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已发表版本的引文（哈佛）：Nishimwe, A, Ruranga, C, Musanabaganwa, C, Mugeni, R, Semakula, M, Nzabanita, J, Kabano, I, Uwimana, A, Utumatwishima, JN, Kabakambira, JD 、 Uwineza, A、 Halvorsen, L、 Descamps, F、 Houghtaling, J、 Burke, B、 Bahati, O、 Bizimana, C、 Jansen, S、 Twizere, C、 Nkurikiyeyezu, K、 Birungi, F、 Nsanzimana, S 和 Twagirumukiza , M 2022, “利用人工智能和数据科学技术协调、共享、访问和分析卢旺达的 SARS-COV-2/COVID-19 数据（LAISDAR 项目）：研究设计和原理”，BMC 医学信息学和决策，卷22，214。https：//doi.org/10.1186/s12911-022-01965-9
摘要背景：自卢旺达爆发 COVID-19 疫情以来，已收集了大量 SARS-COV-2/COVID-19 相关数据，包括 COVID-19 检测和医院常规护理数据。不幸的是，这些数据分散在不同的数据结构或格式的孤岛中，无法用于增进对疾病的了解、监测其进展并生成指导预防措施的证据。该项目的目标是利用人工智能 (AI) 和数据科学技术协调数据集，以支持卢旺达政府监测和预测 COVID-19 负担的需求，包括医院入院率和总体感染率。方法：该项目将收集现有数据，包括医院电子健康记录 (EHR)、COVID-19 检测数据，并与社区调查的纵向数据相链接。观察性健康数据科学与信息学 (OHDSI) 的开源工具将用于通过观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 通用数据模型 (CDM) 协调医院 EHR。该项目还将利用其他 OHDSI 工具进行数据分析和网络集成，以及 R Studio 和 Python。该网络将包括卢旺达多达 15 家医疗机构，其 EHR 数据将与 OMOP CDM 协调。预期结果：这项研究将产生一个技术基础设施，其中 15 家参与的医院和健康中心将在本地 Mac Mini（“数据节点”）上拥有 OMOP CDM 格式的 EHR 数据，以及一组 OHDSI 开源工具。中央服务器或门户将包含参与站点的数据目录，以及用于定义和管理分布式研究的 OHDSI 工具。中央服务器也会整合这些信息
可能的病原变异型，KCNA2，KCNK1，KCNK16和HSF1支持ALS发作中获得的不可逆的Piezo2通道病
在使用OMOP CDM进行数据标准化时，大型医疗保健数据集经常表现出固有的数据不一致和缺失值。医疗机构之间数据质量和完整性的变化可能已将噪声引入模型。但是，我们通过利用来自韩国两家最大的三级医院的数据来减轻这种限制，在韩国，数据质量和数量足够大，可以最大程度地减少缺失价值的影响。此丰富的数据集已启用
将欧洲数字肿瘤网络 (DigiONE) 医院的常规护理数据整合到观察性医疗结果伙伴关系中
将欧洲数字肿瘤网络 (DigiONE) 中医院的常规护理数据整合到观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 数据库中，揭示了 COVID-19 封锁期间诊断出的新原发性癌症数量和 12 个月生存率的变化 S Theophanous* 1 , H Fenton* 2 , A Lobo Gomes 3 , E Ross 4 , J Thonnard 5 , A Wolf 6 , C Brandts 6 , AL Bynens 7 , G Hall 1 , S Bachir 8 , E Bolton 1 , O Bouissou 4 , D Brucker 6 , S Cheeseman 1 , A Collard 5 , A Dekker 3 , P Galgane Banduge 3 , L Halvorsen 9 , I Kaczmarczyk 10 , D Kadioglu 8 , P Kalendralis 3 , J Khan 11 、P Mahon 2 、T Schneider 6 、L Schumann 6 、A Traverso 12 、A van Maanen 5 、C van Marcke 5 、A Vengadeswaran 8 、J Wörmann 6 、J Yeap 2 、T Yousaf 4 、R McDonald** 2 、E Hallan Naderi** +4 *共同第一作者；**共同最后作者；+通讯作者：elinad@ous-hf.no。