Поделиться через

Использование преобразований OMOP в решениях для данных здравоохранения

  • Статья

Заметка

В настоящее время это содержимое обновляется.

Возможность преобразований OMOP в решениях для данных здравоохранения позволяют подготавливать данные для стандартизированной аналитики с помощью открытых стандартов Сообщества по наблюдению за медицинскими результатами (OMOP). Дополнительные сведения об этой возможности, а также о том, как ее развернуть и настроить, см. в разделе:

Преобразования OMOP является дополнительной возможностью в решениях для данных здравоохранения в Microsoft Fabric.

Предварительные условия

Перед запуском конвейера преобразований OMOP убедитесь, что вы выполнили следующие действия:

Служба приема OMOP

При запуске конвейера данных службы приема OMOP создаются выходные данные разностной таблицы, которые можно просмотреть с помощью конечных точек SQL.

Выходные данные разностные таблицы CDM OMOP

В этом разделе описываются выходные данные разностной таблицы CDM OMOP, которые можно ожидать от запуска службы.

  • Служба преобразует как сведенные данные ресурсов быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR), так и извлеченные FHIR DocumentReference (неструктурированные клинические заметки), сохраненные в серебряном хранилище озера данных. Преобразованные данные записываются в виде OMOP разностных таблиц в Azure Data Lake.

  • Дополнительная служба Text Analytics for Health поддерживает извлечение выходных данных обработки естественного языка (NLP) из содержимого DocumentReference для сопоставления с таблицей OMOP NOTE_NLP. Дополнительные сведения об этой службе см. в разделе Обогащение неструктурированных клинических заметок: преобразование OMOP.

  • Служба преобразует справочные данные из системы кодов FHIR, кодов и кодируемых понятий в OMOP понятия с помощью таблиц словаря OMOP.

  • Хранение OMOP данных в открытом разностном формате позволяет вести журнал обновлений, разрешать перемещение во времени и обеспечивает производительность запросов при фильтрации путем извлечения самых последних данных в записи last_updated_date.

Пример запроса

Можно выполнить следующий пример запроса, чтобы просмотреть все обновления, внесенные в выбранный person_id. Запрос должен извлекать первые 10 строк (или меньше) из таблицы Лицо, которая обновлялась в течение периода. Скорректируйте запрос в соответствии с именем золота omop_database_name в вашей среде. Также не забудьте заменить или обновить person.id параметр допустимым значением, доступным в наборе данных, преобразованном из серебряного в золотой.

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

FHIR в сопоставление OMOP

Первоначальные сопоставления FHIR в OMOP основаны на следующих международных рекомендациях HL7:

Ресурс домена FHIR Таблица OMOP Примечания.
пациент ЧЕЛОВЕК
Организация CARE_SITE
Условие CONDITION_OCCURRENCE
Пациент Смерть Если заполнено patient.deceased
Процедура DEVICE_EXPOSURE Если procedure.focaldevice не равно null
Medicationrequest DRUG_EXPOSURE
адрес МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ patient.address и organization.address
Наблюдение Измерение Если observation.category является лабораторным
Documentreference ПРИМЕЧАНИЕ
Documentreference NOTE_NLP Выходные данные Text Analytics for Health из неструктурированной заметки DocumentReference
Наблюдение Наблюдение Если observation.category не является лабораторным
Процедура PROCEDURE_OCCURRENCE Если procedure.focaldevice равно null
Практикующий специалист ПОСТАВЩИК
Обращение VISIT_OCCURRENCE

Ссылки сообщества OMOP