Python で pandas を使って FHIR データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for FHIR、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、FHIR に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、FHIR のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して FHIR のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での FHIR のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。FHIR に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を FHIR に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

FHIR のデータへの接続

FHIR のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

URL をFHIR サーバーのService Base URL に設定します。これは接続したいFHIR サーバーでリソースが定義されているアドレスです。ConnectionType をサポートされている接続タイプに設定します。ContentType をドキュメントのフォーマットに設定します。AuthScheme をFHIR サーバーの認証要件に基づいて設定します。

汎用、Azure ベース、AWS ベース、およびGoogle ベースのFHIR サーバー実装がサポートされます。

Service Base URL のサンプル

• 汎用：http://my_fhir_server/r4b/
• Azure：https://MY_AZURE_FHIR.azurehealthcareapis.com/
• AWS：https://healthlake.REGION.amazonaws.com/datastore/DATASTORE_ID/r4/
• Google：https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID/fhir/

汎用FHIR インスタンス

CData 製品はFHIR のカスタムインスタンスへの接続をサポートします。カスタムFHIR サーバーへの認証はOAuth で行います（OAuth の詳細はヘルプドキュメントを参照してください）。カスタムFHIR インスタンスに接続する前に、ConnectionType をGenericに設定する必要があります。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して FHIR にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で FHIR のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、FHIR のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("fhir:///?URL=http://test.fhir.org/r4b/&ConnectionType=Generic&ContentType=JSON&AuthScheme=None")

FHIR への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT Id, [name-use] FROM Patient WHERE [address-city] = 'New York'", engine)

FHIR のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して FHIR のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="[name-use]")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for FHIR の 30日間無料トライアルをダウンロードして、FHIR のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("fhir:///?URL=http://test.fhir.org/r4b/&ConnectionType=Generic&ContentType=JSON&AuthScheme=None")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, [name-use] FROM Patient WHERE [address-city] = 'New York'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="[name-use]")
plt.show()