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患者ジャーニーデータテンプレート

Oracle Health (Cerner)

患者ジャーニーデータテンプレート

この包括的なテンプレートは、患者ジャーニーを効果的に分析および最適化するために必要な重要なデータを概説しています。収集すべき重要な属性、追跡すべき主要な活動、およびデータ抽出に関する実践的なガイダンスの構造化された概要を提供します。このリソースを使用して、シームレスなプロセスマイニング体験のためにイベントログを準備してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
抽出の手引き

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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患者ジャーニー属性

これらは、システム内の患者ジャーニーを包括的に分析するために、イベントログに含めることを推奨されるデータフィールドです。

5 必須 9 推奨 6 任意

	名前	説明
	アクティビティ ClinicalEventTag	実施された臨床的または管理的なイベントの名前または説明。
説明この属性は、「薬剤投与済み」、「バイタルサイン測定済み」、「患者退院済み」など、患者ケア中に取られた具体的な行動を捉えます。これはプロセスステップの人間が読めるラベルを提供します。 Cernerでは、これはしばしば `CLINICAL_EVENT` テーブルから派生し、特に `EVENT_CD` (イベントコード) をその表示値にマッピングするか、`EVENT_TAG` を使用します。ここでは、読みやすいプロセスマップのために一貫した命名規則が重要です。その重要性プロセスマップのステップを定義し、ワークフローの可視化を可能にします。取得元テーブル: CLINICAL_EVENT, カラム: EVENT_TAG または EVENT_CD のリンクされたCODE_VALUE 例トリアージアセスメント白血球5分類退院指示患者転送
	イベントのタイムスタンプ EventEndDateTime	活動が発生または完了した具体的な日時。
説明この属性は、イベントが発生した正確な瞬間を記録します。活動を順序付け、プロセスステップ間のサイクルタイムを計算するために使用されます。 `CLINICAL_EVENT` テーブルでは、これは通常 `EVENT_END_DT_TM` に対応します。ここでの正確さは、「患者登録済み」から「トリアージアセスメント」までの期間など、待ち時間を計算するために不可欠です。その重要性イベントの順序を決定し、リードタイムのようなパフォーマンスKPIを計算するために不可欠です。取得元テーブル: CLINICAL_EVENT, カラム: EVENT_END_DT_TM 例 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:45Z2023-10-16T14:20:00Z
	患者エピソード EncounterId	特定の患者受診またはケアのエピソードの一意の識別子。
説明この属性は、患者ジャーニーの中心的なケース識別子として機能します。これは、単一のケア期間（例：入院または緊急受診）内で発生するすべての臨床イベント、オーダー、および管理アクションをグループ化します。プロセスマイニングでは、このIDは、ばらばらの活動を統一されたプロセスビューに相関させるために不可欠です。技術的には、これはCerner Millenniumデータベース内の `ENCOUNTER` テーブルの `ENCNTR_ID` に対応します。これは、患者のデモグラフィック、オーダー、および臨床イベントをリンクするために使用される主キーです。その重要性これは、入院から退院までのエンドツーエンドの患者ジャーニーを再構築するために不可欠な基本キーです。取得元テーブル: ENCOUNTER, カラム: ENCNTR_ID 例 123456789876543211223344
	ソースシステム SourceSystem	`データ`の`発信元``システム`名です。
説明データレコードのソースアプリケーションを識別します。この文脈では、主に「Oracle Health」または「Cerner Millennium」となります。これは、他のEMRや部門システムとデータが混在するマルチシステム環境で役立ちます。複数のソースが取り込まれている場合、アナリストはデータ元の出所に基づいてプロセス分析をフィルタリングまたはセグメント化できます。その重要性特に複数システムでのプロセスマイニング設定において、データリネージとトレーサビリティを保証します。取得元ハードコードされた文字列またはシステムメタデータ例 Oracle HealthCerner Millennium
	最終データ更新 LastDataUpdate	レコードがウェアハウスから抽出された、または最後に変更された際のタイムスタンプ。
