#OHDSI

HADES（Health Analytics Data-to-Evidence Suite）は OHDSI の R パッケージ群で、 Patient-Level Estimation、Patient-Level Prediction、Characterization、Self-Controlled Case Series を 実行できます。本記事ではインストールから network study の公開までを解説します。

Duy Tran2026年5月7日16分

ATLAS は OHDSI 公式のコホートビルダー、Data Quality Dashboard は 3000+ ルールでデータ品質を管理、 ACHILLES は CDM ごとに記述プロファイルを行います。本記事では Broadsea のインストール、コホート定義、 DQD の読み方、結果対応のワークフローを解説します。

Duy Tran2026年5月7日14分

HIS/EHR/claim ソースから OMOP CDM への ETL は、ゼロから作ると 3〜6 ヶ月かかります。本記事では OHDSI 標準パイプラインを解説します：WhiteRabbit プロファイリング、RabbitInAHat 設計、USAGI マッピング、 SQL/Perseus/dbt による実装、DQD によるバリデーション。

Duy Tran2026年5月7日18分

Vocabulary は OMOP の中で最も難しく、しかし最も重要な部分です。本記事では Concept、Standard と Source、 Domain、Vocabulary、ConceptRelationship、ConceptAncestor、そしてベトナムプロジェクト向けの Athena ロード／ルックアップ ワークフローを解説します。

Duy Tran2026年5月7日16分

Real-World Evidence（RWE）は FDA、EMA、各国規制当局の意思決定の在り方を変えつつあります。 OMOP CDM は、1 つの研究を世界中の数百組織で同時に実行できるデータ標準です。 本記事では OHDSI、CDM 5.4、そしてベトナムにおける文脈を紹介します。

Duy Tran2026年5月7日14分

初心者向けに OMOP Common Data Model バージョン 5.4 を学習するための最も包括的なシリーズ。医療データの標準化の基本概念、個人中心のアーキテクチャ、37 のデータ テーブル (臨床データ、医療システム、医療経済、標準化語彙、派生要素、メタデータ) から、概念/語彙システム、ETL プロセス、OHDSI エコシステム ツールまで。各レッスンには、ベトナムの病院での実例、直感的な図、実践的な SQL 演習が含まれています。

OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics) エコシステムと OMOP Common Data Model に関する包括的なシリーズ — プラットフォームの概要、標準化語彙 (Athena)、医療データ ETL (WhiteRabbit、Rabbit-in-a-Hat、Usagi)、PostgreSQL での OMOP CDM 実装、WebAPI、ATLAS のインストールから、臨床データ分析 (コホート定義、特性評価、罹患率、人口レベル)推定、患者レベルの予測)、データ品質評価 (ACHILLES、データ品質ダッシュボード)、観察研究用の HADES R パッケージ、および多施設ネットワーク研究用の Docker/Kubernetes での OHDSI スタックの展開。