복잡한 임상 데이터가 모델이 되기 전에 시각화하기

혈압 측정치는 단순해 보이지만, Ian McNicoll이 그것이 의료 기록 내에서 무엇을 의미해야 하는지 질문하기 전까지는 그렇습니다. 어떤 단위를 지원해야 할까요? 환자의 자세는 어땠나요? 숫자와 함께 전달되어야 할 맥락은 무엇인가요? 임상 정보학자이자 전직 스코틀랜드 일반의인 Ian에게 이와 같은 질문들은 의학과 소프트웨어 사이에 존재합니다.

freshEHR Clinical Informatics의 설립자이자 최고경영자이며 openEHR International의 이사이자 전 공동 의장인 Ian은 임상 지식을 재사용 가능한 데이터 모델로 전환하는 것을 돕습니다. 이러한 모델이 기술 시스템에 도달하기 훨씬 전에, 그와 더 넓은 openEHR 커뮤니티는 Xmind를 사용하여 모델의 구조를 시각화합니다.

Xmind를 사용하여 복잡한 전문 지식을 사람들이 함께 검토할 수 있는 형태로 만들어 보세요.

하나의 측정치에 의사결정의 전체 트리가 담길 수 있습니다

Ian은 임상 데이터 모델링을 설명할 때 종종 친숙한 주제인 체중으로 시작합니다. 체중을 기록하는 것은 단 하나의 숫자만 필요해 보일 수 있습니다. 하지만 이내 질문이 시작됩니다. 모델이 킬로그램과 야드파운드법 측정을 모두 수용해야 할까요? 아이의 체중을 옷을 입은 채로 쟀나요? 측정치에 메모가 필요한가요? 동일한 개념이 서로 다른 언어에서 어떻게 작동할까요?

혈압은 그 자체로 수축기 및 이완기 혈압 수치, 환자의 자세, 측정 당시의 상황, 주변 임상 맥락 등 다양한 갈래를 가집니다. 각각의 답변은 명확하게 표현되어야 할 또 다른 의사결정을 드러낼 수 있습니다.

Ian은 의료 데이터와 아이디어를 트리 구조이자 프랙탈과 같다고 설명합니다. 그 의미는 개별 데이터 포인트뿐만 아니라 그 포인트들이 서로 어떻게 연관되어 있는지에 따라 달라집니다. 공유 임상 모델을 구축하는 사람들에게 과제는 단순히 정보를 수집하는 것이 아닙니다. 소프트웨어에 고정되기 전에 임상의가 이해하고, 질문하고, 개선할 수 있는 구조를 찾는 것입니다.

맵은 스프레드시트와 시스템을 연결하는 가교 역할을 합니다

Ian의 맵은 모델링 프로세스에서 특정 위치를 차지합니다. 이 맵들은 임상의들이 제공한 요구사항과 소프트웨어 시스템이 최종적으로 사용할 공식 모델 사이에 위치합니다.

임상 요구사항에서 시각적 구조로

작업은 대개 임상 그룹이 작성한 스프레드시트에서 시작됩니다. 예를 들어, 안과 전문의는 녹내장에 대해 수집해야 하는 모든 정보의 목록을 만들 수 있습니다. 행들은 요구사항을 담고 있지만, 그 뒤에 숨겨진 임상적 형태를 반드시 보여주는 것은 아닙니다.

Ian은 이 자료를 Xmind에서 다시 구축합니다. 상단의 조직도와 하단의 트리 차트가 혼합된 구조를 통해 데이터세트의 광범위한 구성에서 더 상세한 임상 갈래로 이동할 수 있습니다. 요청된 데이터 포인트를 기존 openEHR 모델에 연결하고 새로운 작업이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

각 시각적 선택은 실질적인 의미를 담고 있습니다:

마커는 어떤 데이터 포인트가 준비되었고 어떤 것에 아직 검토가 필요한지 보여줍니다.
테두리는 관련 코드 목록을 함께 묶어줍니다.
노트는 원본 소스의 설명을 보존합니다.
아웃라이너는 검토가 더 쉬운 선형 형태로 동일한 구조를 제시합니다.

이러한 세부 사항들은 Ian이 단순한 스프레드시트를 임상의들이 데이터를 이해하는 방식을 반영하는 구조로 전환하는 데 도움을 줍니다.

작동하는 맵에서 공식 데이터 모델로

맵은 완성된 임상 모델이 아닙니다. 이는 커뮤니티가 스프레드시트를 해석하고, 관계를 정리하며, 각 부분이 더 큰 임상 그림 내에서 어떻게 속하는지 결정하는 준비 단계의 공간입니다.

구조가 명확해지면 전용 openEHR 도구를 사용하여 소프트웨어 시스템이 작동할 수 있는 공식 아키타입과 템플릿을 생성합니다. 그런 다음 이러한 모델을 검토, 번역, 버전 관리하고 공유 라이브러리에 추가할 수 있습니다.

Xmind는 임상적 전문 지식이나 기술적 모델링을 대체하지 않습니다. 대신 그 의미가 코드로 표현되기 전에 모델이 무엇을 의미해야 하는지 양측이 함께 결정할 수 있는 공통의 장을 제공합니다.

하나의 구조가 커뮤니티를 위한 언어가 됩니다

Ian은 커뮤니티가 다른 마인드맵 도구를 사용해 본 후, 최소 10년 전에 Xmind를 워크플로우에 처음 도입했습니다. 구조를 결합하는 기능은 모델이 개발되는 방식에 잘 맞았습니다. 사용해야 한다는 공식적인 요구사항이 없었음에도 불구하고, Xmind는 점차 Ian이 도구 체인의 이 초기 단계를 위한 커뮤니티의 "사실상의 표준"이라고 부르는 것이 되었습니다.

openEHR 커뮤니티는 국제적이며 협력적입니다. 임상의와 모델러는 토론 포럼에서 .xmind 파일을 공유하고, 모델을 검토하고, 번역하고, 완성된 작업물을 공용 라이브러리에 반환합니다. 경험이 많은 멤버들은 신규 참여자들이 무엇을 사용하는지 물어볼 때 Xmind를 추천하기도 하지만, 이 도구가 중요한 이유는 참여를 위해 필수적이기 때문이 아니라 구조가 유용하기 때문입니다.

이러한 공유된 시각적 언어는 다양한 배경을 가진 사람들이 중간 지점에서 만날 수 있도록 돕습니다. 임상의는 해당 갈래가 실제 의료 현장을 반영하고 있는지 검토하기 위해 기술적인 모델링 언어를 읽을 필요가 없습니다. 모델러는 요청된 각 필드가 더 넓은 임상 그림 내에서 어떻게 속하는지 추적할 수 있습니다.

이 광범위한 프로세스를 통해 생성된 공식 모델은 런던의 Universal Care Plan과 독일, 슬로베니아, 아일랜드의 openEHR 이니셔티브를 포함한 여러 국가의 의료 프로젝트를 지원합니다. 규모 확장은 나중에 이루어집니다. 첫 번째 단계는 여전히 한 무리의 사람들이 서로 같은 것을 의미하고 있는지 확인하는 것입니다.