説明分析で使用されるデータの鮮度を示します。このタイムスタンプは、ユーザーがリアルタイムデータを見ているのか、以前のロードからのスナップショットを見ているのかを理解するのに役立ちます。これは通常、臨床属性ではなく、ETL（抽出、変換、ロード）プロセス中に生成されます。その重要性データガバナンスと、最新情報に基づいて分析が実行されることを保証するために不可欠です。取得元 ETLシステムタイムスタンプ例 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	オーダー項目 OrderMnemonic	検査や薬剤など、特定されたオーダーの名前。
説明オーダーイベントの内容（例：「血球数算定」、「アスピリン81mg」）を記述します。この属性は、「診断オーダー発行」および「薬剤投与」アクティビティに必要なコンテキストを提供します。通常、`ORDERS`テーブルの`ORDER_MNEMONIC`に見られます。これはプロセスを流れる「製品」として機能します。その重要性診断および治療パスのきめ細かな分析に必要です。取得元テーブル: ORDERS, カラム: ORDER_MNEMONIC 例胸部X線基礎代謝パネルアセトアミノフェン脳MRI
	ケース種別 EncounterType	患者の受診の分類（例：入院、外来、緊急）。
説明患者エピソードの性質を分類します。これはデータをスライスするための主要なディメンションであり、「緊急」受診のプロセスフローは「選択入院」受診とは大きく異なるためです。これは、`ENCOUNTER`テーブルの`ENCNTR_TYPE_CD`から派生し、コードセット値（例：「入院」、「緊急」）を参照します。その重要性異なるケア設定間での経路とスループットの比較分析を可能にします。取得元テーブル: ENCOUNTER, カラム: ENCNTR_TYPE_CD (CODE_VALUE経由で解決) 例入院患者緊急外来患者日帰り手術
	ユーザー PerformingPrsnlId	その活動を実行した臨床医の識別子または名前。
説明薬剤を投与する看護師や退院に署名する医師など、プロセスステップを実行した人物を記録します。これにより、リソース利用分析が可能になります。 Cernerでは、テーブル（オーダーと臨床イベント）に応じて、これはしばしば`PERFORMED_PRSNL_ID`または`UPDT_ID`です。これを汎用的な「ユーザー」属性にマッピングすることで、職務分掌分析が容易になります。その重要性リソース分析をサポートし、潜在的なトレーニングニーズや作業負荷の不均衡を特定します。取得元テーブル: CLINICAL_EVENT, カラム: PERFORMED_PRSNL_ID 例スミス医師RNジョーンズSysAdmin
	主な診断 DiagnosisCode	ケアの主な理由を表すICD-10またはSNOMEDコード。
説明エピソードに割り当てられた標準化された臨床コード（例：肺炎の「J18.9」）。これにより、特定の疾患における「治療プロトコル逸脱」を分析するために、病状別に患者をグループ化できます。 `DIAGNOSIS` テーブルにあり、エンカウンターにリンクされています。その重要性特定の病状における患者経路の公平な比較を可能にします。取得元テーブル: DIAGNOSIS, カラム: DIAGNOSIS_CODE (命名法経由) 例 I10E11.9J18.9
	再入院か IsReadmission	このエピソードが以前の退院から30日以内に発生したかどうかを示すフラグ。
説明再入院を示すケースを識別するために使用されるブール型のフラグです。これは、現在のエピソードの入院日と、同じ`PersonId`の以前のエピソードの退院日を比較して計算されます。「患者再入院トレンド」ダッシュボードに不可欠です。その重要性主要なケア品質指標である「患者再入院率」KPIを直接サポートします。取得元 ENCOUNTERレコードを比較するSQLロジックを介して派生例 truefalse
	在院日数 LengthOfStay	患者エピソードの総期間（日数または時間）。
説明これは、入院タイムスタンプと退院タイムスタンプの間の時間差を表す計算された属性です。「全体的な患者在院日数分析」ダッシュボードの主要な効率性指標です。プロセスマイニングツール内で計算することも可能ですが、ケースレベルで事前に計算された静的属性としてインポートする方が、パフォーマンス上効率的であることがよくあります。その重要性病院経営にとって最も重要な効率性KPIです。取得元 ENCOUNTER.REG_DT_TMおよびDISCH_DT_TMから派生例 4.5日2 hours12日間
	患者ID PersonId	複数のエンカウンターにおける患者の一意の識別子。
説明ケースIDとは異なり、患者ID（または人物ID）は、患者のすべての病院受診を通じて一定です。この属性は、再入院率の分析や患者の長期的な履歴を理解するために重要です。 Cernerでは、これは`PERSON`テーブルの`PERSON_ID`です。複数の`ENCNTR_ID`レコードをリンクします。その重要性個別のエピソードを同じ個人にリンクすることで、「患者再入院率」KPIを可能にします。取得元テーブル: PERSON, カラム: PERSON_ID 例 P10001P55992P99221
	退院ステータス DischargeDisposition	退院時の患者の行き先またはステータス。
