Hier finden sich Dateien (Werkzeuge und Hilfedokumente) zum Modul Data Warehouses und Data Repositories für medizinizische Forschung und Versorgung 2024, die für die Arbeit während der Übungen benötigt werden.
Am besten schon vor der Übung herunterladen und installieren!
Die Installation des FHIR-Servers ist optional. Es stehen alternativ Repositories während der Übung zur Auswahl.
- per Skript: https://github.com/fair4health/common-data-model/releases/tag/v1.1.2
- Selbstbau aus GitHub: https://github.com/fair4health/common-data-model/tree/master/docker
- Download von DockerHub (mit Doku): https://hub.docker.com/r/fair4health/onfhir
- Data Curation Tool V1.2.7 für Windows, Linux, MacOS
- Data Privacy Tool V1.1.1 für Windows, Linux, MacOS
FHIR-Repositories zur Auswahl:
- Gruppe 01: http://nisa3zjndxmyk33y.myfritz.net:8201/fhir/metadata
- Gruppe 02: http://nisa3zjndxmyk33y.myfritz.net:8202/fhir/metadata
- Gruppe 03: http://nisa3zjndxmyk33y.myfritz.net:8203/fhir/metadata
- Gruppe 04: http://nisa3zjndxmyk33y.myfritz.net:8204/fhir/metadata
Terminologiedienst (optional): in Vorbereitung
Dokumentation: Deliverable 4.1 Annex I - DataCurationTool_UserGuide.pdf
Youtube: Demonstration of the FAIR4Health solution in the FAIR4Health Final Assembly (24.11.2021)
Beispieldatensätze zum Mapping mit dem DCT
- F4H_Demo: Demodaten aus FAIR4Health (732 Patienten)
- VHF_DEMO: Demodaten für den 6. Projektathon der MII (1.000 Patienten)
- Start bzw. Next sind rechts oben in der GUI, damit kommt man weiter!
- Logfiles befinden sich unter
- macOS: ~/Library/Logs/FAIR4Health Data Curation Tool/log.txt
- Windows: %USERPROFILE%\AppData\Roaming\FAIR4Health Data Curation Tool\logs\log.txt
- Linux: ~/.config/FAIR4Health Data Curation Tool/logs/log.txt
Dokumentation: Deliverable 4.1 Annex I - DataCurationTool_UserGuide.pdf
Beispieldatensätze (müssen zuvor in ein FHIR-Repository geladen werden, bspw. mit Postman)
- F4H_Demo: Demodaten aus FAIR4Health (in FAIRified Data)
- VHF_DEMO: Demodaten für den 6. Projektathon der MII (in FAIRified Data)
- 20 Beispielpatienten als Bundle (16 Frauen, 4 Männer)
- 100 Beispielpatienten als Bundle (gerade noch übersichtlich)