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ドリフトレポートについて

ドリフト検出を有効にすると、バルクジョブは という名前の集計レポートを出力場所に書き込みjobLevelDriftResult.jsonます。レポートには、プロファイルが実際にキャプチャしたソースデータの量と見逃した内容が示されます。これにより、マッピングを改善する場所がわかります。

レポートの構造はソース形式によって異なります。C-CDA レポートはドキュメントセクションとエントリ (OIDs で識別) を中心に編成され、CSV レポートはテーブル、列、行を中心に編成されます。どちらも同じカバレッジレートの概念を共有します (0.0 から 1.0 までの割合。高いほど、より多くのソースがキャプチャされたことを意味します）。

C-CDA ドリフトレポート

{
  "jobId": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
  "profileId": "0f1e2d3c4b5a69788796a5b4c3d2e1f0",
  "profileVersion": 3,
  "timestamp": "2026-07-14T18:30:00Z",
  "filesProcessed": 500,
  "totalFilesFailed": 2,
  "avgSectionCoverageRate": 0.92,
  "avgEntryCoverageRate": 0.85,
  "avgOverallCoverageRate": 0.88,
  "avgResourceAccuracy": 0.97,
  "totalUnknownSections": 14,
  "totalUnknownEntries": 63,
  "documentOids": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.1.2": 480 
    },
  "unknownSectionOidCount": 2,
  "unknownSections": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.2.14": 12 
    },
  "unknownEntryOidCount": 5,
  "unknownEntries": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.4.13": 40 
    },
  "missingResources": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.2.6.1": { 
      "AllergyIntolerance": 8 
      } 
    },
  "perFileDrift": { 
    "patient-001.xml": 0.95, 
    "patient-002.xml": 0.61 
    }
}

読み方

カバレッジレートから始めます。これらは、処理されたすべてのファイルの平均で、0.0 から 1.0 までの小数で表されます (パーセンテージに 100 を掛けます）。高いほど、レートが高いほど、より多くのソースデータが FHIR 出力になりました。

次に、見逃されたものを見つけます。これらのフィールドは、追加する特定のマッピングを示します。

頻度で優先順位を付けます。unknownSections、、および のカウントはunknownEntries、どのギャップが最もレコードに影響するかmissingResourcesを示します。40 回表示される OID は、2 回表示される OID よりもマッピングの勝ちが大きくなります。

特定のファイルをドリルダウンします。 は、各ソースファイルを全体的なカバレッジレートにperFileDriftマッピングします。最小値でソートして、プロファイルが処理したファイルが最悪であるかどうかを確認します。たとえば、0.61 patient-002.xmlでは検査する価値があります。ファイルごとの詳細な内訳 (各ファイルが見逃した特定の OIDs) については、 driftDetectionPerFileResults/フォルダの個々のレポートを参照してください。

カバレッジの改善

CSV ドリフトレポート

CSV ジョブの場合、レポートはセクションや OIDs。

{
  "jobId": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
  "profileId": "0f1e2d3c4b5a69788796a5b4c3d2e1f0",
  "profileVersion": 3,
  "summary": {
    "totalTablesInProfile": 4,
    "totalTablesInInput": 5,
    "tablesProcessed": 4,
    "tablesUnmapped": 1,
    "totalColumnsInInput": 42,
    "columnsMapped": 35,
    "columnsUnmapped": 7,
    "totalRowsScanned": 120000,
    "rowsConvertedSuccessfully": 119850,
    "rowsFailedCustomerError": 140,
    "rowsFailedServerError": 10,
    "totalResourcesGenerated": 245000,
    "tablesCoverageRate": 0.80,
    "columnsCoverageRate": 0.83,
    "overallCoverageRate": 0.83
  },
  "unmappedTables": [
    {
      "tableName": "billing",
      "fileName": "billing.csv",
      "reason": "No matching table declared in the mapping profile",
      "columns": ["invoice_id", "amount", "payer"]
    }
  ],
  "unmappedColumns": [
    {
      "tableName": "patients",
      "columns": ["preferred_language", "ethnicity_detail"],
      "reason": "Present in CSV but not referenced by any field mapping"
    }
  ]
}

読み方

概要から始めます。カバレッジレートは 0.0 から 1.0 までの小数です (高い方が適しています）。

次に、カウントをチェックして変換結果を理解します。

次に、見逃されたものを見つけます。

CSV ドリフトレポートの同期

読み方 は、変換ジョブが Amazon S3 に書き込むバルク (非同期) 形式について説明します。ドリフト検出を同期的に実行すると、API レスポンスにはカンマ区切り値 (CSV) ドリフトレポートをインラインで含めます。これを有効にするには、TransformDataリクエストtrueで enableDriftDetection を に設定します。同期リクエストはデータセット全体ではなく単一の入力を処理するため、レポートの構造はよりシンプルになります。

{
  "sourceFormat": "CSV",
  "summary": {
    "totalTablesInProfile": 1,
    "totalTablesInInput": 1,
    "tablesProcessed": 1,
    "tablesUnmapped": 0,
    "totalColumnsInInput": 10,
    "columnsMapped": 7,
    "columnsUnmapped": 3,
    "totalRowsProcessed": 2,
    "totalResourcesGenerated": 2,
    "tablesCoverageRate": 1.0,
    "columnsCoverageRate": 0.7,
    "perTableRowCounts": { "patients": 2 }
  },
  "unmappedTables": [],
  "unmappedColumns": [
    {
      "tableName": "patients",
      "columns": ["ETHNICITY", "LANGUAGE", "NICKNAME"],
      "reason": "Columns present in CSV but not referenced in any field mapping"
    }
  ],
  "warnings": []
}

summary、unmappedTables、および unmappedColumnsフィールドは、一括レポートと同じ意味を持ちます。同期レポートは、次の点で一括 CSV レポートとは異なります。

カバレッジの向上 (両方の形式)