CDS tool chain

Dieses Repository enthält die Bestandteile der CDS tool chain zur Verarbeitung von MII KDS FHIR Ressourcen. Es handelt sich um eine modular aufgebaute Referenzimplementierung, welche z.B. Datenintegrationszentren (DIZ) der MII eingesetzt werden kann. Hierbei werden FHIR-Ressourcen vom KDS (Kerndatensatz) FHIR Server / Endpunkt heruntergeladen, in eine Tabellenstruktur überführt (CDS2DB) und in eine Posgres-Datenbank (CDS_HUB) geschrieben. In einen nächsten Schritt werden die Daten geprüft, harmonisiert und können mit Hilfe von Algorithmen weiter verarbeitet werden (DataProcessor). Anschließend werden die Daten über ein Frontend (z.B. Redcap) auf einer Benutzeroberfläche sichtbar gemacht (DB2Frontend, Frontend).

Der detaillierte Datenfluss zwischen den und innerhalb der Module ist in der Datei Dataflow beschrieben.

Der gesamte Ablauf der CDS Toolchain ist in der Datei fulltoolchaindescription beschrieben.

Bestandteile der CDS tool chain

Hier werden alle verwendeten Bestandteile bzw. CDS-Module aufgelistet. Detaillierte Beschreibungen sind in den jeweiligen Ordnern zu finden. Ein Modul ist eine eigenständige Softwarekomponente mit klar definierten Funktionalitäten. Die Module kommunizieren über Schnittstellen miteinander und sind austauschbar.

FHIR Server / Endpunkt

Hierbei handelt es sich um die vom Datenintegrationszentrum zur Verfügung gestellten FHIR Server. Zu Testzwecken ist es zudem möglich, andere FHIR Server mit KDS-konformen FHIR Ressourcen zu konfigurieren, z.B. die der MII Testinfrastruktur (kerndatensatz-testdaten).

CDS2DB

Dieses R-Modul dient zur Ausleitung Kerndatensatz-konformer Daten in eine Postgres-Datenbank.

Der Quellcode (R) dafür befindet sich im Ordner R-cds2db.

Eine Beschreibung zur Konfiguration und Ausführung befindet sich in R-cds2db.

CDS_HUB

Beim CDS_HUB handelt es sich um eine relationale Datenbank (Postgres). Im Ordner Postgres-cds_hub befinden sich Dateien für die Konfiguration und Initialisierung.

Eine Beschreibung der Datenbankstruktur befindet sich unter Postgres-cdshub/DBdescription. \ Eine Beschreibung, wie der Zugriff erfolgt befindet sich unter Postgres-cds_hub .

DataProcessor

Der DataProcessor verarbeitet die Daten des CDS_HUB. Diese Verarbeitung kann z.B. eine Filterung von zuvor importierten Daten für die Anzeige im Frontend sein.

Weitere Informationen zum DataProcessor befinden sich im Ordner R-dataprocessor.

Input-Repo

Das Input-Repo wird in zukünftigen Releases für den Zugriff auf Algorithmen zur Berechnung, z.B. von Scores, verwendet.

DB2Frontend

Dieses R-Modul befindet sich im Ordner R-db2frontend und dient der Synchronisation von Daten zwischen CDS_HUB (Postgres-Datenbank) und Frontent (redcap).

Frontend (REDCap)

Das Frontend dient der Anzeige von importierten KDS-FHIR Daten und zur Erfassung von Rückmeldungen. Das Frontend ist eine Web-Anwendung und besteht aus 2 Teilen.

Die Web-Anwendung (PHP) befindet sich im Verzeichnis REDCap-app. Dieses Verzeichnis enthält u.a. Anweisungen zur Erzeugung der Laufzeitumgebung (Dockerfile).

Die REDCap-app benötigt eine Datenbank (mariadb), welche sich im Verzeichnis REDCap-db befindet. Dort befinden sich zudem Dateien zum Setzen von Passwörtern, Umgebundgvariablen, etc. sowie zur Initialisierung der Datenbank (init/redcap.sql).

R-etlutils

Dieser Ordner ist eine Sammlung von R Funktionen, die von den R-Modulen (CDS2DB, DataProcessor, DB2Frontend) der CDS tool chain genutzt werden.

