SQL을 사용하여 HealthLake 데이터 쿼리

요소는 데이터 스토어에서 사용자 지정 필드를 생성하는 데 extension 사용됩니다.

이 예제에서는 Patient 리소스 유형에 있는 extension 요소의 기능에 액세스하는 방법을 보여줍니다.

HealthLake 데이터 스토어를 Athena로 가져오면 리소스 유형의 요소가 다르게 구문 분석됩니다. 의 구조element는 가변적이므로 스키마에서 완전히 지정할 수 없습니다. 이러한 변동성을 처리하기 위해 배열 내의 요소는 문자열로 전달됩니다.

의 표 설명에서 로 extension 설명된 요소를 볼 Patient수 있습니다. 즉array<string>, 인덱스 값을 사용하여 배열의 요소에 액세스할 수 있습니다. 그러나 문자열의 요소에 액세스하려면를 사용해야 합니다json_extract.

다음은 환자 테이블에 있는 extension 요소의 단일 항목입니다.

[{
		"valueString": "Kerry175 Cummerata161",
		"url": "http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/patient-mothersMaidenName"
	},
	{
		"valueAddress": {
			"country": "DE",
			"city": "Hamburg",
			"state": "Hamburg"
		},
		"url": "http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/patient-birthPlace"
	},
	{
		"valueDecimal": 0.0,
		"url": "http://synthetichealth.github.io/synthea/disability-adjusted-life-years"
	},
	{
		"valueDecimal": 5.0,
		"url": "http://synthetichealth.github.io/synthea/quality-adjusted-life-years"
	}
]

유효한 JSON이더라도 Athena는 이를 문자열로 취급합니다.

이 SQL 쿼리 예제에서는 patient-mothersMaidenName 및 patient-birthPlace 요소가 포함된 테이블을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이러한 요소에 액세스하려면 다른 배열 인덱스 및를 사용해야 합니다. json_extract.

SELECT
    extension[1],
    json_extract(extension[1], '$.valueString') AS MothersMaidenName,
    extension[2],
    json_extract(extension[2], '$.valueAddress.city') AS birthPlace
FROM patient

JSON과 관련된 쿼리에 대한 자세한 내용은 Amazon Athena 사용 설명서의 JSON에서 데이터 추출을 참조하세요.

Age는 FHIR에서 환자 리소스 유형의 요소가 아닙니다. 다음은 연령을 기준으로 필터링하는 검색의 두 가지 예입니다.

수명은 요소가 아니므로 SQL 쿼리birthDate에를 사용합니다. 요소가 FHIR에 어떻게 수집되었는지 확인하려면 테이블 및 뷰에서 테이블 이름을 검색합니다. 문자열 유형임을 알 수 있습니다.

예제 1: 연령 값 계산

이 샘플 SQL 쿼리에서는 내장 SQL 도구 current_date 및를 사용하여 이러한 구성 요소를 추출year합니다. 그런 다음 이를 빼서 환자의 실제 연령을 라는 열로 반환합니다age.

SELECT
	(year(current_date) - year(date(birthdate))) as age
FROM patient

예제 2: 이전에 태어났2019-01-01고 인 환자를 필터링합니다male.

SQL 쿼리는 CAST 함수를 사용하여 birthDate 요소를 유형으로 캐스팅DATE하는 방법과 WHERE 절의 두 기준을 기반으로 필터링하는 방법을 보여줍니다. 요소는 기본적으로 유형 문자열로 수집되므로 유형CAST으로 수집해야 합니다DATE. 그런 다음 < 연산자를 사용하여 다른 날짜인와 비교할 수 있습니다2019-01-01. 를 사용하여 WHERE절에 두 번째 기준을 추가할 AND수 있습니다.

SELECT birthdate
FROM patient
-- we convert birthdate (varchar) to date  > cast that as date too
WHERE CAST(birthdate AS DATE) < CAST('2019-01-01' AS DATE) AND gender = 'male'

이 예제는 도시 이름이 Attle™인 Location 리소스 유형 내 위치 검색을 보여줍니다.

