Подход к интеграции разнородных источников медицинских данных на основе микросервисной архитектуры

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Задача обработки медицинской информации в настоящее время в нашей стране и за рубежом решается посредством разнородных медицинских информационных систем, преимущественно локального и регионального уровней. Постоянно возрастающий объем и сложность накапливаемой информации наряду с необходимостью обеспечения прозрачности и преемственности обработки медицинских данных (в частности, к примеру, по бронхолегочным заболеваниям) в различных организациях требует разработки нового подхода к интеграции их разнородных источников. При этом важным требованием к решению поставленной задачи является возможность веб-ориентированной реализации, что позволит сделать соответствующие приложения доступными широкому кругу пользователей без высоких требований к их аппаратно-программным возможностям. В работе рассматривается подход к интеграции разнородных источников медицинской информации, который основан на принципах построения микросервисных веб-архитектур. Каждый модуль обработки данных может быть использован независимо от других программных модулей, предоставляя универсальную точку входа и результирующий набор данных в соответствии с принятой схемой данных. Последовательное выполнение этапов обработки предполагает передачу управления соответствующим программным модулям в фоновом режиме по принципу Cron. В схеме декларируется два вида схем данных – локальная (от медицинских информационных систем) и глобальная (для единой системы хранения), между которыми предусмотрены соответствующие параметры отображения по принципу построения XSLT-таблиц. Важной отличительной особенностью предлагаемого подхода представляется модернизация системы хранения медицинской информации, заключающейся в создании зеркальных копий основного сервера с периодической репликацией соответствующей информации. При этом взаимодействие между клиентами и серверами хранилищ данных осуществляется по типу систем доставки контента с созданием сеанса соединения между конечными точками по принципу ближайшего расстояния между ними, рассчитанного по формуле гаверсинусов. Проведенные вычислительные эксперименты над тестовыми данными по бронхолегочным заболеваниям показали эффективность предложенного подхода как для загрузки данных, так и для их получения отдельными пользователями и программными системами. В целом показатель реактивности соответствующим веб-ориентированных приложений был улучшен на 40% при стабильном соединении.

Об авторах

Н. И Юсупова

ФГБОУ ВО Уфимский государственный авиационный технический университет

Email: yussupova@ugatu.ac.ru
улица Карла Маркса 12

Г. Р Воробьева

ФГБОУ ВО Уфимский государственный авиационный технический университет

Email: gulnara.vorobeva@gmail.com
улица Карла Маркса 12

Р. Х Зулкарнеев

ФГБОУ ВО Башкирский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: zurustem@mail.ru
улица Карла Маркса 9/1

