短く言うと： OHDSI コミュニティが管理する OMOP Common Data Model（Observational Medical Outcomes Partnership CDM）は、EHR、請求データ、登録データなど、あらゆるソースからの医療データを変換するためのリレーショナルスキーマです。また、ローカルコードを標準の concept id にマッピングする 標準化された語彙集 も備えています。データベースが OMOP 形式になると、同じ分析コード（コホート定義、発生率推定、比較有効性研究など）が世界中の何百ものデータベースに対して変更なしで実行でき、集計結果のみが共有されます。OMOP は 研究 のためのモデルであり、FHIR は 交換とケア のためのモデルです。公開されているマッピングが両者を結びつけ、ほとんどの研究プラットフォームが現在、OMOP ETL のソースとして FHIR を受け入れています。
モデルを一枚の絵で表すと
OMOPコモンデータモデルは、観察期間中の個人に関するイベントとしてすべてを表し、臨床ドメインがテーブルを決定します。診断にはcondition_occurrence、薬剤にはdrug_exposure、検査結果やバイタルサインにはmeasurement、処置にはprocedure_occurrence、受診にはvisit_occurrence、その他の事実にはobservation、さらにperson、death、note、specimen、provider、costテーブルがあります。バージョン5.4が最も広く実行されています。
すべては、観察期間 中の 人物 に関する イベント であり、臨床ドメインがテーブルを決定します。
| テーブル | 内容 | 標準語彙（一般的） | FHIR ソース |
|---|---|---|---|
| person | 人物ごとの行：性別、生年月日、人種、民族、場所 | Gender, Race, Ethnicity concepts | Patient |
| observation_period | 人物に関するデータが期待される期間 | — | coverage および encounter の日付から派生 |
| visit_occurrence (および visit_detail) | 受診記録：入院、外来、救急、日付付き | Visit concepts | Encounter |
| condition_occurrence | 開始日と終了日を伴う診断と問題 | SNOMED CT | Condition (ICD コードは SNOMED にマッピング) |
| drug_exposure | 処方箋、調剤、投与、数量と処方日数付き | RxNorm (および米国外の薬剤のための RxNorm Extension) | MedicationRequest, MedicationStatement, MedicationAdministration, MedicationDispense |
| procedure_occurrence | 実施された処置 | SNOMED CT, CPT4, ICD10PCS | Procedure |
| measurement | 値、単位、範囲を伴う検査結果とバイタルサイン | LOINC、UCUM 単位付き | Observation (laboratory, vital signs) |
| observation | その他の臨床事実：病歴、社会歴、スコア | SNOMED CT, LOINC | Observation (other), QuestionnaireResponse, FamilyMemberHistory |
| device_exposure | 使用されたデバイス | SNOMED CT | DeviceUseStatement, Procedure |
| death | 日付と原因 | SNOMED CT | Patient.deceased, Observation |
| note, note_nlp | 臨床ノートと NLP で抽出された用語 | — | DocumentReference, DiagnosticReport |
| specimen | 検体 | SNOMED CT | Specimen |
| provider, care_site, location | 臨床医、施設、場所 | Specialty concepts | Practitioner, Organization, Location |
| cost, payer_plan_period | 費用と補償 | — | Coverage, Claim (利用可能な場合) |
バージョン 5.4 が多くのサイトで稼働しています。バージョン 6 も存在しますが、広く採用されておらず、5.x ラインの開発が続けられています。
語彙集
OHDSIがAthenaを通じて提供するOMOP標準化ボキャブラリーは、100以上のコードシステム（SNOMED CT、LOINC、RxNorm、ICD-10、ATCなど）をconcept、concept_relationship、concept_ancestorテーブルにロードします。すべてのコードは、標準または標準にマッピングされたconcept_idとなり、分析は一度だけ記述され、元のソースコードは保持されます。
OMOP の後半部分は、OHDSI の語彙配布システムである Athena です。100 以上のコードシステム（SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD-10 および各国のバリアント、ATC, CPT, Read など）が concept, concept_relationship, concept_ancestor テーブルにロードされています。各コードは concept_id となり、各コンセプトは 標準（分析で使用されるもの）、非標準（標準コンセプトにマッピングされるソースコード）、または分類です。ETL は、ソースコンセプト（レコードに記載されていた内容：ICD-10 E11.9）と 標準コンセプト（SNOMED 44054006）の両方を保存するため、分析は標準コンセプトに対して一度だけ記述され、元の情報は保持されます。concept_ancestor テーブルにより、コホートは 1 つの結合で「あらゆる種類の糖尿病」を要求できます。条件の標準が SNOMED CT である理由については、SNOMED CT vs ICD-10 を参照してください。
ETL
OMOP ETLは、ソースデータベースをコモンデータモデルに変換する作業であり、OHDSIツールによってサポートされます。WhiteRabbitはソースをプロファイルし、Rabbit-in-a-Hatはテーブルマッピングを文書化し、Usagiはローカルコードを標準コンセプトにマッピングし、Data Quality Dashboardは数千のルールに対して結果をチェックし、ACHILLESは完成したデータベースを特徴づけます。
