コースのご紹介
OHDSI & OMOP CDM は、世界最大の観察による健康データ分析エコシステムに関する包括的なコースです。
なぜ OHDSI なのか?
各病院や医療システムの医療データは異なる形式で保存されているため、複数施設での研究はほぼ不可能になっています。 OHDSI (発音:「オデッセイ」) は、OMOP Common Data Model にデータを正規化し、統合された分析ツールのセットを提供することで、この問題を解決します。
何を学びますか?
Hệ sinh thái OHDSI
├── Standardized Vocabularies (Athena)
├── ETL Tools
│ ├── WhiteRabbit — Khảo sát dữ liệu nguồn
│ ├── Rabbit-in-a-Hat — Thiết kế ETL mapping
│ └── Usagi — Mapping mã nguồn → Standard Concepts
├── OMOP CDM Database (PostgreSQL)
├── WebAPI — Backend REST API
├── ATLAS — Web-based Analytics Platform
│ ├── Concept Sets & Cohort Definitions
│ ├── Characterization & Incidence Rates
│ ├── Population-Level Estimation
│ └── Patient-Level Prediction
├── Data Quality
│ ├── ACHILLES — Data Profiling
│ └── Data Quality Dashboard — 1,500+ Quality Checks
└── HADES — R Packages cho Observational Research
前提条件
- 基本的な SQL (SELECT、JOIN、GROUP BY)
- データベースの基本的な理解 (PostgreSQL を推奨)
- Docker の基本 (docker run、docker-compose)
- 基本 R (HADES セクション用) — 必須ではありません
- 深い医学知識は必要ありません