Список литературы

  1. Snyder M., Zhou W. Big data and health // The Lancet. Digital Health. 2019. Vol. 1, iss. 6. P. E252-E-254
  2. Комолов А.В. Обзор медицинских стандартов передачи электронной информации // Аллея науки. 2019. Т. 2. № 2(29). С. 909-913
  3. Martínez-Costa C., Schulz S. HL7 FHIR: Ontological Reinterpretation of Medication Resources // Studies in Health Technology and Informatics. 2017. No. 235. P. 451– 455. doi: 10.3233/978-1-61499-753-5-451.
  4. Mukhiya S., Rabbi F., Pun V. [et al.]. A GraphQL approach to Healthcare Information Exchange with HL7 FHIR // Procedia Computer Science. 2019. No. 160. P.338-345. doi: 10.1016/j.procs.2019.11.082.
  5. Hong N., Wang K., Wu S. [et al.] An Interactive Visualization Tool for HL7 FHIR Specification Browsing and Profiling // Journal of Healthcare Informatics Research. 2019. No. 3. doi: 10.1007/s41666-018-0043-8.
  6. Елоев М.С. Опыт внедрения медицинской информационной системы в многопрофильном амбулаторно-поликлиническом учреждении // Военно-медицинский журнал. 2014. Т. 335. № 9. С. 4-13
  7. Alqudah A., Al-Emran M., Shaalan K. Medical data integration using HL7 standards for patient’s early identification // PLOS ONE. 2021. No. 16. P. e0262067. doi: 10.1371/journal.pone.0262067.
  8. Brogan J., del Pilar M., López A. [et al.] Scalable data systems require creating a culture of continuous learning // EBioMedicine Home (Part of Lancet Discovery Science). 2021. Vol. 74, P. 103738, doi: https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2021.103738
  9. Prakash C., Amit Sh. National Institute of Malaria Research-Malaria Dashboard (NIMR-MDB): A digital platform for analysis and visualization of epidemiological data // The Lancet Regional Health. 2022. P. 100030.
  10. Balicer R., Arnon A. Digital health nation: Israel's global big data innovation hub // The Lancet. 2017. Vol. 389, iss. 10088, p. 2451-2453. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)30876-0
  11. Grabner M, Molife C, Wang L, Winfree K, Cui Z, Cuyun Carter G, Hess L. Data Integration to Improve Real-world Health Outcomes Research for Non–Small Cell Lung Cancer in the United States: Descriptive and Qualitative Exploration // JMIR Cancer 2021;7(2):e23161. doi: 10.2196/23161
  12. Mate S, Köpcke F, Toddenroth D, Martin M, Prokosch H-U, Bürkle T,et al. Ontology-Based Data Integration between Clinical and Research Systems // PLoS ONE. 2015. No. 10(1). P. e0116656. PMID: 25588043.
  13. Lin YL, Trbovich P, Kolodzey L, Nickel C, Guerguerian A. Association of Data Integration Technologies With Intensive Care Clinician Performance: A Systematic Review and Meta-analysis // JAMA Netw Open. 2019. No. 2(5). P. e194392. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.4392.
  14. Scheurwegs E., Luyckx K. [et al.]. Data integration of structured and unstructured sources for assigning clinical codes to patient stays // Journal of the American Medical Informatics Association. 2016. Vol. 23, Iss. e1. P. e11–e19, https://doi.org/10.1093/jamia/ocv115
  15. Martínez-García M., Hernández-Lemus E. Data Integration Challenges for Machine Learning in Precision Medicine // Front. Med. 2022. No. 8:784455. doi: 10.3389/fmed.2021.784455.
  16. Di Stefano A., La Corte A., Scatá M. Health Mining: a new data fusion and integration paradigm // Proceedings of CIBB. 2014. Vol. 1. P. 98-107.
  17. Kamdar M.R., Fernández J.D., Polleres A. [et al.] Enabling Web-scale data integration in biomedicine through Linked Open Data // Digit. Med. 2019. No. 2. P. 90. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0162-5
  18. Dhayne H., Haque R., Kilany R., Taher Y. In Search of Big Medical Data Integration Solutions. A Comprehensive Survey // IEEE Access. 2019. PP. 1-10. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2927491.
  19. Kük E., Erel-Ozcevik M. Access protocol aware controller design for eMBB traffic in SD-CDN // Computer Networks. 2022. No. 205. P. 08686. doi: 10.1016/j.comnet.2021.108686.
  20. Zerwas J., Poese I., Schmid S., Blenk A. On the Benefits of Joint Optimization of Reconfigurable CDN-ISP Infrastructure // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2021. PP. 105-112. doi: 10.1109/TNSM.2021.3119134.
  21. Vorobev, A.; Soloviev, A.; Pilipenko, V.; Vorobeva, G.; Sakharov, Y. An Approach to Diagnostics of Geomagnetically Induced Currents Based on Ground Magnetometers Data // Appl. Sci. 2022, 12, 1522. https://doi.org/10.3390/app12031522
  22. Choi, B. Python Network Automation Labs: cron and SNMPv3. In: Introduction to Python Network Automation. Apress, Berkeley, CA, 2021.doi: 10.1007/978-1-4842-6806-3_15.
  23. Vorobev, A.V., Pilipenko, V.A., Enikeev, T.A., Vorobeva, G.R. Geoinformation system for analyzing the dynamics of extreme geomagnetic disturbances from observations of ground stations // Computer Optics. 2020. No. 44(5). P. 782–790.
  24. Barlas K., Stefaneas P. An Algebraic Specification / Schema for JSON // Journal of Engineering Research and Sciences. 2022. No. 1. doi: 10.55708/js0105025.
  25. Rajendran L., Veilumuthu R. An Efficient Distributed Model for XMLised Blob Data Generation // International Journal of Computer Applications. 2011. No. 22. doi: 10.5120/2561-3519.
  26. Yang Z., Jiang K., Lou M. [et al.] Defining health data elements under the HL7 development framework for metadata management // Journal of Biomedical Semantics. 2022. No. 13. doi: 10.1186/s13326-022-00265-5.
  27. Rahmatulloh A., Gunawan R., Nursuwars F. Performance comparison of signed algorithms on JSON Web Token // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. No. 550. P. 012023. doi: 10.1088/1757-899X/550/1/012023.
  28. Beltran V. Characterization of web single sign-on protocols // IEEE Communications Magazine. 2016. No. 54. P. 24-30. doi: 10.1109/MCOM.2016.7514160.
  29. Jones M., Bradley J., Sakimura N., JSON Web Token (JWT)., RFC 7519, doi: 10.17487/RFC7519, May 2015, https://www.rfc-editor.org/info/rfc7519.
  30. Cai Sh., Chen K., Liu M. [et al.] Garbage collection and data recovery for N2DB // Tsinghua Science and Technology. 2022. No. 27. P. 630-641. doi: 10.26599/TST.2021.9010016.
  31. Garcia A., May D., Nutting E. Integrated Hardware Garbage Collection // ACM Transactions on Embedded Computing Systems. 2021. No. 20. P. 1-25. doi: 10.1145/3450147.
  32. Zhang Q., Bernstein P., Berger D., Chandramouli B. Redy: remote dynamic memory cache // Proceedings of the VLDB Endowment. 2021. No. 15. P. 766-779. doi: 10.14778/3503585.3503587.
  33. Tserpes K., Pateraki M., Varlamis I. Strand: scalable trilateration with Node.js // Journal of Cloud Computing. 2019. No. 8. doi: 10.1186/s13677-019-0142-y.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».