#OMOP

OMOP CDM はベトナムにどう適合するのか。本記事では政策（決定 3516/QĐ-BYT、ベトナム個人データ保護法 2025、 診察治療法 15/2023、VNeID 上の HSDT）、保健省コードのマッピング、カスタム vocabulary、 および国家研究データレイクのロードマップを分析します。

Duy Tran2026年5月7日15分

2026 年の組織は FHIR（オペレーション）と OMOP（分析）の両方を持つことが一般的です。本記事では Resource ↔ Table のマッピング、FHIR-OMOP-on-FHIR ワーキンググループ、Pathling、Bulk Data Export パイプライン、 そしてベトナム向け実装パターンを解説します。

Duy Tran2026年5月7日14分

1 億イベントの実運用 CDM は Eunomia とはまったく別物です。本記事ではスキーマ設計、インデックス、 person_id によるパーティション、vacuum、バックアップ、ベトナム個人データ保護法 2025 （2026 年 1 月 1 日施行）に準拠したセキュリティ、監査ログ、Vocabulary アップグレードを解説します。

Duy Tran2026年5月7日14分

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

OMOP CDM 5.4 の最重要 7 テーブルを深掘り — スキーマ、FK、ETL 規約、混同しやすいポイント （Measurement vs Observation、Drug_Exposure vs Drug_Era）、そして RWE 解析でよく使う 10 個の SQL パターンを紹介します。

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

あなたの組織にはどの Common Data Model が適していますか？本記事では OMOP、FHIR、i2b2、PCORnet、Sentinel を Schema、Vocabulary、ガバナンス、ツール、Use case の観点から詳しく比較し、選定のためのデシジョンツリーを提示します。

Duy Tran2026年5月7日13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。