Bridging Health Data: OMOP und Genomik

In der heutigen Welt wachsen Gesundheitsdaten rasant, vor allem wenn es um genomische und klinische Informationen geht. Diese Daten können Ärzten helfen, individuellere Behandlungen anzubieten, die auf die Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten sind. Aber es gibt einen Haken: Das Teilen dieser Daten zwischen verschiedenen Systemen kann so knifflig sein wie das Zusammenbauen eines Puzzles mit fehlenden Teilen. Hier kommt ein Rahmenwerk ins Spiel, das OMOP Common Data Model (CDM) heisst. Denk daran wie eine universelle Sprache für klinische Daten, die es verschiedenen Systemen erleichtert, miteinander zu kommunizieren.

#Was ist das Besondere am OMOP CDM?

Das OMOP CDM zielt darauf ab, klinische Daten einheitlich zu organisieren. Es wird weitgehend akzeptiert und von einer Gruppe namens OHDSI unterstützt. Die haben ein standardisiertes Vokabular, das hilft, eine Vielzahl von Gesundheitsinformationen zu kategorisieren. Das Ziel? Egal, woher die Daten kommen (ein Forschungs-Krankenhaus in Spanien oder eine Klinik in den USA), alle sprechen dieselbe Sprache. Stell dir vor, die Gespräche fliessen ohne peinliche Pausen oder Missverständnisse.

Aber das OMOP CDM hat einen kleinen Haken: Es kommt mit genomischen Daten nicht so gut klar. Und das ist ein grosses Ding, weil genomische Informationen für personalisierte Medizin entscheidend sind, die darauf abzielt, Behandlungen auf individuelle genetische Profile zuzuschneiden.

#Die OHDSI-Community und ihre Helden

Um dieses Manko zu beheben, hat die OHDSI-Community ein Team von Experten zusammengestellt, die sich darauf konzentrieren, das OMOP CDM zu verbessern. Sie wollen sicherstellen, dass genomische Daten nahtlos integriert werden können. Dieser Einsatz ist Teil einer grösseren globalen Mission zur Verbesserung des Austauschs und der Zusammenarbeit von Gesundheitsdaten, dank Initiativen wie der Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH).

GA4GH hat einige praktische Werkzeuge wie Beacon v2 und Phenopacket v2-Standards eingeführt, um genomische und Phänotypische Daten zu teilen. Denk daran wie standardisierte Textnachrichten, die sicherstellen, dass deine Emojis nicht komisch aussehen, wenn sie von einem Handymodell zum anderen geschickt werden.

#Eine spanische Initiative für Präzisionsmedizin

In Spanien zielt das IMPaCT-Programm darauf ab, Präzisionsmedizin ernst zu nehmen. Es will die neuesten Fortschritte in der genomischen Gesundheitsversorgung in das nationale Gesundheitssystem integrieren, damit jeder Zugang zu erstklassigen Behandlungen hat. Ein Teil dieses Programms heisst IMPaCT-Data, das verschiedene Datensätze zusammenführt, um das Finden der richtigen genomischen und phänotypischen Daten zu erleichtern.

#OMOP CDM-Daten in Beacon v2 umwandeln

Wie verwandeln wir also OMOP CDM-Daten, um sie an das Beacon v2-Format anzupassen? Nun, dieser Artikel zeigt zwei Hauptansätze: eine dateibasierten Methode und eine On-the-Fly-Methode. Eine davon ist wie das Zubereiten eines herzhaften Eintopfs im Voraus, während die andere ein frisches Gericht gleich dann kocht, wenn du hungrig bist.

#Die dateibasierte Methode: Voraus kochen

Die dateibasierte Umwandlungsmethode funktioniert effizient für Zentren, die keine relationalen Datenbanken wie MongoDB verwenden. Hier werden grosse Mengen an Patientendaten vorab in ein Beacon-freundliches Format umgewandelt, was den Zugriff schnell und einfach macht. Stell dir einen Koch vor, der alle Zutaten für ein köstliches Gericht am Vorabend zubereitet. Diese Methode ist grossartig, wenn Forscher schnell auf Daten zugreifen müssen, erfordert aber regelmässige Aktualisierungen, um alles frisch zu halten.

Um diesen Prozess in Gang zu bringen, werden Daten aus einer relationalen Datenbank exportiert und in JSON-Format umgewandelt. Sobald die Daten umgewandelt sind, können sie ordentlich in einer nicht-relationalen Datenbank gespeichert werden, auf die über die Beacon v2 API zugegriffen werden kann. So wie eine Suppe, die bereit ist, wenn du schnell eine Mahlzeit möchtest!