説明エピソード終了後、患者がどこへ行ったか（例：「自宅へ帰宅」、「専門看護施設」、「死亡」など）を示します。これは「退院計画」分析や成功しなかった結果の特定に不可欠です。 `ENCOUNTER` テーブルの `DISCH_DISPOSITION_CD` に見られます。その重要性主要な成果指標であり、患者ジャーニーの「最終状態」を定義します。取得元テーブル: ENCOUNTER, カラム: DISCH_DISPOSITION_CD (CODE_VALUE経由で解決) 例自宅へ退院リハビリテーションへ転送医師の助言に反して退院失効
	部署 NurseUnit	イベントが発生した特定の病棟、ユニット、または部門。
説明イベント発生時に患者を担当する物理的な場所または組織単位（例：「ICU」、「一般外科」、「救急部門」）を特定します。これにより、ユニット間の移動を追跡することで、「病棟間転送効率」ダッシュボードに役立ちます。Cernerでは、これはしばしばエンカウンターまたは追跡テーブルの`LOC_NURSE_UNIT_CD`です。その重要性特定の部門におけるボトルネック分析と、患者フローの地理的可視化に不可欠です。取得元テーブル: ENCOUNTER または CLINICAL_EVENT, カラム: LOC_NURSE_UNIT_CD 例救急部門心臓病棟ICU放射線科
	トリアージ優先度 TriageAcuity	トリアージアセスメント中に割り当てられた緊急度レベル。
説明患者の状態の重症度を示す数値またはカテゴリ値（例：1-緊急から5-非緊急）。これは、優先度の高い患者は待ち時間が短いべきであるため、待ち時間を分析するための重要なセグメンテーション属性です。通常、トリアージイベント中の臨床フォームまたは特定の観察コードで取得されます。その重要性臨床的な緊急度に応じてプロセスが患者を正しく優先しているかを検証するために不可欠です。取得元 Oracle Health (Cerner)のドキュメントを参照する例 12345
	入院経路 AdmissionSource	患者入院の起点。
説明「医師からの紹介」、「救急室」、「他の病院からの転送」など、患者がどのように病院システムに入ったかを示します。これにより、病院プロセスの「玄関口」を分析できます。これは`ENCOUNTER`テーブルの`ADMIT_SRC_CD`にマッピングされます。その重要性エントリポイントに基づいて「初期評価待ち時間」を文脈化します。取得元テーブル: ENCOUNTER, カラム: ADMIT_SRC_CD 例救急室医師紹介病院からの転送
	支払者タイプ FinancialClass	患者の主な保険適用または財務分類。
説明患者を支払い元（例：メディケア、民間保険、自己負担）に基づいて分類します。この属性は、保険タイプによってプロセスフローや入院期間が異なるかどうかを分析するために使用されます。 `ENCOUNTER`テーブルの`FINANCIAL_CLASS_CD`から派生します。その重要性支払いタイプに基づくケア提供または管理処理における不均衡を特定するのに役立ちます。取得元テーブル: ENCOUNTER, カラム: FINANCIAL_CLASS_CD (CODE_VALUE経由で解決) 例メディケアブルークロス自費メディケイド
	注文番号 OrderId	特定のオーダー（検査、薬剤、診察）の一意の識別子。
説明オーダーのシステム生成ID。これはケースIDではありませんが、重要なセカンダリキーです。「診断オーダー発行」イベントを「診断結果検証済み」イベントにリンクします。これがなければ、患者が複数の同時オーダーを持っている場合、特定のテストの正確なターンアラウンドタイムを計算することは困難です。その重要性ペアになったアクティビティ（オーダー -> 結果）を正確にリンクするために不可欠です。取得元テーブル: ORDERS, カラム: ORDER_ID 例 88291028829103
	結果ステータス ResultStatus	診断結果のステータス（例：認証済み（検証済み）、修正済み、暫定）。
説明診断テスト結果のライフサイクル段階を示します。これは「診断結果提供時間」分析で、結果が臨床意思決定のために公式に利用可能になる時期を判断するために使用されます。通常、特定のステータスコードを持つ`CLINICAL_EVENT`で見られます。その重要性暫定結果と最終結果を区別し、下流のアクティビティがいつ開始できるかに影響を与えます。取得元テーブル: CLINICAL_EVENT, カラム: RESULT_STATUS_CD 例認証（確認済み）エラー発生変更済み
	薬剤ステータス MedAdminStatus	薬剤オーダーのステータス（例：投与済み、拒否済み、未投与）。
説明薬剤投与タスクの結果を示します。「薬剤投与コンプライアンス」ダッシュボードでは、実際に投与された薬剤と、予定されていたが服用されなかったまたは拒否された薬剤を区別することが重要です。 `CLINICAL_EVENT`または特定の薬剤投与記録（MAR）テーブルで見られる可能性が高いです。その重要性治療プロトコルにおけるコンプライアンスギャップを特定します。取得元 Oracle Health (Cerner)のドキュメントを参照する例投与済み拒否済み保留中