Anforderungen / Voraussetzungen

Aktuell werden Erfahrungen beim Einsatz der CDS tool chain gesammelt. Wir können die Anforderungen an CPU/RAM/Storage daher nur schätzen. Dabei gehen wir vom folgenden Anwendungsfall an einem Standort aus:

• Laufzeit ca. 2 Jahre
• 2-6 Stationen
• 20-24 Betten je Station
• 5-6 Neuaufnahmen je Tag
• durchschn. Liegedauer 5 Tage (davon 30 % Kurzlieger)

Daraus kommen wir zu folgender Abschätzung der IT-Ressourcen:

| | | | --- | --- | | CPU | 2-4 Kerne | | RAM | 8-16 Gb | | Storage | 500 Gb |

Es handelt sich dabei um eine Schätzung. Je nach Datenbestand kann es erforderlich sein, die IT-Ressourcen anzupassen. Nach bisherigen Rückmeldungen kann eine Erhöhung der IT-Ressourcen auf 8 CPU-Kerne und 64 Gb RAM die Verarbeitung ggf. stark beschleunigen.

Installation

Folgende Anweisungen müssen ausgeführt werden, um die CDS tool chain zu verwenden: Install

Verwendung

Die Ausführung kann manuell durch DIZ Mitarbeitende oder in regelmäßigen Abständen zeitgesteuert (cron) ausgeführt werden, siehe Hinweise unter Discussions #750. Der folgende Aufruf führt die CDS Tool Chain komplett aus: console docker compose run --rm --no-deps r-env Rscript R-cdstoolchain/StartCDSToolChain.R Hinweis: Um eine sinnvolles Intervall für die zeitgesteuerte Ausführung der CDS Tool Chain zu wählen, sollten die initialen Aufrufe (z.B. die ersten 3 Tage der Verwendung) manuell erfolgen, um die typischen Laufzeiten am Standort zu ermitteln. Der initiale Lauf dauert länger, spätere Läufe entsprechend kürzer, da nur noch Änderungen verarbeitet werden. Es wird empfohlen die CDS Tool Chain in der Projektlaufzeit mehrfach täglich auszuführen, mind. jedoch einmal am Tag. Bei der Wahl des Ausführungsintervals sollte darauf geachtet werden, dass ein typischer Durchlauf innerhalb des Intervalls erfolgen kann. Wird z.B. ermittelt, dass ein Lauf mit den typischen Änderungen bei den Patientendaten auf den INTERPOLAR-Stationen ca. 1h dauert, kann die CDS Tool Chain via cron 2-stündlich laufen.

Um die Teilschritte einzeln auszuführen, können die folgenden Aufrufe in der hier angegebenen typischen Reihenfolge verwendet werden:

1. CDS2DB ausführen (Ziffern 1-3 in der Grafik oben), um die Daten vom FHIR-Server herunterzuladen und in CDS_HUB DB zu speichern console docker compose run --rm --no-deps r-env Rscript R-cds2db/StartRetrieval.R
2. DB2Frontend ausführen (Ziffern 8 und 9 in der Grafik oben), um bereits vorhandene Daten im Frontend in CDSHUB zu übernehmen ```console docker compose run --rm --no-deps r-env Rscript R-db2frontend/Start1Frontend2DB.R ```
3. DataProcessor ausführen (Ziffern 4 und 5 in der Grafik oben), um in CDS_HUB vorhandene Daten zu verarbeiten console docker compose run --rm --no-deps r-env Rscript R-dataprocessor/StartDataProcessor.R
4. DB2Frontend ausführen (Ziffern 6 und 7 in der Grafik oben), um über CDS2DB und DataProcessor in CDSHUB hinzugefügte Daten in das Frontend zu übernehmen ```console docker compose run --rm --no-deps r-env Rscript R-db2frontend/Start2DB2Frontend.R ```

Hilfe und Unterstützung

• Frequently Asked Questions (FAQ)
• Haben Sie einen Fehler gefunden, legen Sie bitte ein Ticket (Issues->New issue) an.
• Haben Sie Vorschläge zur Verbesserung oder Fragen, erstellen Sie bitte einen Beitrag unter Discussions.
• Hinweise zum Umgang mit Fehlern und Änderungswünschen sind in diesem Beitrag zusammengefasst.