El OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) es un modelo de datos común (Common Data Model, CDM) diseñado para estandarizar la información clínica y facilitar el análisis de datos sanitarios a gran escala.
En otras palabras, OMOP permite que hospitales, instituciones y centros de investigación hablen el mismo “idioma de datos”, transformando la información médica de distintas fuentes en un formato común y comparable.
🩺 ¿Para qué sirve OMOP en el ámbito de la salud?
El modelo OMOP CDM se utiliza para integrar y analizar datos procedentes de múltiples sistemas sanitarios (como historiales clínicos electrónicos, registros de pacientes o ensayos clínicos).
Su finalidad es:
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Estandarizar la estructura de los datos clínicos (diagnósticos, procedimientos, medicamentos, observaciones, etc.).
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Facilitar estudios comparativos y análisis poblacionales.
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Impulsar la investigación médica y el desarrollo de políticas sanitarias basadas en evidencia real.
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Acelerar la interoperabilidad entre instituciones de salud y proyectos internacionales.
⚙️ ¿Cómo funciona OMOP?
OMOP convierte los datos médicos originales de cada sistema en un formato estandarizado.
Los pasos principales son:
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Extracción y transformación: los datos se extraen del sistema fuente (como una HCE) y se transforman al modelo OMOP.
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Estandarización terminológica: se aplican vocabularios comunes (SNOMED, LOINC, RxNorm, CIE-10).
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Carga y análisis: los datos estandarizados se cargan en el modelo OMOP para análisis, auditorías o investigación.
🌍 OMOP y la red OHDSI
OMOP forma parte del ecosistema OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics), una red global de investigadores y organizaciones que comparten conocimiento y herramientas open source para mejorar la salud pública a través de datos reales (Real World Data).
🧠 OMOP en proyectos de Scalian
En Scalian, aplicamos el modelo OMOP dentro de nuestros proyectos de gobernanza del dato y salud digital, integrando sistemas heterogéneos y garantizando interoperabilidad, trazabilidad y cumplimiento normativo (GDPR y ENS).
Esto permite a los hospitales y centros de salud analizar grandes volúmenes de datos clínicos de forma segura, coherente y útil para la toma de decisiones.
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