必須推奨任意

患者ジャーニー活動

正確なプロセス発見とボトルネック特定のため、イベントログに記録すべき主要ステップとマイルストーンは次のとおりです。

8 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	トリアージアセスメント完了	救急または入院のコンテキストにおける初期看護アセスメントまたはトリアージフォームの完了を表します。これは通常、システム内に文書化された特定のフォームまたは臨床イベントです。
その重要性「初期評価待ち時間」KPIの計算と、入り口でのボトルネック特定に不可欠です。取得元トリアージまたは初期評価フォームに関連付けられたイベントコードでフィルタリングされた`CLINICAL_EVENT`テーブル。取得臨床文書/フォームが署名/確認された際に記録されるイベントタイプ explicit
	患者登録済み	患者が来院し、システムに登録された際に患者エピソードの開始を示します。Cerner Millenniumでは、エンカウンターレコードが作成された際、または登録のタイムスタンプが設定された際に記録されます。
その重要性入院期間（LOS）計算と初期待ち時間分析の開始時間を確立します。取得元 `ENCOUNTER`テーブル、特に`REG_DT_TM`（登録日時）カラム。取得トランザクションが新しいENCOUNTER行を作成した際に記録されるイベントタイプ explicit
	患者退院済み	患者の滞在を終了する最終的な管理イベント。このタイムスタンプは、総在院日数を計算するために使用されます。
その重要性プロセスの主要な終了イベント。LOS（在院日数）と再入院の計算に不可欠です。取得元 `ENCOUNTER`テーブル、特に`DISCH_DT_TM`（退院日時）。取得エンカウンターのステータスが「DISCHARGED」に変更された際に記録されるイベントタイプ explicit
	診断オーダー発行	臨床医が検査または画像診断のオーダーを入力した際に発生します。このタイムスタンプが診断のターンアラウンドタイム計算を開始します。
その重要性「診断結果提供時間」KPIの開始点。オーダーと実行における遅延を特定するのに役立ちます。取得元 ORDERSテーブル、カタログタイプがLaboratoryまたはRadiologyの場合にORIG_ORDER_DT_TMを使用。取得オーダーのステータスが「ORDERED」に設定された際に記録されるイベントタイプ explicit
	診断結果検証	検査または画像診断の結果が確定し、臨床医に利用可能になった瞬間。これにより、診断のターンアラウンドタイム期間が終了します。
その重要性「診断結果提供時間」サイクルを完了し、その後の治療決定をトリガーします。取得元 `CLINICAL_EVENT`テーブル（検査用）または`ORDERS`のステータスが`COMPLETED`に変更。取得結果ステータスが「AUTH（認証済み）」に変更された際に記録されるイベントタイプ explicit
	診断記録	患者のエンカウンター記録に正式な診断が追加された際に発生します。これは検査結果とは異なり、臨床医による病状の確認を表します。
その重要性「診断確定」のマイルストーンおよび確定診断までの時間分析に不可欠です。取得元 `ENCOUNTER_ID`にリンクされた`DIAGNOSIS_DT_TM`を使用する`DIAGNOSIS`テーブル。取得 PowerChartで診断が追加/更新された際に記録されるイベントタイプ explicit
	退院指示署名済み	医師が患者を退院させるオーダーを発行するイベント。これにより、退院計画のカウントが開始されます。
その重要性「退院計画サイクルタイム」の開始点。これと実際の退院との間にギャップがある場合、運用上の遅延を示します。取得元 ORDERSテーブル、カタログタイプがDischargeを示す場合。取得退院オーダーのステータスが「ORDERED」になった際に記録されるイベントタイプ explicit
	部門転送発生	患者が物理的にある場所（例：ER）から別の場所（例：ICU）へ移動したことを示します。これはロケーション履歴で追跡されます。
その重要性「病棟間転送効率」分析を可能にし、病院内の患者の流れを視覚化するのに役立ちます。取得元 `ENCNTR_LOC_HIST`（エンカウンター位置履歴）テーブル。`LOC_NURSE_UNIT_CD`の変更を捕捉します。取得ステータスフィールドを前後で比較イベントタイプ inferred
	ケアプラン有効化	CernerにおけるPowerPlanまたはケアパスウェイの開始を表します。これは、標準化された治療プロトコルが選択されたことを示します。
その重要性実際のケアと計画された経路を比較する「治療プロトコル逸脱分析」に不可欠です。取得元 ACT_PW_CAT (アクション経路カタログ) または DCP_FORMS_REF。経路とエンカウンターをリンクします。取得 PowerPlanが開始された際に記録されるイベントタイプ explicit
	コンサルテーション完了	専門医の診察が完了したことを示します。通常、署名されたコンサルテーションノートまたは文書によって証明されます。
その重要性専門家の意見がいつ受け取られたかを特定し、これは複雑なケア経路におけるボトルネックとなる可能性があります。取得元コンサルテーションとして分類されたドキュメントタイプでフィルタリングされた`CLINICAL_EVENT`テーブル。取得コンサルトノートが署名された際に記録されるイベントタイプ explicit
	フォローアップ予約済み	同一のエピソードまたはケアプランに紐付けられた患者の将来の予約が記録された際に発生します。
その重要性「フォローアップ予約の適時性」ダッシュボードをサポートします。ケアの継続性の効率性を測定します。取得元 SCH_APPT (スケジュール予約) テーブル、PERSON_IDにリンクされています。取得スケジュールモジュールで予約が作成された際に記録されるイベントタイプ explicit
	処置スケジュール済み	外科的症例または主要な処置が特定の時間に予約されていることを示します。これにより、リソース配分と処置前の待ち時間を理解するのに役立ちます。
その重要性手術室や処置室の利用におけるスケジューリング効率と潜在的なボトルネックを強調します。取得元 SURGICAL_CASEテーブルまたはエンカウンターにリンクされたSCH_APPTテーブル。取得スケジュールトランザクションがコミットされた際に記録されるイベントタイプ explicit
	処置実施済み	手術または主要な処置が実際にいつ行われたかを示すタイムスタンプ。これは多くの場合、周術期文書に記録されます。
その重要性臨床パスとリソース利用率分析における重要なマイルストーンです。取得元 SURGICAL_CASEテーブル（症例開始/終了時間）またはベッドサイド処置のCLINICAL_EVENT。取得 SurgiNetまたは処置文書を介して記録されるイベントタイプ explicit
	薬剤投与済み	薬剤投与記録 (MAR) に記載された、患者への実際の薬剤投与を記録します。
その重要性薬剤が時間通りに投与されたかを確認することで、「薬剤投与コンプライアンス」ダッシュボードをサポートします。取得元薬剤投与イベント（タスクステータス = 完了）でフィルタリングされた`CLINICAL_EVENT`テーブル。取得バーコードスキャンまたは手動MAR入力時に記録されるイベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Oracle Health (Cerner)からデータを取得する方法