ソースを OMOP に変換することが主な作業です。OHDSI のツールが役立ちます。WhiteRabbit はソースをスキャンしてプロファイルを作成します。Rabbit-in-a-Hat はソーステーブルから CDM テーブルへのマッピングを文書化します。Usagi はローカルコードを標準コンセプトにマッピングするのに役立ちます。Data Quality Dashboard は、数千のルールに対して結果をチェックします。ACHILLES はデータベースを特徴付けます。典型的な決定事項：訪問の定義方法、薬剤記録が処方日数付きの曝露にどのように変換されるか、単位の正規化方法、標準マッピングがないコードの扱い方、更新の処理方法（フルリロードか増分か）。
ネットワークを横断した分析
OHDSIネットワーク全体での分析は、一度研究を記述し、それをどこでも実行することで機能します。研究者はATLASでコホートを定義し、HADES Rパッケージで推定と予測を実行し、分析をコードとしてパッケージ化して、各サイトが自身のOMOPデータベースでローカルに実行し、集計結果のみを共有します。DARWIN EUとEHDENはこのモデルに従っています。
ATLAS は、研究者が コホート定義（条件 X を持つ人々、薬剤 Y に曝露された人々、時間枠内）を構築し、それらを特徴付け、HADES R パッケージ（CohortMethod, PatientLevelPrediction, SelfControlledCaseSeries）で推定および予測研究を実行する Web ツールです。ネットワーク研究 は分析をコードとしてパッケージ化します。各サイトはローカルの OMOP データベースでそれを実行し、集計結果を共有します。レコードレベルのデータはプールされません。これが、OHDSI コミュニティがパンデミック中に迅速に大規模な多国間研究を生成できた方法であり、EMA の DARWIN EU ネットワークと、100 を超えるヨーロッパのデータベースを OMOP に変換した EHDEN プロジェクトの背後にあるモデルです。
FHIR から OMOP へ
FHIRは2つのレベルでOMOPにマッピングされます。リソースはテーブルに、要素は列にマッピングされ、FHIRコードはOMOPのボキャブラリーを通じて標準コンセプトに変換されます。HL7のFHIRからOMOPへの実装ガイドとOHDSIのFHIRワーキンググループがマッピングを公開しており、いくつかのプラットフォームはFHIRサーバーまたはバルクデータエクスポートから直接ETLを実行しています。
FHIR と OMOP は異なるニーズに対応します。FHIR は 1 人の患者の詳細な記録をシステム間でやり取りし、OMOP は統計分析のために多数の患者の記録をフラット化します。マッピングはリソースレベル（上記のテーブル）で自然であり、要素レベルで詳細です。FHIR コードは OMOP の語彙を通じて標準コンセプトにマッピングされます。Observation.valueQuantity は measurement の value_as_number と unit_concept_id になります。Encounter.class は visit_concept_id になります。HL7 の FHIR to OMOP implementation guide（Vulcan アクセラレータ経由）と OHDSI の FHIR 作業グループは、マッピングと参照実装を公開しています。いくつかのプラットフォームは、FHIR サーバーまたは Bulk Data エクスポートから直接 ETL を実行します。FHIR がよりリッチな場合（複数のコーディング、ステータス、プロビナンス）や、OMOP が FHIR に欠けているもの（処方日数、観察期間）を必要とする場合、曖昧さが残ります。
OMOP ではないもの
OMOPはケアのフォーマットではなく、それ自体では匿名ではありません。物語を落とし、ステータスをフラット化し、同意、出所、ワークフローを持たないため、FHIRは交換フォーマットのままであり、OMOPデータベースは依然としてレコードレベルのデータを含んでおり、通常は安全な環境内の仮名化された個人IDとともに、他の健康データベースと同様に管理される必要があります。
ケアのためのフォーマットではありません。ナラティブを削除し、ステータスをフラット化し、同意、プロビナンス、ワークフローを運びません。それ自体では匿名ではありません。OMOP データベースはレコードレベルのデータを含み、任意の医療データベースと同様に管理されます。通常は仮名化された個人 ID を使用し、安全な環境で管理されます。医療データの二次利用 および 医療データの匿名化 を参照してください。
Anpheros において
Anpheros の記録は FHIR R4 で標準コード（LOINC, SNOMED CT, ATC, ICD-10）を使用しており、これは OMOP ETL が求める入力となります。研究目的で患者の同意を得た場合、仮名化された FHIR 抽出物は研究プラットフォームの ETL に供給できます。Anpheros 自体は、20 人以上のグループに対する集計された集団シグナルのみを計算し、識別されたデータに対して OMOP データベースを運用しません。
関連ページ
ソース
- OHDSI: OMOP Common Data Model
- OHDSI: The Book of OHDSI
- OHDSI Athena: 標準化された語彙集
- OHDSI: ATLAS
- HL7 Vulcan: FHIR to OMOP implementation guide
- EHDEN プロジェクト
- EMA: DARWIN EU
よくある質問
OMOP は FHIR の代替ですか？
いいえ。FHIR は 1 人の患者の詳細な記録をシステム間で交換します。OMOP は統計分析のために多数の記録を構造化します。研究プラットフォームは FHIR（または他のソース）を取り込み、OMOP を生成します。
どの OMOP バージョンを使用すべきですか？
5.4 は広く展開されているバージョンで、完全なツールサポートがあります。ほとんどの新しい変換はこのバージョンを対象としています。バージョン 6 はコミュニティが広く採用しなかった変更を導入しました。
なぜ OMOP は ICD コードを SNOMED CT にマッピングするのですか？
分析を、ソースが ICD-10、ICD-10-CM、ICD-9-CM、または Read コードを使用したかどうかにかかわらず、単一の階層的な標準語彙集に対して一度だけ記述できるようにするためです。ソースコードは併せて保持されます。
OMOP データベースは匿名ですか？
それ自体では匿名ではありません。レコードレベルのデータを含み、通常は仮名化された識別子と直接的な識別子なしで、任意の医療データベースと同様に保護および管理される必要があり、通常は安全な環境内で管理されます。
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Anpherosは、患者が管理し、あらゆるクリニックと共有できる医療記録を、EUを拠点とするHL7 FHIR R4プラットフォーム上で構築しています。これらのガイドは、ご自身の健康を理解し整理するのに役立ちますが、医師の代わりになるものではありません。
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