医療・ヘルスケア向けの MongoDB データベース

医療業界では、データが課題となっています。FHIR の登場と相互運用性の推進により、一時的で関連性のない治療方式から、生涯にわたって健康を促進するために患者の状態を「長期的」に捉える総合的な治療方式に移行する未来が視野に入ってきています。この未来は、適切な医療データベースプラットフォームを選択することで到達できます。

医療機関と支払者が扱っている閉鎖型の電子健康記録（EHR）システムでは、診療データは旧式のレガシーデータベースに保管され、医療記録や医療データは互換性のない複数のデータ基準形式で保存されています。これらは、患者ケアを改善するために診療記録などの医療データが自由にかつ安全にやり取りされるのを妨げる数々の問題の一部にすぎません。

医療データベースは、医療を提供するための基盤となる要素です。

中でもよく使用されているのが、リレーショナル（SQL）と非リレーショナル（NoSQL）タイプのデータベースです。

多数の医療機関で使用されているリレーショナルデータベースの基盤となる技術が初めて開発されたのは 1970 年と、クラウドコンピューティング時代よりかなり前に遡ります。そのため、この種のデータベースは、FHIR のような進化し続ける基準への対応は一切想定されていませんでした。同様に、接続型デバイス、および現在そうしたデバイスで生成されるデータの量、種類、速度に対応するようにも開発されていません。

その結果、医療機関や支払者は、スタートアップや新規参入者のように、円滑でパーソナライズされたデジタル体験を医療サービスで提供するのに苦戦しています。

医療分野と業界は長年にわたり、レガシーのデータベースシステムや他の医療データベースのモダナイゼーションに関して、その是非と方法をめぐる課題と取り組んできました。デジタルエンゲージメント戦略の台頭に伴い、接続型ケア、リアルタイムトランザクション、アナリティクス、アジャイル製品開発に対応可能なデータベースシステムが必要となり、レガシーモダナイゼーションは医療分野における必須課題となっています。

レガシーモダナイゼーションの鍵となるのが、レガシーシステムと新アーキテクチャー、運用データレイヤー（ODL）をつなぐ橋の構築です。

このアプローチにより、医療機関は高コストのレガシーシステムから他のシステムへのトラフィックの移行を進め、最終的には、モノリシックなアプリケーションをマイクロサービス群へと再設計できるようになります。同時に、FHIR のデータ規格を適用し、FHIR コンプライアンスプロジェクトを利用できます。これは単なるチェックボックス形式のコンプライアンスでなく、より先進的なデータインフラストラクチャーの戦略的な出発点となります。

重要なのは、ODL を段階的に展開するという点であり、総入れ替えによるイチかバチかというリスクを負うことなく、計画的にデジタルトランスフォーメーションプロジェクトに着手することができます。

臨床ワークフローと患者体験の改善は、関連する医療データの円滑なやり取りとリアルタイムのアクセスにかかっています。つまり、データベースの選択が極めて重要となります。

所属医療機関とそのデータベースシステムについてご回答ください。

次の行為はどの程度簡単でしょうか。

デジタルトランスフォーメーション計画実行の成否は、上記の質問の回答によって決まります。3 つの質問のすべての回答が「それほど簡単ではない」である場合、デジタルトランスフォーメーションに大きな課題を抱えている多くの組織の 1 つとなります。

根強い反対勢力、すなわち「デジタル抵抗派」との闘いから先に進むことができません。

患者に期待される現代的な医療体験を提供し革新を起こすために、医療機関がまず手放さなければならないのが、レガシーハードウェアにつきものの柔軟性に欠ける医療データベースやアーキテクチャー、およびモノリシックな医療データや治療アプリケーションです。

最新の医療データベースでさえ、なおリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）などの従来のデータアーキテクチャーに依存しており、変更を必要以上に困難にしています。これらのデータベースは、イノベーションを遅らせ、失敗を恐れて行動に踏み出せない原因となっています。また、データプライバシーなど、RDBMS の考案時点では存在しなかったビジネス要件への対応も複雑にします。

MongoDB は、医療データを処理し、レガシー医療システムをモダナイズするための別の方式を提案しています。それが、MongoDB の中核をなす（NoSQL）ドキュメントモデルです。このモデルは将来のデータ需要に適応する上で他に類を見ない柔軟性を備えています。

医療機関は、MongoDB の採用により、接続型医療デバイスなどの新たな情報源からのデータで患者の状態をより詳しく把握できます。