ステップ

Discern Visual Developerを起動: CitrixまたはローカルのCernerドメインアクセス環境で、Discern Visual Developer (DVDev) アプリケーションを開きます。
新しいスクリプトを作成: 新しいコマンド言語 (CCL) スクリプトファイル（例: extract_patient_journey.prg）を初期化します。
プロンプトを定義: スクリプトの冒頭で、start_dateとend_dateのユーザープロンプトを定義し、特定の期間で動的に実行できるようにします。
定数を設定: ドメインによって異なる数値code_value識別子をハードコーディングしないように、特定のコードセット（例: エンカウンタータイプ、オーダーカタログ、イベントコード）の定数を定義します。組織のトリアージ、退院、およびコンサルテーションフォームの特定のcode_valueまたはdisplay_keyを調べる必要があるかもしれません。
クエリを構築: 下記のSQLクエリをスクリプトの本文にコピーします。このクエリはUNION ALLを使用して、複数のテーブル（ENCOUNTER、CLINICAL_EVENT、ORDERS、SURG_CASE_TBLなど）からのデータを単一のフラットなイベントログ構造に結合します。
スクリプトをコンパイル: コンパイル機能（Ctrl+F7またはビルドメニュー）を使用して構文エラーをチェックします。参照されているテーブルへのSELECTアクセス権があることを確認してください。
実行とエクスポート: スクリプトを実行（Go/F9）します。出力先として「スプレッドシート」または「フラットファイル」を選択します。結果の出力をCSVファイルとして保存します。
データ変換（オプション）: 日付がCerner固有の形式（例: ユリウス日または非ISOタイムスタンプ）で返される場合、アップロード前にExcelまたはスクリプトを使用してYYYY-MM-DD HH:MM:SS形式に変換します。
検証: PowerChartで既知の患者エンカウンターID (FIN) に対してスポットチェックを実行し、タイムスタンプが抽出データと一致することを確認します。
ProcessMindにアップロード: CSVファイルをProcessMindにインポートし、EncounterIdカラムをCase IDに、ClinicalEventTagをActivityに、EventEndDateTimeをTimestampにマッピングします。

設定

期間: 3～6ヶ月の実行期間を推奨します。広範な期間を指定すると、CLINICAL_EVENTテーブルのサイズが大きいため、タイムアウトする可能性があります。
コードセット (CDF): このクエリはcode_valueフィルターに依存しています。[REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD]のようなプレースホルダーを、ドメインの実際のコード（CODE_VALUEテーブルで確認）に置き換える必要があります。
権限: スクリプトを実行するユーザーには、ENCOUNTER、CLINICAL_EVENT、ORDERS、SURG_CASE_TBL、ENCNTR_LOC_HIST、SCH_APPOINTMENTなどのテーブルに対するd（データベース）アクセス権が必要です。
パフォーマンス: CLINICAL_EVENTテーブルは非常に大きいです。EVENT_END_DT_TMの日付フィルターがインデックス化され、厳密に適用されていることを確認してください。
再入院ロジック: IsReadmission属性はプレースホルダーとして含まれています。複雑な遡及ロジックは、抽出クエリ内ではなく、データロード後にProcessMindアプリケーション内で処理するのが最適です。

a クエリ例 sql

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Patient Registered'
    , EventEndDateTime = FORMAT(E.REG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = P.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'N/A'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1) /* Days */
    , IsReadmission = '0' /* Calculate in Tool */
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCOUNTER E
    , PERSON P
    , PRSNL PR
WHERE
    E.REG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND E.PERSON_ID = P.PERSON_ID
    AND E.REG_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID
    AND E.ACTIVE_IND = 1

