醫療數據標準化企業Yuimedi，為NEC的NDB及電子病歷資訊OMOP轉換實證提供技術支援
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AI 摘要（NQ 加工版）
Yuimedi在與NEC、愛媛大學和FedAna的共同研究中提供了OMOP CDM轉換的技術支援，以標準化日本的醫療數據。這解決了利用NDB等公共資料庫進行研究時數據預處理的難題。
AI 分析
常見問題
- Q: 醫療數據標準化企業Yuimedi為哪些機構的OMOP轉換實證研究提供技術支援？
- A: 醫療數據標準化企業Yuimedi為日本電氣股份有限公司（NEC）、愛媛大學、一般社團法人醫療數據關聯分析基盤協會（FedAna）共同執行的『面向醫療資訊標準化與二次應用的OMOP CDM轉換技術驗證研究』提供OMOP轉換技術支援。
- Q: Yuimedi公司在OMOP CDM轉換驗證研究中解決了NDB資料的哪些主要問題？
- A: Yuimedi在驗證研究中協助解決NDB資料的代碼體系複雜性與縱向資料期間計算問題，透過將多個本地代碼（如YJ代碼、收據電腦代碼、HOT代碼）統一對應至OMOP標準詞彙的概念ID，實現跨類別資料彙整。
- Q: 在NDB分析中，為何收集『被處方史他汀類藥物的患者』需列舉數十至數百個代碼？
- A: 因NDB中醫藥品存在YJ代碼、收據電腦代碼、HOT代碼等多重代碼體系，且各體系中成分、產品、劑型層級粗細不一，導致查詢史他汀類藥物需逐一列出各代碼，增加資料處理負擔。
- Q: OMOP CDM如何改善醫療資料的跨機構縱向歷程分析？
- A: OMOP CDM以患者為單位彙整診斷、處方、處置、檢查等資料，解決NDB按計費單位產生記錄所導致的身份識別與複雜核對問題，提升跨醫療機構治療歷程的分析效率與準確性。
- Q: 推動OMOP轉換技術驗證研究的主要政策目標是什麼？
- A: 此技術驗證研究旨在支援日本政府推動的『全國醫療資訊平台構想』與『日本版EHDS』，促進NDB等公共資料庫於醫學研究與公共衛生政策制定上的有效應用。