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¿Qué es OMOP?

OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) es un modelo de datos común (Common Data Model, CDM) diseñado para estandarizar la estructura y el contenido de los datos clínicos y administrativos en diferentes sistemas de salud. Fue desarrollado dentro del marco de la iniciativa OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics), un consorcio global que promueve el análisis de datos de salud a gran escala.

Características clave de OMOP:

• Estandarización: Convierte datos de salud de diversas fuentes (historias clínicas electrónicas, reclamaciones de seguros, registros de ensayos clínicos, etc.) en un formato común.
• Interoperabilidad: Facilita el análisis de datos de múltiples instituciones sin necesidad de compartir datos originales.
• Terminologías comunes: Usa vocabularios estandarizados como SNOMED CT, LOINC, RxNorm y otros.
• Capacidad analítica: Permite aplicar herramientas y métodos de análisis reproducibles para estudios de epidemiología, farmacovigilancia y efectividad comparativa de tratamientos.

¿Cómo transformar datos existentes a OMOP?

Para transformar datos clínicos existentes a la estructura del OMOP Common Data Model (CDM), el proceso típico incluye los siguientes pasos:

1. Evaluación de los datos actuales

• Identificar  datos existentes (historias clínicas electrónicas, reclamaciones, registros de laboratorio, etc.).
• Revisar la estructura de los datos y compararla con las tablas y estándares de OMOP.
• Determinar si los datos usan terminologías propias o estándares como SNOMED CT, LOINC, RxNorm, etc.

2. Mapeo a la estructura de OMOP

• OMOP define una serie de tablas con estructuras específicas (ej. PERSON, CONDITION_OCCURRENCE, DRUG_EXPOSURE, etc.).
• Es necesario mapear cada dato del sistema a la tabla y el campo correctos en OMOP.
• Este mapeo puede ser manual o asistido por herramientas como WhiteRabbit y Rabbit-In-a-Hat de OHDSI.

3. Conversión de terminologías

• Si se usan códigos internos o diferentes estándares, se necesitarán mapearlos a los vocabularios estandarizados de OMOP (SNOMED CT, LOINC, RxNorm, etc.).
• Existen herramientas como Usagi (de OHDSI) para facilitar este mapeo.

4. Carga de datos en la base de datos OMOP

• Una vez que los datos están transformados, se cargan en un sistema de base de datos compatible con OMOP (como PostgreSQL, SQL Server, etc.).
• OHDSI ofrece herramientas para verificar la calidad de la conversión, como Achilles (para validaciones y análisis exploratorios).

5. Validación y análisis

• Se recomienda hacer pruebas con herramientas de análisis de OHDSI, como ATLAS, para verificar que los datos están correctamente estructurados.
• Se pueden empezar a ejecutar consultas para análisis epidemiológicos y estudios de cohortes.

Diferencias entre SNOMED CT, LOINC y RxNorm

SNOMED CT, LOINC y RxNorm son terminologías estandarizadas utilizadas en el ámbito de la salud, pero cada una tiene un propósito diferente. Aquí están sus principales diferencias:

SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine – Clinical Terms)

• ¿Qué es?
  Es un sistema de codificación clínica que abarca términos médicos y conceptos relacionados con la salud.
• ¿Para qué se usa?
  • Diagnósticos médicos.
  • Procedimientos clínicos.
  • Signos y síntomas.
  • Anatomía y hallazgos clínicos.

• Ejemplo:
  • Infarto agudo de miocardio → 22298006
  • Diabetes tipo 2 → 44054006

LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes)

• ¿Qué es?
  Un sistema de codificación diseñado para identificar pruebas de laboratorio, observaciones clínicas y resultados.
• ¿Para qué se usa?
  • Pruebas de laboratorio (ej. glucosa en sangre, hemograma).
  • Observaciones clínicas (ej. presión arterial, temperatura).
  • Cuestionarios médicos y evaluaciones.

• Ejemplo:
  • Glucosa en sangre en ayunas → 1558-6
  • Presión arterial sistólica → 8480-6

RxNorm

• ¿Qué es?
  Un sistema de codificación para medicamentos que proporciona nombres únicos para fármacos clínicos y sus relaciones.
• ¿Para qué se usa?
  • Identificación de medicamentos y sus ingredientes activos.
  • Equivalencias entre distintas marcas y presentaciones.
  • Interoperabilidad en prescripción electrónica.
• Ejemplo:
  • Ibuprofeno 200 mg (tableta) → 198211
  • Metformina 500 mg (tableta) → 861009

Resumen de diferencias

Terminología	Enfoque	Ejemplo de uso
SNOMED CT	Diagnósticos, procedimientos, síntomas	Diagnóstico de “Diabetes tipo 2” → 44054006
LOINC	Pruebas de laboratorio y observaciones	“Glucosa en sangre en ayunas” → 1558-6
RxNorm	Medicamentos y prescripción	“Ibuprofeno 200 mg (tableta)” → 198211

Cada una de estas terminologías juega un papel clave en la estandarización de datos clínicos y muchas veces se usan juntas en modelos como OMOP para garantizar interoperabilidad en los sistemas de salud.