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Triage Assessment Completed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CD IN ([REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD]) /* e.g., Triage Acuity */
    AND CE.VALID_UNTIL_DT_TM > CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3)
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnostic Order Placed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(O.ORIG_ORDER_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = O.ORDER_MNEMONIC
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ORDERS O
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    O.ORIG_ORDER_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND O.CATALOG_TYPE_CD IN ([REPLACE_WITH_LAB_RAD_CODES]) /* General Lab, Radiology */
    AND O.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND O.ORDER_STATUS_CD != [REPLACE_WITH_CANCELED_CODE]
    AND O.STATUS_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Procedure Scheduled'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SCT.UPDT_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Surgical Case'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SURG_CASE_TBL SCT
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    SCT.UPDT_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SCT.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND SCT.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnosis Documented'
    , EventEndDateTime = FORMAT(D.DIAG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = D.DIAGNOSIS_DISPLAY
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = D.DIAGNOSIS_DISPLAY
FROM
    DIAGNOSIS D
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    D.DIAG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND D.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND D.ACTIVE_IND = 1
    AND D.DIAG_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Care Plan Activated'
    , EventEndDateTime = FORMAT(PWC.START_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = PWC.DESCRIPTION
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ACT_PW_COMP PWC
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    PWC.START_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND PWC.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND PWC.ACTIVE_IND = 1
    AND PWC.START_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Medication Administered'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CLASS_CD = [REPLACE_WITH_MED_ADMIN_CLASS] /* e.g., 232 (MED) */
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.VALID_UNTIL_DT_TM > CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3)
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnostic Result Verified'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.VERIFIED_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.VERIFIED_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CLASS_CD IN ([REPLACE_WITH_LAB_RAD_CLASS_CODES])
    AND CE.RESULT_STATUS_CD = [REPLACE_WITH_AUTH_STATUS_CD]
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.VERIFIED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Procedure Performed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SCT.SURG_START_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = 'N/A'
    , OrderMnemonic = 'Surgical Case'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SURG_CASE_TBL SCT
    , ENCOUNTER E
WHERE
    SCT.SURG_START_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SCT.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Department Transfer Occurred'
    , EventEndDateTime = FORMAT(ELH.BEG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(ELH.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Transfer'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCNTR_LOC_HIST ELH
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    ELH.BEG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND ELH.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND ELH.UPDT_ID = PR.PERSON_ID
    AND ELH.ACTIVE_IND = 1

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Consultation Completed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CD IN ([REPLACE_WITH_CONSULT_NOTE_CODES])
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Discharge Order Signed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(O.ORIG_ORDER_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = O.ORDER_MNEMONIC
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ORDERS O
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    O.ORIG_ORDER_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND O.ORDER_MNEMONIC = '*Discharge*'
    AND O.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND O.STATUS_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Patient Discharged'
    , EventEndDateTime = FORMAT(E.DISCH_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'N/A'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCOUNTER E
    , PERSON P
    , PRSNL PR
WHERE
    E.DISCH_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND E.PERSON_ID = P.PERSON_ID
    AND E.ACTIVE_IND = 1
    AND E.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Follow-up Appointment Scheduled'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SA.UPDT_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = SA.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Follow-up'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SCH_APPOINTMENT SA
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    SA.UPDT_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SA.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND SA.BEG_DT_TM > E.DISCH_DT_TM
    AND SA.SCH_STATE_CD != [REPLACE_WITH_CANCELED_STATE_CD]
    AND SA.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

ステップ

前提条件の構成: 必要なライブラリ（pandas、requests）がインストールされたPythonと、Oracle Health (Cerner) FHIR R4エンドポイント用の有効なOAuth2認証情報（client_id、client_secret）が揃っていることを確認してください。Patient、Encounter、Observation、Condition、Procedure、MedicationAdministration、ServiceRequest、DiagnosticReportのスコープが有効になっている必要があります。
認証処理: 認証サーバーからベアラートークンを取得するための認証ハンドラーを実装します。Cernerの実装では通常、SMART on FHIRまたは標準的なOAuth2クライアント資格情報フローを使用します。提供されているスクリプトはトークン取得を処理します。
スコープと期間の定義: 抽出期間（例: last_updated_gtまたはdateパラメータ）を決定します。患者エピソードのスコープを定義するために、Encounterリソースの日付範囲で反復処理することが最善の方法です。
エンカウンター（患者エピソード）の取得: Encounterリソースをクエリします。このオブジェクトは中心的なハブ（ケース識別子）として機能します。Encounterリソース自体から、患者登録のperiod.start、患者退院のperiod.endを抽出し、部門転送発生のためにlocation履歴を反復処理します。
臨床オーダーの抽出: エンカウンターIDでフィルタリングされたServiceRequestリソースをクエリします。intent=orderでフィルタリングして、診断オーダー発行および処置予約（外科的オーダーとして分類される場合）を捕捉します。authoredOnをイベントタイムスタンプにマッピングします。
診断と問題の抽出: エンカウンターにリンクされたConditionリソースをクエリします。recordedDateまたはonsetDateTimeを使用して診断記録イベントを作成します。可能な場合はカテゴリencounter-diagnosisでフィルタリングします。
処置の抽出: Procedureリソースをクエリします。performedDateTimeを使用して処置実施イベントを生成します。これにより、完了した手術と予定された手術を区別します。
薬剤の抽出: MedicationAdministrationリソースをクエリします。これは実際の摂取をログに記録するため、MedicationRequestとは異なります。薬剤投与イベントにはeffectiveDateTimeを使用します。
検査と結果の抽出: ObservationまたはDiagnosticReportリソースをクエリします。診断結果検証イベントにはissuedまたはeffectiveDateTimeを使用します。status=finalを探します。また、トリアージ評価完了を識別するために、特定の観察コード（例: トリアージの緊急度を示すLOINC）を使用します。
文書化とケアプランの抽出: コンサルテーション完了（文書タイプコードを使用）のためにDocumentReferenceをクエリし、ケアプラン有効化イベントのためにCarePlanをクエリします。
退院活動の特定: 退院指示署名の導出には、特定の退院オーダーコードについてServiceRequestをチェックするか、最終退院に先行するステータスについてEncounter.statusHistoryを解析することがしばしば必要です。
データ変換とエクスポート: JSONレスポンスを表形式にフラット化します。必要なカラム（EncounterId、ClinicalEventTag、EventEndDateTimeなど）を作成します。タイムスタンプをISO 8601形式に変換し、ProcessMindアップロード用に最終データセットをCSVファイルとしてエクスポートします。