1 利兹教学医院 NHS 信托，英国。2 IQVIA Ltd，英国。3 放射肿瘤学系（Maastro）、GROW 肿瘤和生殖研究所、马斯特里赫特大学医学中心+，荷兰。4 奥斯陆大学医院，挪威。5 比利时布鲁塞尔圣吕克大学医院。 6 德国法兰克福大学医院癌症中心。7 荷兰马斯特里赫特大学医学中心。8 德国法兰克福歌德大学医学院医学信息学研究所 (IMI)。9 比利时 edenceHealth NV。10 英国伦敦 IQVIA Ltd OMOP & PPG Solutions。11 印度 IQVIA Ltd。12 意大利米兰 IRCCS 圣拉斐尔医院。
带有 LINCS 和 IDG 的知识图谱分析平台，用于帕金森病目标照明
LINCS 中心利用深入的基因和蛋白质表达分析来生成可直接映射到 IDG 蛋白质靶标的签名。疾病和表型本体映射是一项社区挑战，有 OMOP 和 UMLS 等实用且可行的解决方案。LINCS 扰动物包括严格定义的化学实体和 IDG 资源 DrugCentral 中包含的小分子药物。因此，LINCS 的大量人类细胞系和实验化学扰动数据集，结合 IDG 的蛋白质靶标（基因和蛋白质 ID）和 DrugCentral 活性药物成分（药物化合物）数据库，为药物靶标发现提供了紧密集成的组合资源。
索马鲁肽与减肥预印本
在本分析中，如果个人具有关联的 EHR 和 Exome+ Ⓡ 测序数据，并且满足以下标准，则将其纳入：1) 第一年内有 ≥2 次皮下注射索马鲁肽处方，持续时间≥3 个月，表明可能持续使用至少 3 个月；2) BMI ≥27 kg/m 2，符合减肥治疗指南；3) 没有其他预计会影响体重的药物、手术或状况，包括前一年的 tirzepatide 处方、减肥手术史、前一年的恶性肿瘤或前九个月的怀孕；4) 在治疗期间进行 ≥2 次随访体重测量，测量间隔≥2 个月，跨越 3-12 个月的治疗。用于定义纳入标准和其他指标的 OMOP CDM 概念集可作为补充数据文件获得。
OHDSI AI：OHDSI研究文献的生成AI驱动知识翻译和 在... 的全球联邦健康数据网络状态 现实世界证据的生成AI 在IQVIA健康数据转换上加速OMOP转换
1新加坡科学技术与研究机构生物信息学研究所2新加坡临床科学研究所，科学技术与研究机构，新加坡3见Swee Hock公共卫生学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡4号研究所，新加坡，新加坡5 Yong linoologice linoologice linoologice lin Ondicore，National of National of Scipore新加坡国立大学，新加坡国立大学7妇产科和人类潜在翻译研究计划，Yong Loo-Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡8号，赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学，芬兰大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学，芬兰大学9型民俗研究中心的赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔斯基研究中心，芬兰研究中心的研究中心，并告知了一名纽约市的研究中心。利益相关者，跨学科的合作努力旨在通过创造和传播现实世界证据1。健康证据需要以卫生专业人员，患者以及公共或私人卫生经理清楚理解的方式进行传达和传播。在2023年OHDSI APAC研讨会上，知识翻译是与证据消费者（患者和消费者，临床医生，研究人员，监管机构和政策制定者）的圆桌讨论中出现的关键主题2。生成人工智能（AI）可能是向人群和/或健康经理传达科学健康证据的有效策略。方法科学，技术与研究机构（A*Star）通过开放的交互式数据保险库平台（图1）开创了健康研究，用于假设构建和数据驱动的发现3。数据保险库中的OMOP数据目录4,5启用了开放科学系统中知识发现和管理的数据库级别特征。心血管数据库中的OHDSI AI 6被配置为回答OHDSI和新加坡心血管研究的研究文献中的问题（图2）。
