Detta arbete presenterar ett skalbart dataåtkomstlager, kallat PyEHR, utformat för att stödja införandet av datahanteringssystem för sekundär användning av strukturerade heterogena biomedicinska och kliniska data. PyEHR antar openEHR:s formaliteter för att garantera frikoppling av databeskrivningar från genomförandedetaljer och utnyttjar strukturindexering för att påskynda sökningar. Data persistens garanteras av ett förarskikt med ett gemensamt förargränssnitt. Gränssnitt för två NoSQL-databashanteringssystem har redan införts: MongoDB och Elasticsearch. Vi utvärderade skalbarheten av PyEHR experimentellt genom två typer av tester, som kallas "Constant Load" och "Constant Number of Records", med frågor om ökande komplexitet på syntetiska datauppsättningar på tio miljoner poster vardera, som innehåller mycket komplexa öppna EHR arketypstrukturer, fördelade på upp till tio datornoder.
En annan studie av REF utvärderade skalbarheten av PyEHR, ett dataåtkomstlager, med hjälp av två NoSQL-databashanteringssystem: MongoDB och Elasticsearch, för sekundär användning av strukturerade heterogena biomedicinska och kliniska data.
A Scalable Data Access Layer to Manage Structured Heterogeneous Biomedical Data
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}