SELECT *
FROM Location
WHERE address.city='ATTLEBORO'
LIMIT 10;

SELECT birthdate
FROM patient
-- we convert birthdate (varchar) to date  > cast that as date too
WHERE CAST(birthdate AS DATE) < CAST('2019-01-01' AS DATE) AND gender = 'male'

리소스 유형 조건은 우려 수준으로 상승한 문제와 관련된 진단 데이터를 저장합니다. HealthLake의 통합 의료 자연어 처리(NLP)는 DocumentReference Condition 리소스 유형에 있는 세부 정보를 기반으로 새 리소스를 생성합니다. 새 리소스가 생성되면 HealthLake는 태그를 SYSTEM_GENERATED meta 요소에 추가합니다. 이 샘플 SQL 쿼리는 조건 테이블을 검색하고 결과가 제거된 SYSTEM_GENERATED 결과를 반환하는 방법을 보여줍니다.

HealthLake의 통합 자연어 처리(NLP)에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요HealthLake용 통합 자연어 처리(NLP).

SELECT *
FROM condition
WHERE meta.tag[1] is NULL

지정된 문자열 요소 내에서 검색하여 쿼리를 추가로 필터링할 수도 있습니다. modifierextension 요소에는 조건 세트를 생성하는 데 사용된 DocumentReference 리소스에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다. 다시 말하지만 json_extract를 사용하여 Athena로 문자열로 가져온 중첩된 JSON 요소에 액세스해야 합니다.

이 샘플 SQL 쿼리는 특정를 기반으로 생성된 모든를 검색Condition하는 방법을 보여줍니다DocumentReference. CAST를 사용하여를 LIKE 비교할 수 있도록 JSON 요소를 문자열로 설정합니다.

SELECT
    meta.tag[1].display as SystemGenerated,
    json_extract(modifierextension[4], '$.valueReference.reference') as DocumentReference
FROM condition
WHERE meta.tag[1].display = 'SYSTEM_GENERATED'

AND CAST(json_extract(modifierextension[4], '$.valueReference.reference') as VARCHAR) LIKE '%DocumentReference/67aa0278-8111-40d0-8adc-43055eb9d18d%'

리소스 유형인 관찰은 환자, 디바이스 또는 기타 주제에 대한 측정값과 간단한 어설션을 저장합니다. HealthLake의 통합 자연어 처리(NLP)는 Observation 리소스에 있는 세부 정보를 기반으로 새 DocumentReference 리소스를 생성합니다. 이 샘플 SQL 쿼리에는 WHERE meta.tag[1] is NULL 주석이 추가되어 SYSTEM_GENERATED 결과가 포함됩니다.

SELECT valueCodeableConcept.coding[1].code
FROM Observation
WHERE  valueCodeableConcept.coding[1].code = '266919005'
-- WHERE meta.tag[1] is NULL

이 열은 로 가져왔습니다struct. 따라서 점 표기법을 사용하여 내부 요소에 액세스할 수 있습니다.

MedicationStatement는 환자가 사용했거나 사용 중이거나 향후 사용할 약에 대한 세부 정보를 저장하는 데 사용할 수 있는 FHIR 리소스 유형입니다. HealthLake의 통합 의료 자연어 처리(NLP)는 DocumentReference 리소스 유형에 있는 문서를 기반으로 새 MedicationStatement 리소스를 생성합니다. 새 리소스가 생성되면 HealthLake는 태그를 SYSTEM_GENERATED meta 요소에 추가합니다. 이 샘플 SQL 쿼리는 식별자를 사용하여 단일 환자를 기준으로 필터링하고 HealthLake의 통합 NLP에서 추가한 리소스를 찾는 쿼리를 생성하는 방법을 보여줍니다.

SELECT *
FROM medicationstatement
WHERE meta.tag[1].display = 'SYSTEM_GENERATED' AND subject.reference = 'Patient/0679b7b7-937d-488a-b48d-6315b8e7003b';

HealthLake의 통합 자연어 처리(NLP)에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요HealthLake용 통합 자연어 처리(NLP).