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OMOP-Transformationen in Datenlösungen für das Gesundheitswesen nutzen

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Anmerkung

Dieser Inhalt wird derzeit aktualisiert.

Die OMOP Transformationsfunktion in Datenlösungen für das Gesundheitswesen bereitet Daten für standardisierte Analysen durch offene Community-Standards der Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) vor. Weitere Informationen zu dieser Funktion sowie zur Bereitstellung und Konfiguration finden Sie unter:

OMOP-Transformationen ist eine optionale Funktion mit Datenlösungen für das Gesundheitswesen in Microsoft Fabric.

Anforderungen

Bevor Sie die OMOP Transformationspipeline ausführen, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Schritte ausführen:

OMOP-Erfassungsdienst

Wenn Sie die Datenpipeline für den OMOP-Erfassungsservice ausführen, werden Deltatabellenausgaben erstellt, die Sie mithilfe von SQL-Endpunkten anzeigen können.

OMOP CDM-Delta-Tabellenausgaben

In diesem Abschnitt werden OMOP Common Data Model (CDM)-Deltatabellenausgaben beschrieben, die Sie bei der Ausführung des Diensts erwarten können.

  • Der Dienst transformiert sowohl vereinfachte FHIR-Daten (Fast Healthcare Interoperability Resources) als auch die FHIR-DocumentReference-Extraktion (unstrukturierte klinische Notizen), die im Silver Lakehouse persistiert wurde. Die transformierten Daten werden als OMOP Delta-Tabellen in Azure Data Lake geschrieben.

  • Der optionale Dienst Text Analytics for Health unterstützt das Extrahieren der Ausgabe der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) aus dem DocumentReference-Inhalt, um sie der OMOP NOTE_NLP Tabelle zuzuordnen. Weitere Informationen zu diesem Dienst finden Sie unter Anreicherung unstrukturierter klinischer Notizen: OMOP-Transformation.

  • Der Dienst transformiert Verweisdaten aus dem FHIR-Codesystem, Codes und codierbaren Konzepten mithilfe der OMOP Vokabulartabellen in OMOP Konzepte.

  • Durch das Speichern von OMOP-Daten im offenen Delta-Format wird der Aktualisierungsverlauf beibehalten, Zeitreisen ermöglicht Zeitreisen und die Abfrageleistung beim Filtern bereitgestellt, indem die neueste Version von last_updated_date eines Datensatzes abgerufen wird.

Beispielabfrage

Sie können die folgende Beispielabfrage ausführen, um alle Aktualisierungen anzuzeigen, die an der ausgewählten Datei person_id vorgenommen wurden. Die Abfrage sollte die obersten 10 Zeilen (oder weniger) aus der Person-Tabelle abrufen, die über einen bestimmten Zeitraum aktualisiert wurde. Passen Sie die Abfrage gemäß dem Namen des Gold omop_database_name in Ihrer Umgebung an. Denken Sie auch daran, den person.id Parameter durch einen gültigen Wert zu ersetzen oder zu aktualisieren, der im von Silber in Gold umgewandelten Datensatz verfügbar ist.

SELECT TOP (10) * FROM [gold_omop].[dbo].[person]
Where [person].[id] = 'de259065a2ff4d5a87b764abf33408bd1b2c8c50'

FHIR zu OMOP-Zuordnung

Die anfänglichen FHIR-zu OMOP-Zuordnungen basieren auf dem internationalen HL7-Leitfaden wie folgt:

FHIR-Domänenressource OMOP-Tabelle Anmerkungen
Patient PERSON
Organization CARE_SITE
Bedingung CONDITION_OCCURRENCE
Patient DEATH Wenn patient.deceased aufgefüllt wird
Vorgang DEVICE_EXPOSURE Wenn procedure.focaldevice nicht null ist
MedicationRequest DRUG_EXPOSURE
address LOCATION patient.address und organization.address
Beobachtung MEASUREMENT Wenn observation.category ein Labor ist
Documentreference HINWEIS
Documentreference NOTE_NLP Die Text Analytics for Health-Ausgabe aus der unstrukturierten documentreference-Notiz
Beobachtung OBSERVATION Wenn observation.category kein Labor ist
Vorgang PROCEDURE_OCCURRENCE Wenn procedure.focaldevice null ist
Praktizierender Arzt PROVIDER
Behandlung VISIT_OCCURRENCE

OMOP-Communityreferenzen