver SAP-HANA XSA</td><td>SAP SE</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

tbase - 신장 이식 수혜자를 위한 통합 전자 건강 기록 및 연구 데이터베이스

TBase - an Integrated Electronic Health Record and Research Database for Kidney Transplant Recipients

TBase는 신장 이식 수령인(KTR)을 위한 전자 건강 기록(EHR)으로, 일상적인 치료 중 수동 데이터 입력과 표준화된 인터페이스를 통해 주요 임상 데이터(예: 실험실 값, 의료 보고서, 방사선 학 및 병리학 데이터)의 자동화된 데이터 입력(예: 임상 노트, 약물 목록 및 이식 데이터)을 결합합니다. 이를 통해 KTR에 대한 포괄적인 데이터베이스는 일상적인 임상 치료 및 연구에 대한 이점을 제공합니다. 일상적인 임상 사용과 최고 데이터 품질을 갖춘 연구 질문에 대한 빠른 액세스를 모두 지원합니다. 이것은 임상 사용자와 환자가 치료 및 약물 계획에 대한 올바른 데이터에 의존하여 일상 실습에서 임상 데이터를 검증하고 수정해야하는 임상 루틴에서 데이터 검증의 개념에 의해 달성됩니다. 이 EHR은 이식 외래 환자 치료의 요구에 맞게 조정되었으며 베를린 대학 - 대학 샤리테에서 20 년 이상 임상 유틸리티를 입증했습니다. 그것은 잘 구조화 된, 포괄적 인 장기 데이터로 효율적인 일상적인 작업을 용이하게하고 임상 연구에 대한 그들의 쉬운 사용을 허용합니다. 이 시점까지, 그 기능은 다른 병원 정보 시스템의 표준화 된 인터페이스를 통해 일상적인 데이터의 자동화 된 전송을 포함, 이식 특정 데이터의 가용성, 약물 약물 상호 작용에 대한 통합 검사약물 목록, 그리고 다른 사람의 사이에서 의료 보고서의 반 자동 생성. 최신 재설계의 핵심 요소는 강력한 개인 정보 보호-디자인 개념, 모듈성, 따라서 다른 임상 컨텍스트에 이식뿐만 아니라 유용성과 플랫폼 독립성 HTML5 (하이퍼 텍스트 마크 업 언어) 기반 응답 웹 디자인에 의해 활성화. 이것은 다른 질병 지역 및 그밖 대학 병원에 빠르고 쉬운 확장성을 허용합니다. 포괄적인 장기 데이터 집합은 기계 학습 알고리즘의 조사의 기초이며 모듈식 구조로 이를 임상 치료로 신속하게 구현할 수 있습니다. 환자 보고 된 데이터 및 원격 의료 서비스는 환자의 미래 요구를 충족하기 위해 TBase에 통합됩니다. 이 새로운 특징은 임상 치료를 개선하고 새로운 연구 옵션과 치료 내정간섭을 만드는 것을 목표로합니다.

TBase는 1999년 샤리테 캠퍼스 미테에서 처음 출시되었으며 그 이후로 사용 중입니다. 20년 이상 TBase-EHR은 모든 KTR의 데이터를 향후 수집합니다. 2001년부터 Charité의 다른 이식 프로그램은 TBase를 사용하여 KTR 및 대기 대기 환자의 일상적인 치료를 위해 사용했습니다. 2007년부터, 이 EHR은 신장학의 부에 있는 살아있는 기증자 및 모든 환자의 일상적인 배려를 위해 이용되고 있습니다.
최근 몇 년 동안 최신 소프트웨어 아키텍처를 통해 모듈형 웹 기반 연구 데이터베이스로 발전한 TBase 소프트웨어를 제공함으로써 총 6,317명의 환자가 신장 이식을 받은 7,595명의 환자가 20년 이상 동안 문서화되었습니다. KTR은 진단 건수가 220,877건, 332,299건, 실험실 보고서 1,033,941건, 실험실 값 24,478,441개, 약물 539,922건, 조사 324,339건, 기증자 데이터 6,489건, 퇴원 54,350글자(...

TBase는 신장 이식 수령인을 위한 혁신적인 연구 데이터베이스와 전자 건강 기록을 결합합니다. TBase는 메모리 내 데이터베이스 플랫폼을 기반으로 구축되어 다양한 병원 시스템에 연결되며 정기적인 외래 환자 치료에 사용됩니다. 이식별 데이터를 포함하여 모든 관련 임상 데이터를 자동으로 통합하여 고유한 연구 데이터베이스를 만듭니다.