設定

FHIRベースURL: Oracle Health/Cernerインスタンスの特定のエンドポイント（例: https://fhir-myrecord.cerner.com/r4/...）。
認証スコープ: アプリケーションにsystem/Encounter.read、system/Observation.read、system/Patient.read、system/Procedure.read、system/Condition.readなどのスコープがあることを確認してください。
日付フィルタリング: 特定の日付から開始するエピソードを取得するには、Encounterリソースでdate=ge[YYYY-MM-DD]を使用します。履歴全体をクエリすることは避けてください。
ページネーション: APIはバンドルでデータを返します。スクリプトは、完全なデータセットを取得するためにページネーションリンク（relation: next）を処理する必要があります。
並行処理: 大量の抽出の場合、Encounter ID範囲ごとにリクエストを並列化することを検討しますが、APIレート制限（スロットリング）を尊重してください。
コードフィルタリング: スクリプトのマッピングセクションで特定のLOINCまたはSNOMEDコードを設定し、トリアージと一般観察を正確に区別してください。

a クエリ例 python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
FHIR_BASE_URL = class="hl-string">"https://fhir-ehr.cerner.com/r4/ec2458f2-1e24-41c8-b71b-0e701af7583d"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder
CLIENT_ID = class="hl-string">"[YOUR_CLIENT_ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[YOUR_CLIENT_SECRET]"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://authorization.cerner.com/tenants/ec2458f2-1e24-41c8-b71b-0e701af7583d/protocols/oauth2/profiles/smart-v1/token"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Standard headers
HEADERS = {
    class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/fhir+json",
    class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic OAuth2 Client Credentials implementation
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust for specific SMART on FHIR flows if needed
    payload = {
        class="hl-string">"grant_type": class="hl-string">"client_credentials",
        class="hl-string">"client_id": CLIENT_ID,
        class="hl-string">"client_secret": CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">"scope": class="hl-string">"system/Encounter.read system/Patient.read system/Observation.read system/Procedure.read system/Condition.read system/MedicationAdministration.read system/ServiceRequest.read"
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, data=payload, auth=(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET))
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">"access_token"]
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Auth failed: {e}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === API HELPER ===
def fetch_resource(url, token):
    resources = []
    headers = HEADERS.copy()
    headers[class="hl-string">"Authorization"] = fclass="hl-string">"Bearer {token}"
    
    while url:
        try:
            resp = requests.get(url, headers=headers)
            if resp.status_code == 429:
                time.sleep(2)
                continue
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()
            
            if class="hl-string">'entry' in data:
                resources.extend([item[class="hl-string">'resource'] for item in data[class="hl-string">'entry']])
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle Pagination
            url = None
            for link in data.get(class="hl-string">'link', []):
                if link[class="hl-string">'relation'] == class="hl-string">'next':
                    url = link[class="hl-string">'url']
                    break
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching {url}: {e}")
            break
    return resources

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def extract_patient_journey(start_date, end_date):
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Encounters (Episodes)
    print(class="hl-string">"Fetching Encounters...")
    enc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Encounter?date=ge{start_date}&date=le{end_date}"
    encounters = fetch_resource(enc_url, token)
    
    event_log = []

    print(fclass="hl-string">"Processing {len(encounters)} encounters...")
    
