Krátká odpověď: OMOP Common Data Model (Observational Medical Outcomes Partnership CDM), spravovaný komunitou OHDSI, je relační schéma, do kterého jsou zdravotní data z jakéhokoli zdroje (EHR, nároky, registry) převedena spolu se sadou standardizovaných slovníků, které mapují každý lokální kód na standardní ID konceptu. Jakmile je databáze v OMOP, stejný analytický kód (definice kohorty, odhad incidence, srovnávací studie účinnosti) běží nezměněn proti stovkám databází po celém světě a sdílejí se pouze agregované výsledky. OMOP je model pro výzkum; FHIR je model pro výměnu a péči; publikované mapování je spojuje a většina výzkumných platforem nyní přijímá FHIR jako zdroj pro svůj OMOP ETL.
Model na jednom obrázku
OMOP Common Data Model reprezentuje vše jako událost týkající se osoby během období pozorování, přičemž klinická doména určuje tabulku: condition_occurrence pro diagnózy, drug_exposure pro léky, measurement pro laboratorní výsledky a vitální funkce, procedure_occurrence, visit_occurrence, observation pro ostatní fakta, plus tabulky person, death, note, specimen, provider a cost. Verze 5.4 je nejčastěji používaná.
Všechno je událost o osobě během období pozorování, přičemž klinická doména určuje tabulku:
| Tabulka | Obsahuje | Standardní slovník (typický) | Zdroj FHIR |
|---|---|---|---|
| person | Jeden řádek na osobu: pohlaví, datum narození, rasa, etnicita, umístění | Koncepty pohlaví, rasy, etnické příslušnosti | Patient |
| observation_period | Období, během kterých se očekávají data o osobě | — | Odvozeno z dat pokrytí a setkání |
| visit_occurrence (a visit_detail) | Setkání: hospitalizace, ambulantní, pohotovostní, s daty | Koncepty návštěv | Encounter |
| condition_occurrence | Diagnózy a problémy s počátkem a koncem | SNOMED CT | Condition (kódy ICD mapované na SNOMED) |
| drug_exposure | Předpisy, výdeje, podání s množstvím a počtem dnů dodání | RxNorm (a RxNorm Extension pro léky mimo USA) | MedicationRequest, MedicationStatement, MedicationAdministration, MedicationDispense |
| procedure_occurrence | Provedené procedury | SNOMED CT, CPT4, ICD10PCS | Procedure |
| measurement | Laboratorní výsledky a životní funkce s hodnotou, jednotkou, rozsahem | LOINC, s jednotkami UCUM | Observation (laboratorní, životní funkce) |
| observation | Další klinická fakta: anamnéza, sociální, skóre | SNOMED CT, LOINC | Observation (ostatní), QuestionnaireResponse, FamilyMemberHistory |
| device_exposure | Použitá zařízení | SNOMED CT | DeviceUseStatement, Procedure |
| death | Datum a příčina | SNOMED CT | Patient.deceased, Observation |
| note, note_nlp | Klinické poznámky a termíny extrahované NLP | — | DocumentReference, DiagnosticReport |
| specimen | Vzorky | SNOMED CT | Specimen |
| provider, care_site, location | Lékaři, zařízení, místa | Koncepty specializací | Practitioner, Organization, Location |
| cost, payer_plan_period | Náklady a pokrytí | — | Coverage, Claim (pokud jsou k dispozici) |
Verze 5.4 je ta, kterou používá většina pracovišť; verze 6 existuje, ale nebyla široce přijata a vývoj pokračuje na řadě 5.x.
Slovníky
Standardizované slovníky OMOP, distribuované OHDSI prostřednictvím Atheny, načítají více než sto kódových systémů (SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD-10, ATC a další) do tabulek concept, concept_relationship a concept_ancestor. Každý kód se stává concept_id, buď standardním, nebo namapovaným na standardní, takže analýzy se píší jednou, zatímco původní zdrojový kód je zachován.