TBase - 신장 이식 수혜자를 위한 통합 전자 건강 기록 및 연구 데이터베이스

TBase is an electronic health record (EHR) for kidney transplant recipients (KTR) combining automated data entry of key clinical data (e.g., laboratory ...

당사는 이식 후 치료 및 임상 루틴을 위한 전자 건강 기록으로 사용되는 데이터베이스의 가시성과 이점을 입증합니다. 또한 이식 연구의 특정 요구 사항에 대한 매우 정교한 모듈형 연구 설계를 보유하고 있습니다. 당사의 전자 건강 기록은 임상 적 임상 적 설정에서 데이터 검증을 통해 최고 수준의 데이터 품질을 보장하면서 일상적인 임상 사용과 연구 질문에 대한 빠른 액세스를 가능하게 합니다.임상 사용자와 환자는 올바른 실험실 데이터와 치료에 대한 약물 계획에 의존하여 매일 임상 데이터를 검증하고 교정합니다. 전자 건강 기록 TBase는 모듈식 데이터베이스 설계를 기반으로 하며 HL7과 같이 일반적으로 사용되는 표준을 가지고 있어 다른 이식 센터로 쉽게 확장할 수 있습니다. 이 디자인은 또한 다른 외래 진료소 또는 그밖 연구 지역에 필요할 지도 모르다 그밖 기능의 구현을 허용합니다.먼저 TBase의 웹 링크를 Charite 인트라넷의 크롬 엔진 기반 웹 브라우저에 입력합니다. TBase 관리자가 할당한 사용자 이름과 암호를 입력하고 로그온을 클릭합니다. 다음으로 왼쪽에 있는 환자 개요 프레임 하단에 새 환자 추가 버튼을 클릭합니다.나타나는 입력 화면에서 환자의 이름, 생년월일, Charite 병원 환자 번호 또는 사례 번호 및 데이터 처리에 대한 환자 동의에 관한 정보를 입력합니다. 데이터 입력이 완료되면 오른쪽 하단의 저장 버튼을 클릭합니다. 왼쪽 상단의 검색 필드에 환자의 이름이나 생년월일을 입력하여 원하는 환자를 검색한 다음 검색 필드 오른쪽에 있는 검색 버튼을 클릭하거나 enter를 누를 수 있습니다.표시되는 결과에서 올바른 환자의 이름을 클릭하여 마스터 데이터 보기 페이지를 엽니다. 다른 페이지에서 다시 이동하려면 왼쪽 상단의 마스터 데이터 탭을 클릭합니다. 마스터 데이터를 변경하려면 오른쪽 하단의 변경 단추를 클릭합니다.새 입력 화면에서 지정된 입력 필드에 새 정보를 입력하여 환자의 전화 번호, 주소 또는 식별 코드와 같은 데이터를 변경합니다. 변경 사항이 완료되면 오른쪽 하단의 저장 버튼을 클릭합니다. 이렇게 하면 변경 내용을 보고 확인할 수 있는 마스터 데이터 보기 페이지로 리디렉션됩니다.새 약물을 추가하려면 약물 탭에서 오른쪽 하단의 새 버튼을 클릭합니다. 약물 주체 의 이름을 입력하고 시작 날짜는 현재 날짜에 자동으로 설정되지만 필요한 경우 변경할 수 있습니다. 또한 필요한 경우 지정된 입력 필드에 표시 또는 발언을 추가합니다.오른쪽 하단의 저장 버튼을 클릭하여 약물에 추가합니다. 기존 약물을 변경하려면 약물 목록의 적절한 항목을 클릭한 다음 오른쪽 하단의 변경 버튼을 클릭합니다. 지정된 입력 필드에서 복용량 또는 응용 프로그램에 대한 변경 사항을 확인하고 오른쪽 하단의 저장 버튼을 클릭하여 적용합니다.약물을 중단하려면 지정된 약물을 클릭한 다음 상단의 중단 버튼을 클릭합니다. 이전 약물을 검색하려면 왼쪽 상단의 검색 필드를 클릭한 다음 역사적인 약물 목록에서 올바른 옵션을 선택하여 이전 모든 약물이 있는 차트를 엽니다. 독일 규정에 따라 환자를 위한 표준화된 약물 목록을 만들려면 오른쪽 상단의 독일 표준 약물 계획 버튼을 클릭하여 PDF 파일을 만들고 인쇄용으로 자동으로 다운로드합니다.의료 과정을 보려면 상단의 코스 탭을 클릭합니다. 의료 과정에 새 항목을 추가하려면 오른쪽 하단의 새 단추를 클릭하고 원하는 입력 필드에 평가된 정보를 입력합니다. 오른쪽 상단의 지정된 입력 필드에 다음 약속의 날짜와 시간을 추가하고 오른쪽 하단의 저장 버튼을 클릭하여 데이터를 제출합니다.기존 항목을 변경하려면 항목을 클릭한 다음 오른쪽 하단의 변경 단추를 클릭합니다. 지정된 입력 필드에 추가 데이터를 입력하거나 기존 데이터를 변경합니다. 