Vue d’ensemble des solutions de données de santé dans la transformation OMOP
L’objectif de la mise en œuvre de tout modèle de données commun est d’établir une standardisation et de rationaliser la structuration, le stockage, le partage, l’échange et l’utilisation des données. Dans les solutions de données de santé, vous pouvez utiliser les transformation OMOP pour déployer le Common Data Model (CDM) de l’Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) dans l’environnement de la lakehouse Fabric. Ce déploiement permet aux chercheurs de la OMOP accès à la communauté à grande échelle de OneLake et aux capacités d’IA de la plateforme Fabric. La configuration permet une exécution efficace et fiable d’analyses standardisées pour les études observationnelles au niveau des patients et de la population.
En déployant CDM OMOP sur Fabric à l’aide de pipelines prédéfinis, vous pouvez utiliser les blocs-notes fournis pour construire des modèles statistiques, mener des études de distribution de la population et utiliser Power BI des rapports pour comparer visuellement diverses interventions et leurs effets sur les résultats des patients. Ces capacités d’analyse permettent aux chercheurs d’effectuer des analyses comparatives, telles que l’évaluation des procédures et de l’exposition aux drogues ou l’examen des corrélations entre l’exposition aux drogues et l’apparition de maladies. À titre de référence et de conseils, la fonctionnalité fournit également des exemples de blocs-notes pour ces scénarios.
Les transformation OMOP est une fonctionnalité facultative sous les solutions de données de santé dans Microsoft Fabric. Vous avez la possibilité de décider de l’utiliser ou non, en fonction de vos besoins ou scénarios spécifiques.
Pour savoir comment déployer, configurer et utiliser la fonctionnalité de transformation OMOP, consultez :
- Déployer et configurer les transformation de OMOP
- Utiliser les transformations OMOP
- Utiliser les exemples de notebooks de transformation OMOP
Après avoir transformé vos données dans le OMOP modèle, vous pouvez également interroger et analyser les données à l’aide de la fonctionnalité Découvrir et créer des cohortes (version préliminaire) des solutions de données de santé.
Éléments inclus dans OMOP CDM
Les solutions de données de santé mettent en Microsoft Fabric œuvre la version v5.4 OMOP du Common Data Model en mettant l’accent sur le mappage des ressources cliniques FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) aux tables correspondantes OMOP dans Fabric. Le schéma CDM OMOP complet avec toutes ses tables est renseigné dans la lakehouse healthcare#_msft_gold_omop. Cependant, seules les tables cliniques sont mappées aux ressources FHIR.
Les tableaux sous Économie de la santé standardisée sont hors de portée et ne sont mappés à aucune ressource FHIR. Ils ne seront pas renseignés une fois les pipelines de transformation exécutés depuis healthcare#_msft_silver lakehouse vers healthcare#_msft_gold_omop lakehouse.
Nous incluons des vocabulaires normalisés pour mapper les terminologies et les codes des ressources cliniques FHIR aux concepts standard correspondants OMOP dans le domaine clinique.
Le Athena jeu de données contient des références à des vocabulaires spécifiques au domaine.
Les vocabulaires standard inclus dans la version actuelle sont SNOMED-CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms), LOINC (Logical Observation Identifiers, Names, and Codes) et RxNorm.
