Flatiron Health

Анализ архитектуры Flatiron Health

Архитектура Flatiron Health основана на Унифицированном онкологическом слое данных, который функционирует как централизованный агрегатор клинических данных. В отличие от федеративных моделей, Flatiron использует Облачный конвейер ингестии для извлечения данных из распределенных онкологических практик в многопользовательскую среду для централизованной обработки и нормализации 🧠. Эта архитектура позволяет преобразовывать исходные клинические данные в модель общих данных Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP CDM) 📑.

Операционные сценарии

• Клиническая абстракция: Вход: Неструктурированные отчеты о патологии и заметки врачей -> Процесс: Абстракция с участием человека и поддержкой NLP -> Выход: Структурированные данные стадирования TNM и биомаркеры 📑.
• Генерация RWE: Вход: Продольные записи ЭМК -> Процесс: Деидентификация, нормализация и маппинг -> Выход: Набор данных исследовательского уровня для регуляторных подач 📑.
• Подбор клинических испытаний: Вход: Данные пациентов в реальном времени -> Процесс: Скрининг на соответствие критериям NCCN на основе правил -> Выход: Предварительно отобранные когорты пациентов для OncoTrials 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Архитектура безопасности и соответствия

Платформа реализует многоуровневую систему безопасности, направленную на защиту защищенной медицинской информации (PHI). Данные проходят через проприетарный движок деидентификации для обеспечения соответствия методу экспертного определения HIPAA перед использованием в исследованиях 📑.

• Контроль доступа: Применяются ролевые модели управления доступом (RBAC) и аудит логов для всех операций посредничества с данными 🧠.
• Суверенитет данных: Используются изолированные логические уровни абстракции для поддержания целостности данных в рамках межинституциональных исследовательских коллабораций 📑.

Уровень интероперабельности и интеграции

Flatiron использует Адаптер интероперабельности в здравоохранении для взаимодействия с внешними системами ЭМК. Это обеспечивает двунаправленный поток данных, особенно через модуль 'Clinical Pipe', который автоматизирует передачу данных из ЭМК в системы электронного сбора данных (EDC) 📑.

• Поддержка протоколов: Подключение через HL7 FHIR и RESTful API для ингестии данных в реальном времени 📑.
• Маппинг онкологических стандартов: Встроенная поддержка стадирования AJCC и критериев RECIST на этапе нормализации данных 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить задержку и пропускную способность модуля 'Clinical Pipe' при передаче больших объемов данных. Организациям необходимо запросить документацию по алгоритмам деидентификации неструктурированного текста для обеспечения соответствия институциональной толерантности к рискам 🌑. Требуется подтвердить соотношение ручной верификации в процессе абстракции для определения накладных расходов на участие человека 🌑.