#Die On-the-Fly-Methode: Kein Warten

Andererseits geht die On-the-Fly-Methode einen dynamischeren Weg. Anstatt die Daten im Voraus vorzubereiten, wird direkt auf die OMOP CDM-Datenbank zugegriffen, wenn jemand Informationen benötigt. Denk daran wie einen Foodtruck, der gleich vor dir Gourmetgerichte zubereitet.

Immer wenn eine Anfrage eingeht, übersetzt das System diese Anfragen in SQL-Abfragen, um die erforderlichen Daten aus der Datenbank abzurufen. Dieser Ansatz ist ideal für Situationen, die die aktuellsten Informationen erfordern, wie wenn täglich neue Patientendaten hereinkommen. Allerdings braucht es eine gut organisierte Datenbank, damit alles reibungslos funktioniert. Es ist ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Effizienz, das auf den Echtzeitzugriff zugeschnitten ist.

#Die Gewässer testen: Datenumwandlung in der realen Welt

Um zu sehen, wie gut diese Methoden in der realen Welt funktionieren, wurden Tests mit verschiedenen Gesundheitsdatenquellen in Spanien durchgeführt. Sie verwendeten Datensätze von Dingen wie COVID-19-Patientenakten, um die Effektivität ihrer Umwandlungsverfahren zu verstehen.

#Dateibasierte Umwandlung am CNAG

Zum Beispiel nutzten sie am Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) den EUNOMIA-Datensatz, der Aufzeichnungen von Tausenden von Patienten enthält. Durch die Umwandlung dieser Daten in das Beacon v2-Format konnten sie ein klares Bild der Patientengesundheit erhalten und diese Informationen mit anderen Forschern teilen.

#Dateibasierte Umwandlung am IIS La Fe

Als nächstes testeten sie die dateibasierte Methode am Health Research Institute Hospital La Fe. Hier zogen sie klinische Informationen von COVID-19-Patienten zusammen. Das Ziel war es, diese Daten in das Beacon v2-Format umzuwandeln, damit Forscher spezifische Gesundheitsmerkmale einfach abfragen konnten. Und genau wie beim Plätzchenbacken waren die Endergebnisse köstlich voll mit Informationen!

#Dateibasierte Umwandlung am Hospital del Mar

Am Hospital del Mar nutzen sie eine riesige Datenbank mit Informationen über rund eine Million Patienten. Mit der IMASIS-Datenbank gelang es ihnen, Daten in das Beacon v2-Format umzuwandeln und dabei nahezu perfekte Genauigkeit zu bewahren. Es ist erstaunlich, wie viel Einblick aus einer so umfangreichen Datensammlung gewonnen werden kann!

#Ein Vergleich der Kochmethoden

Die Studie untersucht auch die Vor- und Nachteile beider Umwandlungsansätze.

#Wann man im Voraus kochen sollte

Der dateibasierte Ansatz ist am besten für Zentren geeignet, die Wert auf den Zugriff auf vorgefertigte Daten legen. Er eignet sich besonders für Projekte, die Informationen aus mehreren Quellen kombinieren. Ein grosser Vorteil hierbei sind die schnellen Reaktionszeiten, was ihn perfekt macht, wenn Forscher bereit sind, in ihre Daten einzutauchen.

#Wann man On-the-Fly bestellen sollte

Die On-the-Fly-Umwandlung glänzt, wenn es kritisch ist, die aktuellsten Informationen zu haben. Sie vermeidet die Notwendigkeit regelmässiger Updates und umgeht den Aufwand, doppelte Daten zu pflegen. Allerdings hängt sie davon ab, dass es eine schnelle, gut organisierte Datenbank gibt, um optimal zu funktionieren.

#Fazit: Eine Partnerschaft für die Gesundheit

Beide Methoden tragen dazu bei, den Austausch von Gesundheitsdaten einfacher und effizienter zu gestalten. Indem sie einfache Lösungen für die Umwandlung von Gesundheitsdaten anbieten, helfen sie den Forschungsgemeinschaften, zusammenzukommen, fördern die Zusammenarbeit und treiben letztlich Fortschritte in der Präzisionsmedizin voran.

Scherz beiseite, wenn es um Gesundheit geht, ist das Teilen von Daten ernstes Geschäft. Mit diesen Methoden sind wir näher an einer Welt, in der Gesundheitsinformationen frei fliessen, was es den Gesundheitsdienstleistern erleichtert, die bestmögliche Versorgung für ihre Patienten anzubieten. Auf diese Zukunft – und vielleicht ein bisschen Suppe nebenbei!