[Submitted on 29 Apr 2026]

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Abstract:背景：临床与研究数据系统之间的互操作性对于实现 EHR 数据的二次利用至关重要。openEHR 标准提供结构化的、模型驱动的临床信息，而 OMOP 通用数据模型 (CDM) 支持大规模观察性分析。Eos 引擎和 OMOP 转换语言 (OMOCL) 此前提出了一种基于标准的转换方法，但有限的值集支持、僵化的就诊生成以及不完整的映射覆盖限制了更广泛的应用。
方法：实现了新一代 Eos 和 OMOCL，以提高语义完整性并解决早期局限性。新功能支持通过 conceptMaps 映射 openEHR 内部值集，使用原型查询语言 (AQL) 支持就诊生成，并扩展了国际原型映射库。通过评估映射覆盖率、术语完整性和领域分布对框架进行了评估。使用代表性原型映射检查了 OMOP 的结构限制。
结果：映射了 196 个 openEHR 原型，涵盖了国际临床知识管理器中所有具有 OMOP 等效表的稳定原型。8.65% 的主要概念标识符无法链接到 OMOP 标准术语。大多数映射针对测量 (50.5%) 和观察 (41.0%) 领域。结构分析表明，连贯的临床概念通常需要在多个松散连接的 OMOP 表之间进行碎片化；问题/诊断原型单独就需要超过 20 条关联记录。
结论：新框架加强了 openEHR-OMOP 互操作性并减少了信息丢失。然而，OMOP 内部的结构和语义限制引入了碎片化，可能会影响下游分析，表明两个生态系统需要更紧密的融合。

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From: Severin Kohler [view email]
[v1] Wed, 29 Apr 2026 14:17:17 UTC (268 KB)