간단히 말해: OMOP Common Data Model(Observational Medical Outcomes Partnership CDM)은 OHDSI 커뮤니티에서 관리하며, 모든 종류의 건강 데이터(EHR, 보험 청구, 등록 데이터 등)를 변환하는 관계형 스키마입니다. 또한 모든 지역 코드를 표준 개념 ID에 매핑하는 표준화된 어휘 집합도 포함합니다. 데이터베이스가 OMOP 형식으로 변환되면, 동일한 분석 코드(코호트 정의, 발병률 추정, 비교 효과 연구 등)를 전 세계 수백 개의 데이터베이스에 변경 없이 적용할 수 있으며, 집계된 결과만 공유됩니다. OMOP는 연구를 위한 모델이며, FHIR는 교환 및 진료를 위한 모델입니다. 게시된 매핑이 이 둘을 연결하며, 대부분의 연구 플랫폼은 이제 OMOP ETL의 소스로 FHIR를 수용합니다.
모델을 한눈에 보는 그림
OMOP 공통 데이터 모델은 관찰 기간 동안 개인에 대한 이벤트로 모든 것을 표현하며, 임상 도메인이 테이블을 결정합니다. 진단은 condition_occurrence, 약물은 drug_exposure, 검사 결과 및 활력 징후는 measurement, 시술은 procedure_occurrence, 방문은 visit_occurrence, 기타 사실은 observation, 그리고 person, death, note, specimen, provider, cost 테이블이 있습니다. 버전 5.4가 가장 널리 사용됩니다.
모든 것은 관찰 기간 동안의 개인에 대한 이벤트이며, 임상 도메인이 테이블을 결정합니다.
| 테이블 | 포함 내용 | 표준 어휘 (일반적) | FHIR 소스 |
|---|---|---|---|
| person | 개인별 한 행: 성별, 생년월일, 인종, 민족, 위치 | 성별, 인종, 민족 개념 | Patient |
| observation_period | 개인에 대한 데이터가 예상되는 기간 | — | 보험 적용 및 진료 날짜에서 파생 |
| visit_occurrence (및 visit_detail) | 진료: 입원, 외래, 응급, 날짜 포함 | 방문 개념 | Encounter |
| condition_occurrence | 진단 및 문제, 시작 및 종료 포함 | SNOMED CT | Condition (ICD 코드를 SNOMED에 매핑) |
| drug_exposure | 처방, 조제, 투여, 수량 및 공급 일수 포함 | RxNorm (및 미국 외 약품용 RxNorm Extension) | MedicationRequest, MedicationStatement, MedicationAdministration, MedicationDispense |
| procedure_occurrence | 수행된 시술 | SNOMED CT, CPT4, ICD10PCS | Procedure |
| measurement | 검사 결과 및 활력 징후, 값, 단위, 범위 포함 | LOINC, UCUM 단위 사용 | Observation (laboratory, vital signs) |
| observation | 기타 임상 사실: 병력, 사회적 정보, 점수 | SNOMED CT, LOINC | Observation (other), QuestionnaireResponse, FamilyMemberHistory |
| device_exposure | 사용된 기기 | SNOMED CT | DeviceUseStatement, Procedure |
| death | 날짜 및 원인 | SNOMED CT | Patient.deceased, Observation |
| note, note_nlp | 임상 노트 및 NLP 추출 용어 | — | DocumentReference, DiagnosticReport |
| specimen | 검체 | SNOMED CT | Specimen |
| provider, care_site, location | 의료진, 시설, 장소 | 전문 분야 개념 | Practitioner, Organization, Location |
| cost, payer_plan_period | 비용 및 보험 적용 범위 | — | Coverage, Claim (사용 가능한 경우) |
버전 5.4가 대부분의 사이트에서 사용되는 버전이며, 버전 6도 존재하지만 널리 채택되지는 않았고 5.x 라인에 대한 개발이 계속되고 있습니다.
어휘
OHDSI가 Athena를 통해 배포하는 OMOP 표준화 어휘는 SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD-10, ATC 등 100개 이상의 코드 시스템을 concept, concept_relationship, concept_ancestor 테이블에 로드합니다. 모든 코드는 표준 또는 표준에 매핑된 concept_id가 되므로, 분석은 한 번만 작성하고 원본 소스 코드는 보존됩니다.
