Giới thiệu Series
OMOP CDM 5.4 cho Người mới là series toàn diện nhất bằng tiếng Việt, giúp bạn hiểu rõ OMOP Common Data Model phiên bản 5.4 — tiêu chuẩn dữ liệu y tế được sử dụng bởi hơn 400 tổ chức trên 80 quốc gia.
Vấn đề
Dữ liệu y tế tại mỗi bệnh viện được lưu trữ theo cách riêng:
Bệnh viện A (HIS) Bệnh viện B (EMR) Bảo hiểm Y tế XH
├── patients ├── nguoi_benh ├── ho_so_kcb
├── diagnoses (ICD-10) ├── chan_doan (ICD-10-VN) ├── ma_benh
├── prescriptions ├── don_thuoc ├── thuoc_bh
└── lab_results └── ket_qua_xn └── xet_nghiem
(khác format) (khác format) (khác format)
→ Không thể so sánh, tổng hợp, hay nghiên cứu liên bệnh viện.
Giải pháp: OMOP CDM
OMOP Common Data Model 5.4
┌─────────────────────────────────────┐
Bệnh viện A ──→ │ PERSON │
Bệnh viện B ──→ │ ├── VISIT_OCCURRENCE │ ──→ Phân tích thống nhất
BHYT ──→ │ │ ├── CONDITION_OCCURRENCE │ ──→ Nghiên cứu đa trung tâm
Phòng khám ──→ │ │ ├── DRUG_EXPOSURE │ ──→ AI/ML trên dữ liệu y tế
│ │ ├── PROCEDURE_OCCURRENCE │
│ │ ├── MEASUREMENT │
│ │ └── OBSERVATION │
│ ├── Standardized Vocabularies │
│ └── Health System / Economics │
└─────────────────────────────────────┘
Bạn sẽ học gì?
| Phần | Nội dung | Bài |
|---|---|---|
| 1. Tổng quan | OMOP CDM, kiến trúc, Concept | Bài 1-3 |
| 2. Person & Visit | PERSON, OBSERVATION_PERIOD, VISIT | Bài 4-6 |
| 3. Sự kiện lâm sàng | Condition, Drug, Procedure, Measurement | Bài 7-10 |
| 4. Bảng mở rộng | Observation, Device, Note, Death, Episode | Bài 11-13 |
| 5. Vocabularies | Concept system, Relationships, Mapping | Bài 14-16 |
| 6. System & Economics | Location, Provider, Cost, Era tables | Bài 17-19 |
| 7. Tổng kết | Metadata, Cohort, lộ trình tiếp | Bài 20 |
Yêu cầu tiên quyết
- Hiểu biết cơ bản về database (biết table, column, row)
- SQL cơ bản (SELECT, JOIN, WHERE) — hữu ích nhưng không bắt buộc
- Không cần kiến thức y tế chuyên sâu — mọi khái niệm đều được giải thích
Khác với series OHDSI & OMOP CDM
Series này tập trung 100% vào cấu trúc dữ liệu OMOP CDM 5.4 — giải thích từng bảng, từng trường, với ví dụ cụ thể. Nếu bạn muốn học thêm công cụ (ATLAS, WebAPI, ACHILLES, ETL), hãy xem series OHDSI & OMOP CDM — Phân tích Dữ liệu Y tế Toàn diện.