dinasty - 使用联合分析的多中心回顾性研究
Å。信息1，P。Bhatnagar2，L.E.L。Hendrix 3，F.R。Ogliari 4，F。Acker 5，E。Bolton 6，O。Bouissou 7，J。Ogliari 4，F。Acker 5，E。Bolton 6，O。Bouissou 7，J。Brash 8，A.-L。 Bynens 9，S。Cheeseman 10，H。Fenton 11，P。Galgane Banduge 12，A。Lobo Gomes 13，R。McDonald 14，P。Mahon 15，E.Ross 7，L。Sanchez Gomez 16，S。Theophanous 17，I。Zhovannik 16，Å。 Helland 1,18 1肿瘤学，奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威，2非手术肿瘤学，利兹教学医院信托基金意大利米兰，意大利米兰，血液学和肿瘤学第5次，歌德大学法兰克福大学，德国法兰克福大学医院，德国法兰克福大学医院，6个研究与创新中心，利兹教学医院NHS NHS NHS，NHS，英国利兹，英国，英国，技术和E-Health Forkest of Technology and E-Health Hospital，Oslo University Hospital，Oslo Universition，Oslo，Norway，8 Omop＆PPGIA＆PPGIA derutions，selitial clential＆PPGIA，I.科学，马斯特里赫特大学医学中心，马斯特里奇特，荷兰，10个医学肿瘤学，利兹教学医院信托基金会，利兹，英国，英国，11肿瘤学证据网络，IQVIA LTD，IQVIA LTD，IQVIA LTD，IQVIA LTD，英国，12号辐射肿瘤学系（Maastro），Maastricht University Centers Medical Cente荷兰马斯特里奇特，荷兰马斯特里奇特，14个现实世界解决方案，伦敦，英国，英国15号，伊克维亚有限公司，15 digicore，布鲁塞尔，比利时，16联邦学习，医疗数据工作，荷兰马斯特里奇，荷兰，17，研究与创新界，纽约市纽约市的纽约市，纽约市教育界，医疗数据工作。医学，奥斯陆，挪威Brash 8，A.-L。 Bynens 9，S。Cheeseman 10，H。Fenton 11，P。Galgane Banduge 12，A。Lobo Gomes 13，R。McDonald 14，P。Mahon 15，E.Ross 7，L。Sanchez Gomez 16，S。Theophanous 17，I。Zhovannik 16，Å。 Helland 1,18 1肿瘤学，奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威，2非手术肿瘤学，利兹教学医院信托基金意大利米兰，意大利米兰，血液学和肿瘤学第5次，歌德大学法兰克福大学，德国法兰克福大学医院，德国法兰克福大学医院，6个研究与创新中心，利兹教学医院NHS NHS NHS，NHS，英国利兹，英国，英国，技术和E-Health Forkest of Technology and E-Health Hospital，Oslo University Hospital，Oslo Universition，Oslo，Norway，8 Omop＆PPGIA＆PPGIA derutions，selitial clential＆PPGIA，I.科学，马斯特里赫特大学医学中心，马斯特里奇特，荷兰，10个医学肿瘤学，利兹教学医院信托基金会，利兹，英国，英国，11肿瘤学证据网络，IQVIA LTD，IQVIA LTD，IQVIA LTD，IQVIA LTD，英国，12号辐射肿瘤学系（Maastro），Maastricht University Centers Medical Cente荷兰马斯特里奇特，荷兰马斯特里奇特，14个现实世界解决方案，伦敦，英国，英国15号，伊克维亚有限公司，15 digicore，布鲁塞尔，比利时，16联邦学习，医疗数据工作，荷兰马斯特里奇，荷兰，17，研究与创新界，纽约市纽约市的纽约市，纽约市教育界，医疗数据工作。医学，奥斯陆，挪威