OMOP의 두 번째 부분은 Athena로, OHDSI의 어휘 배포판입니다. 100개 이상의 코드 시스템(SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD-10 및 국가별 변형, ATC, CPT, Read 등)이 concept, concept_relationship, concept_ancestor 테이블에 로드됩니다. 각 코드는 개념 ID가 되며, 각 개념은 표준 (분석에서 사용되는 것), 비표준 (표준 개념에 매핑되는 소스 코드) 또는 분류입니다. ETL은 소스 개념 (기록에 표시된 내용: ICD-10 E11.9)과 표준 개념 (SNOMED 44054006)을 모두 저장하므로, 분석은 표준 개념을 대상으로 한 번 작성되며 원본은 보존됩니다. concept_ancestor 테이블을 사용하면 코호트에서 "모든 유형의 당뇨병"을 한 번의 조인으로 요청할 수 있습니다. 조건에 대한 표준이 SNOMED CT인 이유는 SNOMED CT 대 ICD-10을 참조하십시오.
ETL
OMOP ETL은 소스 데이터베이스를 공통 데이터 모델로 변환하는 작업이며, OHDSI 도구의 지원을 받습니다. WhiteRabbit은 소스를 프로파일링하고, Rabbit-in-a-Hat은 테이블 매핑을 문서화하며, Usagi는 로컬 코드를 표준 개념에 매핑하고, Data Quality Dashboard는 수천 개의 규칙에 대해 결과를 확인하며, ACHILLES는 완성된 데이터베이스를 특징화합니다.
소스 데이터를 OMOP 형식으로 변환하는 것이 주요 작업입니다. OHDSI의 도구가 도움이 됩니다. WhiteRabbit은 소스를 스캔하고 프로파일링하며, Rabbit-in-a-Hat은 소스 테이블에서 CDM 테이블로의 매핑을 문서화하고, Usagi는 로컬 코드를 표준 개념에 매핑하는 데 도움이 됩니다. Data Quality Dashboard는 수천 개의 규칙에 대해 결과를 확인하며, ACHILLES는 데이터베이스를 특성화합니다. 일반적인 결정 사항은 다음과 같습니다. 방문 정의 방법, 약물 기록을 공급 일수가 포함된 노출로 만드는 방법, 단위를 정규화하는 방법, 표준 매핑이 없는 코드를 처리하는 방법, 업데이트 처리 방법(전체 다시 로드 대 증분)입니다.
네트워크 전반의 분석
OHDSI 네트워크 전반의 분석은 한 번의 연구를 작성하여 모든 곳에서 실행하는 방식으로 작동합니다. 연구자들은 ATLAS에서 코호트를 정의하고, HADES R 패키지로 추정 및 예측을 실행하며, 각 사이트가 자체 OMOP 데이터베이스에서 로컬로 실행할 수 있도록 분석을 코드로 패키징하여 집계 결과만 공유합니다. DARWIN EU와 EHDEN도 이 모델을 따릅니다.
ATLAS는 연구자들이 코호트 정의(조건 X, 약물 Y에 노출된 사람, 시간 창 내)를 구축하고, 이를 특성화하며, HADES R 패키지(CohortMethod, PatientLevelPrediction, SelfControlledCaseSeries)를 사용하여 추정 및 예측 연구를 실행하는 웹 도구입니다. 네트워크 연구는 분석을 코드로 패키징합니다. 각 사이트는 로컬 OMOP 데이터베이스에서 이를 실행하고 집계된 결과를 공유합니다. 기록 수준 데이터는 공유되지 않습니다. 이것이 OHDSI 커뮤니티가 팬데믹 기간 동안 대규모 다국가 연구를 신속하게 수행한 방식이며, EMA의 DARWIN EU 네트워크와 100개 이상의 유럽 데이터베이스를 OMOP로 변환한 EHDEN 프로젝트의 기반이 되는 모델입니다.
FHIR에서 OMOP로
FHIR은 두 가지 수준에서 OMOP와 매핑됩니다. 리소스는 테이블로, 요소는 열로 매핑되며, FHIR 코드는 OMOP의 어휘를 통해 표준 개념으로 번역됩니다. HL7의 FHIR to OMOP 구현 가이드와 OHDSI의 FHIR 작업 그룹에서 매핑을 게시하며, 여러 플랫폼에서 FHIR 서버 또는 Bulk Data 내보내기에서 직접 ETL을 실행합니다.