    for enc in encounters:
        enc_id = enc.get(class="hl-string">'id')
        patient_id = enc.get(class="hl-string">'subject', {}).get(class="hl-string">'reference', class="hl-string">'').replace(class="hl-string">'Patient/', class="hl-string">'')
        enc_type = enc.get(class="hl-string">'class', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(tag, timestamp, order_item=None, location=None):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">"EncounterId": enc_id,
                    class="hl-string">"PersonId": patient_id,
                    class="hl-string">"ClinicalEventTag": tag,
                    class="hl-string">"EventEndDateTime": timestamp,
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"OracleHealth_Cerner",
                    class="hl-string">"EncounterType": enc_type,
                    class="hl-string">"NurseUnit": location,
                    class="hl-string">"OrderMnemonic": order_item,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 1: Patient Registered ---
        start_time = enc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
        add_event(class="hl-string">"Patient Registered", start_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 13: Patient Discharged ---
        end_time = enc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'end')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity 12: Discharge Order Signed (Inferred from status or specific request)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, if end_time exists, we assume discharge order preceded it slightly or check ServiceRequest
        add_event(class="hl-string">"Patient Discharged", end_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 10: Department Transfer Occurred ---
        locations = enc.get(class="hl-string">'location', [])
        for i, loc in enumerate(locations):
            loc_name = loc.get(class="hl-string">'location', {}).get(class="hl-string">'display', class="hl-string">'Unknown Unit')
            loc_start = loc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip the first location as it's usually registration
            if i > 0 and loc_start:
                add_event(class="hl-string">"Department Transfer Occurred", loc_start, location=loc_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># === FETCH SUB-RESOURCES ===
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: In production, consider batch requests or bulk export if available to avoid N+1 queries
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 5: Diagnosis Documented ---
        cond_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Condition?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        conditions = fetch_resource(cond_url, token)
        for cond in conditions:
            dx_name = cond.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Diagnosis')
            dx_time = cond.get(class="hl-string">'recordedDate') or cond.get(class="hl-string">'onsetDateTime')
            add_event(class="hl-string">"Diagnosis Documented", dx_time, order_item=dx_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 9: Procedure Performed ---
        proc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Procedure?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        procedures = fetch_resource(proc_url, token)
        for proc in procedures:
            if proc.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'completed':
                proc_name = proc.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Procedure')
                proc_time = proc.get(class="hl-string">'performedDateTime')
                add_event(class="hl-string">"Procedure Performed", proc_time, order_item=proc_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 7: Medication Administered ---
        med_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/MedicationAdministration?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        meds = fetch_resource(med_url, token)
        for med in meds:
            if med.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'completed':
                med_name = med.get(class="hl-string">'medicationCodeableConcept', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Med')
                med_time = med.get(class="hl-string">'effectiveDateTime')
                add_event(class="hl-string">"Medication Administered", med_time, order_item=med_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 2, 8: Observations (Triage & Labs) ---
        obs_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Observation?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        observations = fetch_resource(obs_url, token)
        for obs in observations:
            obs_code = obs.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'')
            obs_time = obs.get(class="hl-string">'effectiveDateTime') or obs.get(class="hl-string">'issued')
            categories = [c.get(class="hl-string">'code') for cat in obs.get(class="hl-string">'category', []) for c in cat.get(class="hl-string">'coding', [])]
            
            if class="hl-string">'triage' in str(categories).lower() or class="hl-string">'acuity' in obs_code.lower():
                add_event(class="hl-string">"Triage Assessment Completed", obs_time, order_item=obs_code)
            elif class="hl-string">'laboratory' in str(categories).lower() and obs.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'final':
                add_event(class="hl-string">"Diagnostic Result Verified", obs_time, order_item=obs_code)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 3, 4, 12: Service Requests (Orders) ---
        req_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/ServiceRequest?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        requests_list = fetch_resource(req_url, token)
        for req in requests_list:
            req_name = req.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Order')
            req_time = req.get(class="hl-string">'authoredOn')
            intent = req.get(class="hl-string">'intent')
            
            if intent == class="hl-string">'order':
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple logic to distinguish Labs vs other orders based on code or category
                add_event(class="hl-string">"Diagnostic Order Placed", req_time, order_item=req_name)
            elif intent == class="hl-string">'plan':
                 add_event(class="hl-string">"Procedure Scheduled", req_time, order_item=req_name)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Discharge Order Logic (Placeholder: Check for specific discharge code)
            if class="hl-string">"discharge" in req_name.lower():
                add_event(class="hl-string">"Discharge Order Signed", req_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 6: Care Plan Activated ---
        cp_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/CarePlan?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        careplans = fetch_resource(cp_url, token)
        for cp in careplans:
            cp_start = cp.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
            add_event(class="hl-string">"Care Plan Activated", cp_start)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 11: Consultation Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Often DocumentReference
        doc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/DocumentReference?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        docs = fetch_resource(doc_url, token)
        for doc in docs:
            type_text = doc.get(class="hl-string">'type', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'').lower()
            if class="hl-string">'consult' in type_text or class="hl-string">'note' in type_text:
                doc_date = doc.get(class="hl-string">'date') class=class="hl-string">"hl-comment"># When document was created/signed
                add_event(class="hl-string">"Consultation Completed", doc_date, order_item=type_text)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 14: Follow-up Appointment Scheduled ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for appointments created strictly after encounter start, linked to patient
        apt_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Appointment?patient={patient_id}&date=ge{start_time}"
        appointments = fetch_resource(apt_url, token)
        for apt in appointments:
            created_date = apt.get(class="hl-string">'created') class=class="hl-string">"hl-comment"># When the booking happened
            if created_date and start_time and created_date >= start_time:
                 add_event(class="hl-string">"Follow-up Appointment Scheduled", created_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXPORT ===
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic cleaning
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    df.fillna(class="hl-string">'', inplace=True)
    
    output_file = class="hl-string">"cerner_extraction.csv"
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Saved to {output_file}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Run extraction for a specific window
extract_patient_journey(class="hl-string">"2023-01-01", class="hl-string">"2023-01-07")

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