#CDM

深入剖析 OMOP CDM 5.4 中最重要的 7 張資料表 — schema、FK、ETL convention、 容易混淆的部分(Measurement vs Observation、Drug_Exposure vs Drug_Era)以及 10 個 常見 RWE 分析 SQL 模式。

Duy Tran2026年5月7日18 分鐘

哪一套 Common Data Model 適合你的組織?本文針對 OMOP、FHIR、i2b2、PCORnet、Sentinel 的 schema、詞彙、治理、工具、使用情境進行詳細比較,並提供選型決策樹。

Duy Tran2026年5月7日13 分鐘

真實世界證據(RWE)正在改變 FDA、EMA 與各監管機構制定決策的方式。OMOP CDM 是一套資料標準, 可讓單一研究同時在數百個機構上執行。本文介紹 OHDSI、CDM 5.4 以及越南脈絡。

Duy Tran2026年5月7日14 分鐘

適合初學者學習 OMOP 通用資料模型 5.4 版本的最全面的系列。從醫療資料標準化的基本概念、以人為中心的架構、37個資料表（臨床資料、衛生系統、健康經濟學、標準化詞彙、衍生元素、元資料），到概念/詞彙系統、ETL流程和OHDSI生態系統工具。每節課都有來自越南醫院的真實例子、直覺的圖表和 SQL 實踐練習。

關於 OHDSI（觀察健康資料科學和資訊學）生態系統和 OMOP 通用資料模型的綜合系列 — 從平台概述、標準化詞彙 (Athena)、醫療資料 ETL（WhiteRabbit、Rabbit-in-a-Hat、Usagi）、PostgreSQL 上的 OMOP CDM 實施、WebAPI 和 ATLAS安裝，到臨床數據分析（隊列定義、特徵化、發病率、人群層級）估計、患者層級預測）、數據品質評估（ACHILLES、數據品質儀表板）、用於觀察研究的 HADES R 軟體包，以及用於多中心網路研究的 Docker/Kubernetes 上的 OHDSI 堆疊部署。