Druhou polovinou OMOP je Athena, distribuce slovníků OHDSI: více než sto kódových systémů (SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD-10 a národní varianty, ATC, CPT, Read a mnoho dalších) načtených do tabulek concept, concept_relationship, concept_ancestor. Každý kód se stává ID konceptu; každý koncept je buď standardní (ten, který analýzy používají), nestandardní (zdrojový kód, který se mapuje na standardní) nebo klasifikace. ETL ukládá jak zdrojový koncept (co záznam uváděl: ICD-10 E11.9), tak standardní koncept (SNOMED 44054006), takže analýzy jsou psány jednou proti standardním konceptům, zatímco originál je zachován. Tabulka concept_ancestor umožňuje kohortě požádat o "jakýkoli typ diabetu" jedním spojením. Viz SNOMED CT vs ICD-10 pro důvod, proč je standardem pro stavy SNOMED CT.
ETL
ETL v OMOP je práce na převodu zdrojové databáze do společného datového modelu, podporovaná nástroji OHDSI: WhiteRabbit profiluje zdroj, Rabbit-in-a-Hat dokumentuje mapování tabulek, Usagi mapuje lokální kódy na standardní koncepty, Data Quality Dashboard kontroluje výsledek proti tisícům pravidel a ACHILLES charakterizuje hotovou databázi.
Převod zdroje do OMOP je hlavní práce. Nástroje OHDSI pomáhají: WhiteRabbit skenuje zdroj a profiluje jej; Rabbit-in-a-Hat dokumentuje mapování ze zdrojových tabulek na tabulky CDM; Usagi pomáhá mapovat lokální kódy na standardní koncepty; Data Quality Dashboard kontroluje výsledek proti tisícům pravidel; ACHILLES charakterizuje databázi. Typická rozhodnutí: jak jsou definována setkání, jak se lékové záznamy stávají expozicemi s počtem dnů dodání, jak jsou jednotky normalizovány, co dělat s kódy, které nemají standardní mapování, a jak řešit aktualizace (plné přehrání vs. inkrementální).
Analýza napříč sítí
Analýza napříč sítí OHDSI funguje tak, že se studie napíše jednou a spustí se všude: výzkumníci definují kohorty v ATLASu, provádějí odhady a predikce pomocí R balíčků HADES a balí analýzu jako kód, který každé místo spustí lokálně na své vlastní OMOP databázi a sdílí pouze agregované výsledky. DARWIN EU a EHDEN následují tento model.
ATLAS je webový nástroj, kde výzkumníci vytvářejí definice kohort (lidé se stavem X, vystavení léku Y, v časových oknech), charakterizují je a provádějí odhadové a prediktivní studie s balíčky R HADES (CohortMethod, PatientLevelPrediction, SelfControlledCaseSeries). Síťová studie balí analýzu jako kód; každé pracoviště ji spustí lokálně na své OMOP databázi a sdílí agregované výsledky; nikdo neslučuje data na úrovni záznamů. Takto komunita OHDSI rychle provedla velké mezinárodní studie během pandemie a je to model za sítí DARWIN EU EMA a projektem EHDEN, který převedl více než sto evropských databází do OMOP.
FHIR do OMOP
FHIR se mapuje na OMOP na dvou úrovních: zdroje na tabulky a prvky na sloupce, přičemž FHIR kódy jsou překládány prostřednictvím slovníků OMOP na standardní koncepty. Implementační příručka FHIR na OMOP od HL7 a pracovní skupina FHIR OHDSI publikují mapování; několik platforem spouští ETL přímo ze FHIR serveru nebo pomocí hromadného exportu dat.
FHIR a OMOP odpovídají na různé potřby: FHIR přenáší záznam jednoho pacienta mezi systémy s plnými detaily; OMOP zplošťuje záznamy mnoha pacientů pro statistickou analýzu. Mapování je přirozené na úrovni zdrojů (tabulka výše) a detailní na úrovni prvků: kódy FHIR se mapují přes slovníky OMOP na standardní koncepty; Observation.valueQuantity se stává measurement value_as_number s unit_concept_id; Encounter.class se stává visit_concept_id. Implementační příručka FHIR do OMOP HL7 (prostřednictvím akcelerátoru Vulcan) a pracovní skupina FHIR OHDSI publikují mapování a referenční implementace; několik platforem spouští ETL přímo ze serveru FHIR nebo z exportu hromadných dat. Zůstávají nejasnosti tam, kde je FHIR bohatší (více kódování, stavů, původu) nebo kde OMOP potřebuje to, co FHIR postrádá (počet dnů dodání, období pozorování).
