Bienvenido a la serie de artículos sobre «Gestión de datos sanitarios dispersos con OMOP», en la que analizaremos el papel de OMOP, su modelo de datos, los desafíos para su implementación y las soluciones que ofrece InterSystems.
En el entorno sanitario actual, la necesidad de una integración y un análisis fluidos de los datos es más acuciante que nunca. Los distintos formatos de las historias clínicas pueden dificultar el acceso de los investigadores y profesionales sanitarios a la información necesaria. Esta dificultad puede mermar su capacidad para prestar la mejor atención posible a los pacientes.
¿Qué es OMOP?
La Observational Medical Outcomes Partnership ( OMOP) es una iniciativa desarrollada y mantenida por el consorcio Observational Health Data Sciences and Informatics ( OHDSI). Su objetivo consiste en normalizar y simplificar la medición y el análisis de datos sanitarios observacionales.
La plataforma InterSystems OMOP es un servicio HealthShare accesible a través del Portal de Servicios en la Nube de InterSystems. Transforma los datos HL7® FHIR® en el modelo de datos común (MDC, CDM en el original en inglés) OMOP.
¿Qué es el modelo de datos común OMOP?
El Modelo de Datos Común OMOP permite realizar análisis sistemáticos en diversas bases de datos. Se emplea para examinar datos de distintas bases y reunir evidencias sobre los efectos de los productos médicos.
¿Por qué es necesario?
La necesidad de OMOP se ve acentuada por la naturaleza fragmentada de los datos sanitarios. La información sanitaria es conocida por su complejidad, al estar dispersa en multitud de sistemas y presentarse en diversos formatos. Esta fragmentación dificulta la tarea de quienes desean obtener información útil de los datos. También complica la realización de estudios exhaustivos y la toma de decisiones críticas. La falta de normalización obstaculiza el progreso tanto de la atención sanitaria como de la investigación médica.
Dado que los datos recopilados se presentan en distintos formatos, sirven para diferentes fines y pueden almacenarse mediante diversos sistemas de bases de datos, es evidente que los métodos tradicionales de gestión de datos ya no son suficientes. El resultado es una creciente demanda de un planteamiento más racionalizado y normalizado.
OMOP en la práctica: ¿cómo responde a la dispersión de los datos sanitarios?
OMOP CDM está diseñado expresamente para ser flexible y ampliable. Esta flexibilidad facilita que los investigadores incorporen nuevos elementos de datos y conceptos a medida que aparecen. A diferencia de los modelos estáticos, OMOP CDM tiene la capacidad de adaptarse a los formatos cambiantes de los datos sanitarios, lo que garantiza su pertinencia y utilidad durante años.
El propósito de la historia clínica electrónica (HCE) es apoyar tanto la investigación clínica como la atención sanitaria. Sin embargo, debido a los distintos fines para los que se recopilan los datos —desde la atención sanitaria al reembolso de gastos médicos, pasando por la investigación clínica—, estos se presentan en diversos formatos, que emplean terminologías y códigos diferentes.
Por ejemplo, los resultados de los análisis de sangre pueden representarse de distintas formas en función del modelo de datos utilizado por los centros sanitarios que los realizaron.
OMOP aborda estos retos proporcionando un formato normalizado que permite integrar datos de distintas fuentes. El modelo de datos común OMOP actúa como un lenguaje universal, que traduce elementos de datos dispares en una estructura cohesionada. Un componente principal de OMOP CDM es la utilización del vocabulario normalizado recopilado por OHDSI. Esta integración no solo simplifica la gestión de datos, sino que también mejora la capacidad de investigación, al permitir análisis más intensivos y precisos.
La falta de interoperabilidad entre los sistemas sanitarios ha sido, durante mucho tiempo, un obstáculo para el intercambio eficaz de datos. El modelo de datos y la estructura comunes de OMOP permiten una colaboración más eficaz, que elimina estas barreras y ofrece un ecosistema sanitario más conectado.
OMOP CDM proporciona un marco común que facilita la integración de datos procedentes de fuentes heterogéneas, lo que permite realizar análisis más completos y precisos. Al abordar esta creciente necesidad de normalización, OMOP está allanando el camino para mejorar los resultados de los pacientes y la eficacia de las estrategias de atención sanitaria. InterSystems está encantada de contribuir a esta revolución mediante su propia solución: la plataforma InterSystems OMOP.
Además, la creciente necesidad de personalización de la atención sanitaria plantea aún más retos a la gestión de los datos médicos. OMOP CDM facilita la conexión de las historias clínicas de los pacientes con los perfiles genéticos, lo que contribuye a la creación de tratamientos e intervenciones a medida. Al ofrecer un determinado modo de combinar y estudiar estos conjuntos de datos diferentes, OMOP contribuye al avance de la medicina personalizada. Esto se traduce en mejores resultados para los pacientes y una mejor toma de decisiones sanitarias.
Conclusión
El modelo de datos común OMOP es una iniciativa fundamental en la atención sanitaria. Resuelve el problema pendiente de la fragmentación e incompatibilidad de los datos. Al proporcionar un marco normalizado para la integración y el análisis de datos médicos procedentes de diversas fuentes, OMOP está allanando el camino para una investigación más eficaz, una medicina personalizada y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes. A medida que la atención sanitaria evolucione, OMOP CDM cobrará una mayor importancia a la hora de garantizar que la gestión de los datos médicos siga el ritmo de las necesidades cambiantes del sector.
Eso es lo que hace que la iniciativa OMOP sea tan importante.
En nuestro próximo artículo hablaremos de los desafíos y las oportunidades que plantea la implementación de OMOP. También abordaremos cómo el uso del servicio InterSystems Healthcare, junto con las herramientas ATLAS y HADES de OHDSI, puede facilitar este proceso a las organizaciones.
