In de moderne gezondheidszorg worden grote hoeveelheden gegevens gegenereerd. Van elektronische patiëntendossiers (EPD’s) tot klinische registraties. Het Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Common Data Model (CDM) biedt een oplossing voor de uitdagingen van interoperabiliteit en dataharmonisatie. Dit gestandaardiseerde datamodel vormt de ruggengraat voor het structureren en analyseren van observationele gezondheidsdata. Het speelt een sleutelrol in het bevorderen van data gestuurd onderzoek en innovatie.
De achtergrond van OMOP
Het OMOP CDM is ontwikkeld door de Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI) gemeenschap. Het model biedt een gestandaardiseerd framework dat gegevens uit verschillende bronnen transformeert naar een uniforme structuur en inhoud. Hierdoor wordt het mogelijk om consistent data vast te leggen. En om eenvoudig analyses uit te voeren over diverse datasets en instellingen. OMOP ondersteunt onderzoekers en beleidsmakers bij het verkrijgen van inzichten in gezondheidsuitkomsten, trends en interventies.
De essentie van OMOP
Het OMOP-model is opgebouwd uit tabellen die gerelateerde gegevens groeperen, zoals:
- Personen. Gegevens over individuele patiënten vormen de kern.
- Zorgbezoeken. Contextinformatie over interacties tussen patiënten en zorgverleners.
- Diagnostiek en behandelingen. Klinische waarnemingen, medicatie en ingrepen worden gestandaardiseerd vastgelegd.
Door gegevens op een consistente manier te structureren, wordt interoperabiliteit en integratie tussen systemen vergemakkelijkt.
De Kracht van OMOP
Het OMOP-model biedt meerdere voordelen:
- Interoperabiliteit. Het harmoniseert gegevens uit verschillende systemen en bronnen. Dit maakt samenwerking mogelijk tussen ziekenhuizen en onderzoekscentra.
- Efficiëntie in onderzoek. Onderzoekers kunnen direct analyses uitvoeren zonder dat data handmatig hoeft te worden gestandaardiseerd.
- Transparantie en betrouwbaarheid. Gestandaardiseerde datasets verhogen consistentie en maken onderzoek reproduceerbaar.
Hoe OMOP werkt
- Implementatie in de Gezondheidszorg. OMOP wordt wereldwijd gebruikt door ziekenhuizen, universiteiten en farmaceutische bedrijven voor observationeel onderzoek. In Nederland is het model veelbelovend voor secundair gebruik van zorgdata. Samenwerkingen met platforms zoals Health-RI en internationale initiatieven zoals HealthData@EU tonen aan hoe OMOP kan bijdragen aan datagestuurd onderzoek.
- Federatieve Dataplatforms. De schaalbaarheid van OMOP maakt het geschikt voor federatieve dataplatforms. In lijn met het Nederlandse principe van “data aan de bron” blijven gegevens bij de oorspronkelijke eigenaar, terwijl ze via gestandaardiseerde protocollen toegankelijk worden gemaakt. Dit bevordert zowel databeveiliging als efficiëntie.
Relatie met Andere Standaarden.
Hoewel OMOP zich richt op het structureren en analyseren van data, werkt het vaak samen met andere standaarden zoals:
De combinatie van OMOP met deze standaarden creëert een compleet ecosysteem waarin data naadloos kan worden verzameld, gedeeld en geanalyseerd.
Samenvatting
OMOP is een essentieel instrument in de modernisering van de gezondheidszorg. Het biedt een robuuste basis voor datagestuurd onderzoek en innovatie door gegevens uit verschillende bronnen te harmoniseren. Met een duidelijke visie op dataharmonisatie kunnen zorginstellingen en onderzoekers barrières overwinnen en samenwerken aan betere zorguitkomsten. Zowel nationaal als internationaal. OMOP is de sleutel tot het ontsluiten van de volledige waarde van gezondheidsdata.