Implementing a Cross-Border Next-Generation Personal Health Record in the Philippines and Taiwan: An Implementation Case Report Using Health Level 7 International Fast Healthcare Interoperability Resources
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disparities in electronic health record systems hinder cross-border continuity of care, particularly where labor mobility and tourism intersect (eg, between the Philippines and Taiwan). Both nations collect claim data, yet neither fully aligns with international standards such as the Health Level 7 International, International Patient Summary (IPS). Objective: This implementation report aimed to convert health insurance data from Taiwan's My Health Bank (MHB) and the Philippine Health Insurance Corporation's Claim Form 4 (CF4) into a cross-border personal health record (PHR) aligned with the IPS using (Fast Healthcare Interoperability Resources) FHIR standards. Methods: We mapped each data element from CF4 (n=7 main sections) and MHB (n=12 major data items) to 17 sections of the IPS. We analyzed whether these elements matched IPS requirements (required or recommended or optional) and identified missing fields (eg, device use, social history, and advanced directives). We also designed a FHIR-based integration architecture, addressing system security with OAuth 2.0/SMART on FHIR and proposing a national uptake strategy for accelerating cross-border PHR implementation. Results: Of the 17 IPS sections, MHB covered 14 sections (82.4%), while CF4 covered 12 sections (70.6%). Both systems lacked sufficient data elements for medical devices, social history (eg, alcohol or tobacco), and advanced directives. We developed an implementation plan focusing on data interoperability, standardization, and privacy or security protocols. We propose a multiphase approach-beginning with the stakeholder engagement and pilot testing in both countries. Conclusions: Aligning CF4 and MHB data with IPS standards via FHIR can facilitate a robust cross-border next-generation PHR ecosystem. This approach may enhance patient safety, continuity of care, and policy development for the Philippines and Taiwan. Further collaboration, regulatory updates, and public awareness are vital to sustain integration and maximize patient benefits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».