# External laboratory exam workflow ## 需求概述 - 小醫院缺專業檢驗儀器及人員,需委外檢驗 - 現行作業通常為受託醫院自訂之專屬規格,擴充整合困難 ## 20240806 - [Laboratory Results Observation](https://chatgpt.com/c/a32644e0-fbee-4bf7-8b73-c8072509c3f4) - 可進一步整理 JSON 範例及 CSV 檔,如 [Lab result CSV](https://chatgpt.com/c/a32644e0-fbee-4bf7-8b73-c8072509c3f4) ## 應用範圍 - 包含檢驗及基因檢測 - 含委外處方、產生數據、分析結果與報告 ## 配合的系統 - Server: Portal、Repositories(FHIR、DICOMweb、Virtual Slide、NGS server) - Client: EHR and PHR client,資料轉換 gateways、物流 client。物流及受託單位可回報送檢狀態 ## 流程概述 1. 委託單位採檢體[送檢單](https://docs.google.com/presentation/d/1T9i-nwx93sF1GclZ5-I2JHTctOFEhN1d/edit?usp=sharing&ouid=107126242390772765102&rtpof=true&sd=true)及檢體(注意檢體 ID) 2. 檢體物流派送 3. 受託單位收檢體(基於送檢單,產生內部作業檢驗處方) 4. 檢驗流程 5. 產生檢驗報告 -- 結果範例 -- 可先發展 CSV to FHIR 程式:[檢驗結果 CSV 範例](https://hackmd.io/k3RH4UyEQeW4rxiLOER0bg?view#Type-c)、 [Python example 1](http://203.64.84.150:51888/user5/v/2022-08-30CSVtoFHIR.mp4)、Python exp 1:搭配檢驗檢查應用情境(待完成) 6. 將報告上傳雲端,授權及通知委託單位 註: 資安、追蹤查核、計費及申報另外考慮 ## 需標準化規範 - 委外檢驗單 - 產生的數據: 每項檢驗結果之項目 Loinc 碼及數值規格 - 結果報告 - 系統整合架構 -- client 及 server 子系統需互通那些資訊 -- 資訊互通之資安管控機制 ## FHIR 檢驗數據 - 產生 FHIR observation JSON 檢驗結果、網頁輸入及 python 程式 - Q1. 請基於以下 CSV 資料產生 FHIR observation JSON 結果資料 項目,結果,單位,參考值 WBC,7880,/uL,3900 - 10800 - Q2 產生 HTML 程式: 請基於上述結果,提供 HTML 及JS 程式,網頁程式中包含 html text input 以輸入 subject.reference 以及 valueQuantity.vlue, 並在網頁上使用恰當的 HTML 標籤排版呈現(並非使用 JS 產生) code.text, code.coding.code , valueQuantity.unit, 及 referenceRange 等內容 - Q3 python 檢驗結果轉檔程式: 請產生 python 檢驗結果轉檔程式,轉檔程式包含兩個 CSV 檔: 檢驗項目定義 CSV 檔,檢驗結果數值 CSV 檔,如下範例: 檢驗項目定義 CSV 檔 Item,loinc,unit,referenceRange WBC,6690-2,/uL,3900 - 10800 檢驗結果數值 CSV 檔 patient id, loinc code, value 123,6690-2,4500 以此產生 FHIR observation JSON 檢驗結果 chatGPT result: https://chatgpt.com/share/9d80ce60-34f5-4e11-bbf3-6c23a352b265 ## 委外檢驗單規格 - 需確立包含的 resources: 委託單位及人員、受託單位及其窗口、病人、檢體、委外處方 - 每個 resource 需確立包含的欄位及規格,如: -- 委外檢驗單須那些病人識別資料。防範隱私外洩,越少越好? -- 檢體 ID 及保存處理特別註記(如需冷藏、時限、易碎、傳染性等) - 欄位編碼及其可填數值,如: -- ServiceRequest.code 在檢驗檢查委外情境採用的編碼,[官網範例 SNOMED code](https://www.hl7.org/fhir/valueset-procedure-code.html)、使否使用 LOINC code? 例如: [Radlex image procedure code](https://www.rsna.org/practice-tools/data-tools-and-standards/radlex-radiology-lexicon/procedure-names-radlex-playbook) -- [Specimen.type](https://terminology.hl7.org/4.0.0/ValueSet-v2-0487.html) - resource 之 reference, 注意產生的先後次序,如: -- 醫院中,通常是醫生開單,再到檢驗科採檢:Specimen.request Reference(ServiceRequest) Why the specimen was collected -- 委外檢驗通常會先採檢,再產生委外檢驗單: ServiceRequest.specimen Reference(Specimen),如下說明: ![](https://i.imgur.com/ZtWAh9T.png) 產生專屬規格的檢驗請款資料,可能的做法如下: ## E-claim for external laboratory exam - 基於 檢查結果 + 病人就醫及採檢資料 產生 檢驗請款資料 - 建議作法: -- 病人及就醫資料、委外檢驗單、檢驗檢查結果標準化 -- 撈取上述資料,產生專屬規格的檢驗請款資料 ## 醫療機構現行系統資料來源 - 撈資料庫、從匯出之 CSV或其他格式資料(如申報檔或 CDA) ## 應用情境範例 - 上傳 FHIR server 資料 -- 委檢單位事前上傳 Organization、Patient、Practitioner、Encounter、serviceRequest、specimen -- 受託單位上傳 observation, Organization、Practitioner - FHIR server 資料轉換成健保申報專屬規格 -- [檢驗(查)結果及出院病歷摘要上傳](https://docs.google.com/document/d/1P0e1VG_M0uSIkaXZZ0bVdMng3V7Zhtcd/edit?usp=sharing&ouid=107126242390772765102&rtpof=true&sd=true)、[PDF](https://drive.google.com/file/d/1P5JrRPSTJrVeKrDaq6x9mqDPgqCWC2o9/view?usp=sharing) ## Discussion - 委外檢驗單之稽核 (auditing) -- 需求: 委外檢驗流程之追蹤及稽核,並保護送檢及檢驗過程的個人隱私 -- 以單號 serviceRequest.id or Document.bundle.id -- 開單單位內部清楚採檢病人,但送檢及受託醫院或可不須知道病人識別 -- 或可 hash (單號與病人身分識別) 將其加在委外檢驗單中及檢驗結果報告當中 -- 委託單位收到報告時,可確認病人無誤。 -- 可授權病人 PHR 讀取此委外檢驗報告,並確認身分 -- 病人到受託醫院就醫時,亦可確認身分,將檢驗結果匯入醫院系統 我們可從上述資料,模擬產生病人、就醫、及採檢資料先上傳 FHIR server, 在產生上述 XML 資料。 註: 1. 委託診所及受託醫院 FHIR server 可能是不同台 2. 病人個資可存放在診所或醫院電腦中,FHIR server 上病人可儘量不放個資 ## reference - [HL7 internactional: Order Catalog Implementation Guide](https://build.fhir.org/ig/HL7/fhir-order-catalog/exlabservices.html#LabE1),想包含的範圍太大、僅有不完整的系統分析規範、無明確應用情境及範例 `