FHIRで厳しいヘルスケアAIのパフォーマンス要求に応える

世界有数のアカデミックヘルスシステムであるStanford Health Careは、ChatEHRアプリケーションでInterSystems IRIS® for Healthを使用しています。 ChatEHRは、医療チームが平易な言葉で患者の記録と安全に対話することが可能です。 InterSystems IRIS for Healthの高度なHL7® FHIR®¹ リポジトリは、多様なデータを統合し、APIコールを最小限に抑え、待ち時間を短縮することで、AIパイプラインを加速します。

ChatEHRは革新的なAIアプリケーションで、臨床医が患者の病歴を尋ねたり、カルテを自動的に要約したり、平易な言葉を使ってリアルタイムの臨床・管理サポートを受けたりすることを可能にします。 医療提供者が患者との面談を合理化し、より迅速で、より良い情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。 完全に効果的であるためには、各クエリに情報を提供するために何百ものFHIRリソースを活用し、正確でコンテキストを認識した応答を数秒以内に提供しなければなりません。 ERのような高圧的な環境では、正しい情報を見つけるのが短時間遅れただけでも、転帰に悪影響を及ぼしかねません。 反応の悪いインターフェイスは、ケアの質を損ない、ユーザーを苛立たせ、適用を妨げる可能性があります。 ChatEHRは、診療現場で利用可能な複雑かつ増大するデータセットを扱う臨床医の負担を軽減します。

ChatEHR開発チームにとって、これらの厳しい性能要件を満たすことは簡単なことではありませんでした。 このアプリケーションはもともと、必要な情報を得るために複数のAPIコールを発行し、さまざまなデータソースに個別に問い合わせていました。 特定の回答を生成するのに数分から数時間かかっていました。 スタンフォード大学のデータサイエンスと統合チームは、大量の異種データを収集し、迅速かつ効率的に調査する方法を見つける必要がありました。

チームは、パフォーマンスとスケーラビリティの課題を克服するためにFHIRリポジトリアプローチをとり、AXIOM（Advanced Extraction for Intelligent Orchestration and Medical Insights）と呼ばれる標準ベースのデータ管理フレームワークを導入してデータフローを高速化し、スタンフォード大学の臨床AI開発プロジェクトの基盤として機能させました。 AXIOMは、クラウドファーストのデジタルヘルス開発プラットフォームであるInterSystems IRIS for Health上に構築されており、FHIRを含むあらゆる医療データ標準に対応するために必要なすべてのビルディングブロックを提供します。 スタンフォード・ヘルスケアは15年以上にわたり、様々なアプリケーションでインターシステムズ製品を活用しています。

InterSystems IRIS for Health には、患者データを効率的かつ安全に収集、保存、更新、交換するための拡張可能な FHIR リポジトリと包括的な REST API が含まれています。 APIコールを最小限に抑え、待ち時間とオーバーヘッドを削減し、クエリー時間を数分から数秒に短縮します。

AXIOMは、さまざまなソースからのデータを取り込み、統合することで、患者の複合ビューを作成します。 AIパイプラインを加速し、膨大なデータセットの迅速な分析を可能にします。 FHIRベースのフレームワークは、幅広い医療ITアプリケーションやシステムと容易に統合可能

ChatEHRを使えば、臨床医はデータを選別する時間を減らし、最も重要なこと、すなわち患者に集中する時間を増やすことができます。 このAIアシスタントは、臨床ワークフローを合理化し、重要な情報を表面化し、患者の移送や入院に関連する日常的な管理業務を自動化する。 InterSystems IRIS for Health FHIR リポジトリは、パフォーマンスの障害を排除し、断片化された患者データへのほぼ即時のアクセスを提供します。 AXIOMは、将来のイノベーションのための強固な基盤を築きました。 やがてChatEHRは、データの要約にとどまらず、診断を提案したり、個人に合わせた治療計画を提案したり、新たな健康リスクの早期指標に積極的にフラグを立てたりするまでに拡大する可能性がります

1。 Fast Healthcare Interoperability Resources（FHIR）は、EHRやその他のシステム内の電子医療情報に効率的にアクセスするための最新のグローバル標準です。