FHIR와 OMOP는 다른 요구를 충족합니다. FHIR는 한 환자의 기록을 전체 세부 정보와 함께 시스템 간에 전달하며, OMOP는 통계 분석을 위해 여러 환자의 기록을 평탄화합니다. 매핑은 리소스 수준(위 테이블)에서 자연스럽고 요소 수준에서 상세합니다. FHIR 코드는 OMOP의 어휘를 통해 표준 개념으로 매핑되며, Observation.valueQuantity는 measurement의 value_as_number와 unit_concept_id가 됩니다. Encounter.class는 visit_concept_id가 됩니다. HL7의 FHIR to OMOP 구현 가이드(Vulcan 액셀러레이터를 통해)와 OHDSI의 FHIR 워킹 그룹은 매핑 및 참조 구현을 게시합니다. 여러 플랫폼에서 FHIR 서버 또는 Bulk Data 내보내기에서 직접 ETL을 실행합니다. FHIR가 더 풍부한 경우(다중 코딩, 상태, 출처) 또는 OMOP가 FHIR에 없는 것(공급 일수, 관찰 기간)이 필요한 경우 모호성이 남아 있습니다.
OMOP가 아닌 것
OMOP는 진료 형식이 아니며 자체적으로 익명화되지 않습니다. 서술을 삭제하고 상태를 평탄화하며 동의, 출처 또는 워크플로우를 포함하지 않으므로, FHIR은 계속해서 교환 형식으로 사용되며, OMOP 데이터베이스는 여전히 기록 수준의 데이터를 보유하고 있어 일반적으로 안전한 환경 내에서 익명화된 개인 ID와 함께 다른 건강 데이터베이스와 마찬가지로 관리되어야 합니다.
진료를 위한 형식이 아닙니다. 서술을 버리고, 상태를 평탄화하며, 동의, 출처 또는 워크플로우를 전달하지 않습니다. 자체적으로 익명화되지 않습니다. OMOP 데이터베이스는 기록 수준 데이터를 포함하며, 모든 건강 데이터베이스와 마찬가지로 관리됩니다. 일반적으로 가명 처리된 개인 ID를 사용하고 보안 환경에서 관리됩니다. 건강 데이터의 이차 사용 및 건강 데이터 비식별화를 참조하십시오.
Anpheros에서
Anpheros 기록은 FHIR R4이며 표준 코드(LOINC, SNOMED CT, ATC, ICD-10)를 사용하므로 OMOP ETL이 원하는 입력입니다. 연구 목적으로 환자의 동의를 받은 경우, 가명 처리된 FHIR 추출물이 연구 플랫폼의 ETL에 공급될 수 있습니다. Anpheros 자체는 20명 이상 그룹에 대한 집계된 인구 통계 신호만 계산하며, 식별된 데이터에 대한 OMOP 데이터베이스를 운영하지 않습니다.
관련 페이지
출처
- OHDSI: OMOP Common Data Model
- OHDSI: The Book of OHDSI
- OHDSI Athena: 표준화된 어휘
- OHDSI: ATLAS
- HL7 Vulcan: FHIR to OMOP 구현 가이드
- EHDEN 프로젝트
- EMA: DARWIN EU
자주 묻는 질문
OMOP는 FHIR를 대체하나요?
아니요. FHIR는 한 환자의 상세한 기록을 시스템 간에 교환하며, OMOP는 통계 분석을 위해 여러 기록을 구조화합니다. 연구 플랫폼은 FHIR(또는 다른 소스)을 입력받아 OMOP를 생성합니다.
어떤 OMOP 버전을 사용해야 하나요?
5.4는 전체 도구 지원을 갖춘 널리 배포된 버전이며, 대부분의 새로운 변환이 이를 대상으로 합니다. 버전 6은 커뮤니티에서 광범위하게 채택되지 않은 변경 사항을 도입했습니다.
OMOP는 왜 ICD 코드를 SNOMED CT에 매핑하나요?
분석을 단일 표준 계층적 조건 어휘를 대상으로 한 번 작성할 수 있도록 하기 위함입니다. 소스가 ICD-10, ICD-10-CM, ICD-9-CM 또는 Read 코드를 사용했는지 여부에 관계없이 가능합니다. 소스 코드는 함께 보존됩니다.
OMOP 데이터베이스는 익명인가요?
자체적으로는 그렇지 않습니다. 기록 수준 데이터를 포함하며, 일반적으로 가명 처리된 식별자와 직접적인 식별자 없이, 모든 건강 데이터베이스와 마찬가지로 보호 및 관리되어야 합니다. 일반적으로 보안 환경 내에서 관리됩니다.
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Anpheros는 환자가 직접 관리하고 어떤 병원과도 공유할 수 있는 의료 기록을 EU 기반의 HL7 FHIR R4 플랫폼에서 구축합니다. 이 가이드들은 건강 정보를 이해하고 정리하는 데 도움을 드리며, 의사의 진료를 대체하지 않습니다.
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