Die Digitalisierung im Gesundheitswesen schreitet unaufhaltsam voran. Dadurch steigt der Bedarf an effizienten Lösungen zur Speicherung und Analyse grosser Datenmengen. Zwei bedeutende Ansätze zur Standardisierung von Gesundheitsdaten sind das OMOP Common Data Model (Observational Medical Outcomes Partnership) und das CDMH (Common Data Model Healthcare). Beide Modelle zielen darauf ab, eine einheitliche und effiziente Datenverarbeitung zu ermöglichen. Sie unterscheiden sich jedoch in ihren Ansätzen und Schwerpunkten. In diesem Blog erläutere ich die wesentlichen Unterschiede zwischen OMOP und CDMH. Zudem erfahren Sie, weshalb ihre Kombination ein optimales Datenmanagement-System für Ihr Spital darstellt.
Was ist OMOP?
OMOP wurde im Rahmen des OHDSI-Projekts (Observational Health Data Sciences and Informatics) entwickelt und ist ein international anerkanntes Standard-Datenmodell zur harmonisierten Darstellung klinischer Daten. Das Ziel ist es, eine strukturierte Grundlage für die Auswertung grosser klinischer Datensätze, insbesondere für Forschung und klinische Epidemiologie, zu schaffen. Die einheitliche Strukturierung in das OMOP-Format ermöglicht vergleichende Analysen über verschiedene Datenquellen hinweg, was institutübergreifende Forschungsprojekte erleichtert.
OMOP zeichnet sich durch eine einfache Modellierung mit etwa 400 definierten Feldern aus, die wesentliche klinische und demografische Informationen abbilden. Dies reduziert die Komplexität, bietet jedoch weniger Flexibilität für spezifische oder umfangreichere Anwendungsfälle, die in vielen Bereichen im Spital zunehmend erforderlich sind.
Weitere Informationen dazu finden Sie hier: Data Standardization – OHDSI
Was ist das CDMH?
Das Common Data Model Healthcare (CDMH) adressiert die komplexeren Anforderungen einer modernen analytischen Datenplattform im Spital. Es bietet nicht nur eine umfassende Standardisierung von Daten, sondern ist auch eine End-to-End-Datenplattform, die alle Schritte von der Datenintegration bis zur Analyse abdeckt. Dies umfasst die gesamte Datenverarbeitungslogistik, wodurch ein reibungsloser und automatisierter Ablauf sichergestellt wird. Und ganz wichtig – neben den klinischen Daten integriert das CDMH auch administrative und qualitätsorientierte Daten, womit bedeutend mehr Use Cases als mit OMOP abgedeckt werden können.
Weitere Informationen zum CDMH finden Sie hier: www.cdmh.ch
Unterschiede zwischen OMOP und CDMH
Der Hauptunterschied der beiden Datenmodelle liegt in der Komplexität und Flexibilität der Datenstrukturen. OMOP setzt auf eine kompakte und generische Modellierung mit rund 400 Feldern, die grundlegende klinische und demografische Informationen abdecken. Dies vereinfacht die Handhabung, schränkt jedoch die Abbildung spezifischer klinischer, administrativer und qualitätsorientierter Daten ein.
Das CDMH hingegen bietet mit mittlerweile über 2000 Feldern eine komplexere, umfangreichere und differenziertere Struktur, die eine sehr breite Datenabbildung ermöglicht. Die individuellen Erweiterungsmöglichkeiten gewährleisten zudem eine hohe Flexibilität bei der Nutzung für unterschiedliche Anwendungsfälle. Dadurch deckt es eine grössere Palette an Use Cases ab und ermöglicht die effiziente Verarbeitung sowohl klinischer, administrativer wie auch qualitätsbezogener Daten.
Optimaler Fit: CDMH als Grundlage mit OMOP-Kompatibilität
Trotz unterschiedlicher Schwerpunkte sind die beiden Datenmodelle keine konkurrierenden Modelle, sondern ergänzen sich ideal. Das CDMH bietet eine OMOP-Kompatibilität, die es ermöglicht, Daten bei Bedarf schnell und effizient in das OMOP-Format zu überführen. Dies macht das CDMH zu einer äusserst flexiblen Grundlage für eine moderne analytische Datenarchitektur in Ihrem Spital.
Die Stärke des CDMH liegt in seiner umfassenden End-to-End-Architektur, dem flexiblen Datenmodell und der standardisierten Datenintegrationsmöglichkeiten. Wenn spezifische Use Cases über die Möglichkeiten von OMOP hinausgehen, kann das CDMH individuell erweitert werden, um heute noch unbekannte Datendomänen im Handumdrehen zu integrieren. Für institutsübergreifende Forschungszwecke lassen sich die Daten problemlos in das OMOP-Format überführen, um die Kompatibilität mit internationalen Standards zu gewährleisten.
Fazit
Die Datenmodelle zu kombinieren bietet einen optimalen Ansatz für das Datenmanagement in Ihrem Spital. Während OMOP sich auf internationale Forschungsprojekte und standardisierte Analysen konzentriert, stellt das CDMH eine umfassende und flexible Plattform für die Speicherung und Verarbeitung klinischer, qualitätsbezogener und administrativen Daten dar. Dank der OMOP-Kompatibilität des CDMH kann das Beste aus beiden Welten genutzt werden. Dies schafft eine zukunftssichere Datenarchitektur, welche sowohl individuelle Anforderungen als auch internationale Forschungsstandards erfüllt.
Kontaktieren Sie mich gerne, um mehr über die Details und Vorteile von OMOP und CDMH zu erfahren.