Achilles 특성화

Data Explorer는 OHDSI Achilles로 구동되는 OMOP CDM 데이터베이스의 사전 계산 요약 통계를 제공합니다. Achilles는 CDM에 대해 한 번 실행되어 수백 개의 aggregate query를 results schema에 저장하므로, 임상 테이블에 비싼 real-time query를 실행하지 않고도 빠른 interactive exploration이 가능합니다.

Achilles에 포함되는 내용

Achilles는 OMOP CDM의 주요 임상 domain을 모두 포괄하는 약 170개의 analysis query를 계산합니다:

Analysis Group	Analysis IDs	예
Person	1-10	Gender distribution, year of birth, race, ethnicity, gender x year of birth
Observation period	101-117	Observation years, duration distributions, continuous observation per year
Visit	200-220	Visit type frequencies, visit duration, visits per year
Condition	400-420	Condition prevalence, co-occurrence, by age/gender, trends by year
Drug	700-720	Drug prevalence, era duration, days supply distributions
Measurement	1800-1820	Lab value distributions, units, value ranges, measurement frequency
Procedure	600-620	Procedure frequency by type and clinical setting
Death	500-510	Cause of death distributions, time from observation start to death

각 analysis는 analysis_id로 식별되는 행을 achilles_results 및 achilles_results_dist 테이블에 생성하며, dimensional slicing을 위해 stratum_1부터 stratum_5까지의 breakdown을 포함합니다.

CDM characterization dashboard

Data Explorer의 Overview 탭은 데이터베이스를 한눈에 요약하는 6개 섹션의 CDM characterization dashboard를 제공합니다:

Source selector

Dashboard 상단의 드롭다운으로 구성된 데이터 소스 사이를 전환할 수 있습니다. 채워진 results daimon이 있는 source만 selector에 나타납니다. Parthenon은 동적 SET search_path를 사용해 각 source의 올바른 results schema로 query를 라우팅하므로 매끄러운 multi-source exploration이 가능합니다.

Metric cards

네 개의 summary card가 주요 population statistics를 표시합니다:

Card	Metric	Source
Total Patients	Unique person count	Analysis 1
Observation Period	Earliest to latest date range	Analysis 101, 109
Gender Split	Male / Female / Other counts	Analysis 2
Median Follow-up	Median observation period duration	Analysis 105

Gender distribution bar

가로 막대 chart가 전체 patient population의 gender distribution을 보여 주며, gender concept별로 색이 지정됩니다(Male = 파랑, Female = 분홍, Other = 회색).

Age-gender pyramid

Population pyramid chart는 5년 단위 age band의 age distribution을 gender별로 나누어 표시합니다. 이 visualization은 데이터베이스가 젊은 층에 치우쳤는지(Medicaid), 고령층에 치우쳤는지(Medicare), 균형적인지(commercial claims)를 즉시 보여 줍니다.

Domain record counts

Clinical domain별 총 record count(conditions, drugs, procedures, measurements, observations, visits, death)와 patient당 평균을 보여 주는 table입니다.

Temporal coverage

Calendar year별 active observation이 있는 환자 수를 보여 주는 line chart로, enrollment trend와 effective study window를 드러냅니다.

Data Explorer 탭 탐색

Data Explorer에는 여섯 개 탭이 있습니다:

1. Overview: 위에서 설명한 CDM characterization dashboard.
2. Conditions: condition prevalence treemap 및 drill-down.
3. Drugs: drug exposure prevalence 및 era statistics.
4. Measurements: box plot이 있는 lab value distribution.
5. Data Quality: Achilles Heel 결과(19장 참조).
6. Ares: cross-source characterization, quality tracking, feasibility analysis를 위한 network-level data observatory(21장 참조).

Conditions 탭

Conditions 탭은 prevalence 순으로 정렬된 condition을 표시합니다. 기본 view는 tile size가 patient count에 대응하는 treemap입니다. Condition을 선택하면 다음을 볼 수 있습니다:

• Prevalence: 최소 한 번 occurrence가 있는 patient의 percentage.
• Age and gender distribution: stratified bar chart.
• Prevalence by year: temporal trend line.
• Top co-occurring conditions: 같은 patient에게 가장 자주 함께 관찰되는 condition.
• Source codes: 이 standard concept로 매핑된 original ICD/SNOMED code.

Drugs 탭

Drugs 탭은 RxNorm ingredient별로 집계된 drug exposure를 보여 줍니다. Drug을 선택하면 다음을 볼 수 있습니다:

• Prevalence by ingredient: 노출된 patient의 percentage.
• Days supply distribution: prescription duration histogram.
• Era duration distribution: patient가 continuous therapy에 머무르는 기간.
• First exposure year trend: 시간이 지나며 patient가 처음 drug을 시작한 연도.
• Dose distribution: quantity와 days supply가 채워져 있는 경우.

Measurements 탭

Measurements 탭은 LOINC-coded measurement statistics를 보여 줍니다. Measurement를 선택하면 다음을 볼 수 있습니다:

• Value distribution: configurable bin width가 있는 histogram.
• Summary statistics: median, interquartile range, 5th/95th percentiles, min/max.
• Unit of measure breakdown: recording unit distribution.
• Gender stratification: male 및 female patient별 별도 distribution.
• Temporal trend: calendar year에 따른 measurement frequency.

Multi-source Achilles

Parthenon은 각자 Achilles results를 가진 multiple data source를 지원합니다. 시스템은 Source/Daimon pattern으로 이를 처리합니다:

1. 각 데이터 소스는 특정 schema(예: achilles_results, eunomia_results)를 가리키는 results daimon을 가집니다.
2. Data Explorer에서 source를 선택하면 AchillesResultReaderService가 results connection에서 적절한 schema로 SET search_path를 호출합니다.
3. 이는 request별 stateless 동작입니다. 각 API call이 독립적으로 search path를 설정하므로 서로 다른 source를 탐색하는 concurrent user가 서로 간섭하지 않습니다.

팁

Achilles result freshness는 dashboard footer에 "Results as of [date]"로 표시되어 사용자가 data currency를 이해할 수 있게 합니다. 오래된 결과(30일 초과)는 warning badge를 표시합니다.

Achilles results 새로고침

Achilles results는 static snapshot입니다. 마지막으로 Achilles가 실행되었을 때의 CDM 상태를 반영합니다. 새로고침하려면:

1. Admin > System > Achilles Jobs로 이동합니다(admin role 필요).
2. 데이터 소스를 선택하고 Run Achilles를 클릭합니다.
3. Achilles는 Laravel Horizon을 통해 background job으로 실행됩니다. Job queue에서 진행 상황을 모니터링하세요.

Performance considerations

큰 CDM(수백만 명 환자)에서 Achilles를 실행하면 30-120분이 걸릴 수 있으며 database load가 큽니다. Achilles run은 off-peak hour에 예약하고 여러 source를 동시에 실행하지 마세요. 포함된 Eunomia demo dataset(~2,700명 환자)의 경우 Parthenon에 내장된 SQL-based mini-Achilles를 사용해 30초 이내에 완료됩니다.