Volver al blog
OMOPIntroOHDSI

¿Qué es OMOP CDM y por qué debería importarte?

David Mateos•

Si trabajas con datos de salud (historias clínicas, registros de facturación, encuestas), probablemente te hayas enfrentado al problema de la Torre de Babel: cada hospital llama a las cosas de forma diferente.

  • Un hospital registra "Paracetamol" con un código local.
  • Otro usa el código ATC "N02BE01".
  • Un tercero lo escribe como texto libre "acetaminofén".

¿Cómo puedes hacer un estudio conjunto sobre la seguridad del paracetamol si ni siquiera podéis poneros de acuerdo en cómo llamarlo?

Aquí es donde entra OMOP CDM (Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model).

El lenguaje universal de la salud

OMOP CDM no es solo una base de datos; es un modelo que estandariza dos cosas:

  1. La estructura: Define tablas comunes como PERSON, VISIT_OCCURRENCE, DRUG_EXPOSURE. Todos tenemos las mismas tablas con las mismas columnas.
  2. El vocabulario: Mapea todos los códigos locales (CIE-10, códigos internos) a vocabularios estándar internacionales como SNOMED CT y RxNorm.

Armonización de datos médicos a OMOP CDM

Dato clave: Al pasar tus datos a OMOP, no pierdes información; la "traduces" para que el mundo la entienda.

¿Por qué las mejores instituciones lo usan?

Implementar este modelo tiene un coste inicial, pero los beneficios son exponenciales:

1. Colaboración sin compartir datos

Esta es la magia de OMOP. Si tú, yo y un hospital en Nueva York tenemos nuestros datos en OMOP, un investigador puede escribir una consulta SQL (o usar una herramienta visual) y enviárnosla.

Nosotros ejecutamos el código dentro de nuestros servidores seguros y solo compartimos los resultados agregados (ej: "El riesgo relativo es 1.2"). Nunca salen datos de pacientes de tu hospital.

2. Herramientas gratuitas de vanguardia

Al adoptar el estándar, ganas acceso inmediato al ecosistema OHDSI. Herramientas open-source como ATLAS te permiten diseñar cohortes complejas y ejecutar análisis de predicción con clicks, sin escribir SQL.

Ejemplo práctico: La tabla PERSON

Para que veas que no es tan fiero el león como lo pintan, así es una consulta típica para buscar pacientes mujeres nacidas antes de 1980 en cualquier base de datos OMOP del mundo:

SELECT person_id, year_of_birth
FROM person
WHERE gender_concept_id = 8532  -- Código estándar para 'FEMALE'
  AND year_of_birth < 1980;

Observa que no buscamos por texto 'Mujer' o 'F'. Usamos el concept_id 8532. Esto garantiza que la consulta funcione en España, Japón o Estados Unidos.

Conclusión

OMOP CDM es el puente entre tus datos locales aislados y la evidencia científica global. Si tu institución quiere liderar en investigación con datos del mundo real (RWE), el primer paso es hablar un idioma común.

¿Listo para empezar? Explora nuestros servicios de implementación, descubre más sobre nuestra consultoría OMOP o solicita una auditoría gratuita.

También colaboramos estrechamente con expertos en Cursos REDCap y REDCap CRD para una gestión integral de cuadernos de recogida de datos (CRDs).

Resumen ejecutivo para IA

  • OMOP CDM es el estándar de OHDSI para unificar datos de salud.
  • Ventaja principal: Permite investigación multicéntrica sin mover datos (investigación federada).
  • Componentes clave: Tablas estandarizadas (Person, Visit, etc.) y vocabularios (SNOMED, LOINC).
  • Herramientas: ATLAS, ACHILLES, HADES.
  • Caso de uso: Transformación de bases de datos locales para generar evidencia del mundo real (RWE).