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드리프트 보고서 이해

드리프트 감지가 활성화되면 대량 작업은 라는 집계 보고서를 jobLevelDriftResult.json 출력 위치에 기록합니다. 이 보고서는 프로파일이 실제로 캡처한 소스 데이터의 양과 누락된 내용을 알려주므로 매핑을 개선할 위치를 알 수 있습니다.

보고서의 구조는 소스 형식에 따라 다릅니다. C-CDA 보고서는 문서 섹션 및 항목(OIDs로 식별됨)을 중심으로 구성되고 CSV 보고서는 테이블, 열 및 행을 중심으로 구성됩니다. 둘 다 동일한 적용 범위 비율 개념을 공유합니다(0.0에서 1.0까지의 분율. 여기서 높을수록 더 많은 소스가 캡처되었음을 의미함).

C-CDA 드리프트 보고서

{
  "jobId": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
  "profileId": "0f1e2d3c4b5a69788796a5b4c3d2e1f0",
  "profileVersion": 3,
  "timestamp": "2026-07-14T18:30:00Z",
  "filesProcessed": 500,
  "totalFilesFailed": 2,
  "avgSectionCoverageRate": 0.92,
  "avgEntryCoverageRate": 0.85,
  "avgOverallCoverageRate": 0.88,
  "avgResourceAccuracy": 0.97,
  "totalUnknownSections": 14,
  "totalUnknownEntries": 63,
  "documentOids": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.1.2": 480 
    },
  "unknownSectionOidCount": 2,
  "unknownSections": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.2.14": 12 
    },
  "unknownEntryOidCount": 5,
  "unknownEntries": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.4.13": 40 
    },
  "missingResources": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.2.6.1": { 
      "AllergyIntolerance": 8 
      } 
    },
  "perFileDrift": { 
    "patient-001.xml": 0.95, 
    "patient-002.xml": 0.61 
    }
}

판독 방법

적용률부터 시작합니다. 이는 처리된 모든 파일의 평균으로, 0.0~1.0의 분수로 표시됩니다(백분율에 100을 곱함). 높을수록 좋습니다. 속도가 높을수록 소스 데이터가 FHIR 출력으로 더 많이 만들어집니다.

그런 다음 누락된 내용을 찾습니다. 이러한 필드는 추가할 특정 매핑을 가리킵니다.

빈도에 따라 우선 순위를 지정합니다. unknownSections, unknownEntries및의 개수는 가장 많은 레코드에 영향을 미치는 격차를 missingResources 알려줍니다. 40회 나타나는 OID는 두 번 나타나는 것보다 매핑에 더 큰 성공입니다.

특정 파일을 드릴링합니다.는 각 소스 파일을 전체 적용률에 perFileDrift 매핑합니다. 가장 낮은 값을 기준으로 정렬하여 프로파일이 최악의 상태로 처리한 파일을 찾습니다. 예를 들어 0.61patient-002.xml에서는 검사할 가치가 있습니다. 파일별 전체 분석(각 파일이 놓친 특정 OIDs)은 driftDetectionPerFileResults/ 폴더 아래의 개별 보고서를 참조하세요.

적용 범위 개선

CSV 드리프트 보고서

CSV 작업의 경우 보고서는 섹션 및 OIDs가 아닌 테이블(각 CSV 파일은 테이블), 열 및 행을 중심으로 구성됩니다.

{
  "jobId": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
  "profileId": "0f1e2d3c4b5a69788796a5b4c3d2e1f0",
  "profileVersion": 3,
  "summary": {
    "totalTablesInProfile": 4,
    "totalTablesInInput": 5,
    "tablesProcessed": 4,
    "tablesUnmapped": 1,
    "totalColumnsInInput": 42,
    "columnsMapped": 35,
    "columnsUnmapped": 7,
    "totalRowsScanned": 120000,
    "rowsConvertedSuccessfully": 119850,
    "rowsFailedCustomerError": 140,
    "rowsFailedServerError": 10,
    "totalResourcesGenerated": 245000,
    "tablesCoverageRate": 0.80,
    "columnsCoverageRate": 0.83,
    "overallCoverageRate": 0.83
  },
  "unmappedTables": [
    {
      "tableName": "billing",
      "fileName": "billing.csv",
      "reason": "No matching table declared in the mapping profile",
      "columns": ["invoice_id", "amount", "payer"]
    }
  ],
  "unmappedColumns": [
    {
      "tableName": "patients",
      "columns": ["preferred_language", "ethnicity_detail"],
      "reason": "Present in CSV but not referenced by any field mapping"
    }
  ]
}

판독 방법

요약부터 시작합니다. 적용률은 0.0~1.0의 분수입니다(높을수록 좋음).

그런 다음 개수를 확인하여 변환 결과를 이해합니다.

그런 다음 누락된 내용을 찾습니다.

적용 범위 개선(두 형식 모두)