Python のDash ライブラリを使って、FHIR データ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Python エコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for FHIR を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでFHIR にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、FHIR に連携して、FHIR データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. FHIR をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにFHIR データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でFHIR データを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.fhir as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData FHIR Connector からFHIR データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URL=http://test.fhir.org/r4b/;ConnectionType=Generic;ContentType=JSON;AuthScheme=None;")

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。

FHIR にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

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

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-fhiredataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、FHIR データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.Id, y=df.[name-use], name='Id')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='FHIR Patient Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでFHIR データ を見てみましょう。

python fhir-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

FHIR Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、FHIR データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.fhir as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("URL=http://test.fhir.org/r4b/;ConnectionType=Generic;ContentType=JSON;AuthScheme=None;")

df = pd.read_sql("SELECT Id, [name-use] FROM Patient WHERE [address-city] = 'New York'", cnxn)
app_name = 'dash-fhirdataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.Id, y=df.[name-use], name='Id')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='FHIR Patient Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)