Co OMOP není
OMOP není formát pro péči a sám o sobě není anonymní: vypouští narativní text, zplošťuje stavy a nenese souhlas, původ ani pracovní postup, takže FHIR zůstává formátem pro výměnu a OMOP databáze stále obsahuje data na úrovni záznamů, která musí být spravována jako jakákoli zdravotnická databáze, obvykle s pseudonymizovanými ID osob v bezpečném prostředí.
Není to formát pro péči: vypouští narativ, zplošťuje stavy a nenese souhlas, původ nebo pracovní postup. Sám o sobě není anonymní: databáze OMOP obsahuje data na úrovni záznamů a je řízena jako jakákoli zdravotní databáze, obvykle s pseudonymizovanými ID osob a v bezpečných prostředích. Viz Sekundární využití zdravotních dat a De-identifikace zdravotních dat.
V Anpheros
Záznamy Anpheros jsou FHIR R4 se standardními kódy (LOINC, SNOMED CT, ATC, ICD-10), což je vstup, který OMOP ETL požaduje; se souhlasem osoby pro výzkumný účel mohou pseudonymizované extrakty FHIR napájet ETL výzkumné platformy. Anpheros sám počítá pouze agregované populační signály nad skupinami 20 nebo více a neprovozuje databázi OMOP na identifikovaných datech.
Související stránky
- Sekundární využití zdravotních dat: mapa
- SNOMED CT vs ICD-10
- De-identifikace zdravotních dat
- Vysvětlení exportu hromadných dat FHIR
- Vysvětlení terminologických serverů
- RxNorm vs ATC
Zdroje
- OHDSI: OMOP Common Data Model
- OHDSI: The Book of OHDSI
- OHDSI Athena: standardizované slovníky
- OHDSI: ATLAS
- HL7 Vulcan: implementační příručka FHIR do OMOP
- Projekt EHDEN
- EMA: DARWIN EU
Časté otázky
Je OMOP náhradou za FHIR?
Ne. FHIR vyměňuje detailní záznam jednoho pacienta mezi systémy; OMOP strukturuje mnoho záznamů pro statistickou analýzu. Výzkumné platformy přijímají FHIR (nebo jiné zdroje) a produkují OMOP.
Kterou verzi OMOP bych měl použít?
5.4 je široce nasazená verze s plnou podporou nástrojů; většina nových konverzí ji cílí. Verze 6 zavedla změny, které komunita široce nepřijala.
Proč OMOP mapuje kódy ICD na SNOMED CT?
Aby bylo možné psát analýzy jednou proti jedinému, hierarchickému standardnímu slovníku pro stavy, bez ohledu na to, zda zdroj používal kódy ICD-10, ICD-10-CM, ICD-9-CM nebo Read. Zdrojový kód je uchováván vedle.
Je databáze OMOP anonymní?
Ne sama o sobě. Obsahuje data na úrovni záznamů, obvykle s pseudonymizovanými identifikátory a bez přímých identifikátorů, a musí být chráněna a řízena jako jakákoli zdravotní databáze, obvykle v bezpečném prostředí.
Vyzkoušejte zdarma v sandboxu
První volání FHIR za 5 minut. API standardu HL7 FHIR R4 s integrovaným souhlasem pacienta: vyzkoušejte si ho v sandboxu a poté propojte svou vlastní aplikaci nebo klinický systém.
Zdarma · 30 syntetických pacientů · bez karty
Anpheros vytváří zdravotní záznamy, které pacient ovládá a může sdílet s jakoukoli klinikou, na platformě HL7 FHIR R4 se sídlem v EU. Tyto průvodce vám pomohou porozumět vašemu zdraví a uspořádat si ho; nenahrazují vašeho lékaře.
O Anpheros →