FHIR のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpetlフレームワークで、リアルタイムのFHIR のデータを抽出・変換するETLパイプラインの構築方法を解説。

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、FHIR のデータをローカルにドライバーをインストールすることなく、Pythonで直接抽出・変換・ロードするETLパイプラインを構築できます。パーソナルアクセストークンで接続し、数行のコードで設定完了です。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と petl フレームワークを使えば、FHIR のデータを抽出・変換して CSV などに出力する FHIR 連携のアプリケーションやパイプラインを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、petl を使ってFHIR のデータを抽出・変換し、CSV ファイルに書き出す方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、petl は etl.fromdb を使って SDK の接続から直接読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、パイプラインを構築しましょう。

Python + petl でできること

FHIR データの定期抽出パイプライン構築

SQL クエリで取得した FHIR のレコードを petl の etl.fromdb で抽出し、etl.sort などの変換処理をはさんでから CSV に書き出す、軽量な ETL パイプラインを構築できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで FHIR 以外のデータソースにも接続でき、petl 上で結合・整形してから任意の出力先にロードできます。

FHIR への書き戻し処理の自動化

書き込みに対応した権限を持つ PAT で接続していれば、cursor.executemany を使ったバッチ INSERT により、変換済みデータを FHIR に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で FHIR に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「FHIR」を選択します
    3. データソースの選択
  3. FHIR に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    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。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする方法は？

pip ユーティリティを使って、SDK と petl フレームワークをインストールします。

pip install cdata-connect-ai
pip install petl

Python で FHIR のデータの ETL アプリを構築する方法は？

必要なモジュールをインストールしたら、ETL アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。

import petl as etl
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

FHIR をクエリする SQL ステートメントを作成する方法は？

SQL を使って、FHIR をクエリするステートメントを作成します。この記事では、Patient エンティティからデータを読み取ります。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：FHIR1）になります。

sql = (
    "SELECT Id, [name-use] "
    "FROM [FHIR1].[FHIR].[Patient] "
    "WHERE [address-city] = 'New York'"
)

FHIR のデータの抽出・変換・ロードを実装する方法は？

接続とクエリが準備できたら、petl を使ってFHIR のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、FHIR のデータを抽出し、[name-use] カラムでデータを並べ替えて、CSV ファイルにロードします。

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

table2 = etl.sort(table1, '[name-use]')

etl.tocsv(table2, 'patient_data.csv')

FHIR は Connect AI では読み取り専用のソースのため、このパイプラインではFHIR のデータの抽出と変換はできますが、行の書き戻しはできません。抽出が完了したら接続を閉じましょう。

conn.close()

CData Connect AI Python SDK を使えば、petl のような ETL パッケージでのデータへの直接アクセスも含め、通常のデータベースと同じようにFHIR のデータを扱えます。

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、petl でリアルタイムのFHIR のデータをパイプライン処理できるようになりました。FHIR（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import petl as etl
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

sql = (
    "SELECT Id, [name-use] "
    "FROM [FHIR1].[FHIR].[Patient] "
    "WHERE [address-city] = 'New York'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

table2 = etl.sort(table1, '[name-use]')

etl.tocsv(table2, 'patient_data.csv')
conn.close()

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