알림 필드의 정보를 변경 하거나 업데이트 하 고 오른쪽 하단에 있는 저장 단추를 클릭 하 여 변경 내용을 제출 합니다.몇 번의 클릭으로 자동화된 의료 보고서를 만들려면 오른쪽 하단의 의료 보고서 버튼을 클릭한 다음 외래 환자 의료 보고서를 클릭합니다. 환자의 이름, 치료 의사, 실험실 값의 마지막 날짜, 의료 과정의 마지막 날짜는 자동으로 작성되지만 필요한 경우 변경할 수 있습니다. 확인 후 확인을 클릭하면 선택한 정보가 포함된 올바르게 포맷된 Word 문서를 생성합니다.TBase에서 적극적으로 로그아웃하려면 오른쪽 하단의 로그 버튼을 클릭합니다. 수집된 데이터를 쿼리하려면 복제 서버및 ODBC 또는 JDBC를 통해 데이터베이스에 연결할 수 있는 모든 데이터 처리 프로그램을 사용합니다. 예를 들어 ODBC 데이터베이스 연결을 설정하려면 ODBC 도구를 열고 제어판 및 보안 관리 하에 새 사용자 데이터 원본 이름을 추가합니다.그런 다음 사용 가능한 연결 데이터를 복제 데이터베이스에 입력합니다. 오픈 소스 소프트웨어 RStudio에서 쿼리를 생성하려면 파일을 열어 왼쪽 상단의 응용 프로그램 RStudio에서 새 파일을 클릭한 다음 스크립트를 클릭합니다. 나타나는 빈 스크립트 창에 스크립트 코드를 입력합니다.스크립트 창 상단의 실행 버튼을 클릭하여 스크립트를 실행합니다. 연결된 데이터베이스의 데이터는 스크립트에 정의된 막대 차트를 생성하는 데 사용됩니다. 20 년 이상, TBase는 모든 신장 이식 수령인에게서 데이터를 미래로 수집하고 있습니다.수년에 걸쳐, 7, 595신장 이식을 가진 6, 317명의 환자의 총, 595명의 신장 이식이 문서화되었습니다. 전자 건강 기록 TBase는 코어에 라이브 시스템을 가진 네 개의 서로 다른 데이터베이스를 기반으로 하며, 다양한 에이전트 그룹이 병렬로 작동할 수 있도록 합니다. 임상 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 데이터를 입력하여 고품질을 유지합니다.대부분의 정보는 병원 정보 시스템, 실험실 파트너 및 약물 간 상호 작용 검사기의 인터페이스를 통해 자동으로 가져옵니다. 개발자는 라이브 시스템에 통합하기 전에 품질 데이터베이스에서 테스트되는 새로운 기능을 구현할 수 있습니다. 연구 목적으로 라이브 데이터베이스는 정기적으로 복제되므로 임상 연구자들이 데이터베이스 쿼리를 수행할 때 라이브 시스템에 간섭이 필요하지 않습니다.환자 데이터의 표현을 위해 간단한 테이블 구조가 구현되었습니다. 환자 ID를 기본 키로 가진 환자 테이블은 테이블 구조의 중심에 있습니다. 개별 하위 테이블을 제외한 거의 모든 테이블은 RStudio와 같은 데이터 처리 소프트웨어를 사용하여 쿼리를 전송하는 데 데이터베이스 인터페이스를 통해 데이터베이스에 연결하여 환자 ID.Graphical 결과를 통해 중앙 테이블에 쉽게 연결될 수 있다.전자 건강 기록의 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하는 임상의의 경우 매우 쉽고 직관적이며 자명합니다. 연구원의 경우 SPSF 또는 RStudio와 같은 표준 통계 소프트웨어 패키지를 사용할 수 있도록 ODBC 데이터베이스 연결을 설정하는 것이 중요합니다. 지난 20 년 동안 TBase는 신장 이식과 관련된 수많은 연구 질문을 해결하는 데 사용되었습니다.TBase는 모듈성 및 플랫폼 독립성으로 인해 다른 이식 센터에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 홈 모니터링 데이터와 AI 기반 데이터 분석을 통합할 수 있습니다.

tbase-an-integrated-electronic-health-record-research-database-for

Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

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TBase - 신장 이식 수혜자를 위한 통합 전자 건강 기록 및 연구 데이터베이스

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