醫療數據標準化公司Yuimedi，技術支援NEC進行NDB及電子病歷資訊的OMOP轉換實證

株式會社Yuimedi（總公司：東京都中央區，代表董事：Emiri Grimes，以下簡稱「Yuimedi」）宣布，在與日本電氣株式會社（總公司：東京都港區，董事 代表執行役社長 兼 CEO：森田隆之，以下簡稱「NEC」）、愛媛大學（愛媛縣松山市，大學校長：仁科弘重）、一般社團法人醫療數據連結分析基礎協會（以下簡稱「FedAna」）共同實施的「醫療資訊標準化與二次利用之OMOP CDM轉換技術驗證研究」中，Yuimedi 擔任了OMOP CDM（以下簡稱「OMOP」）轉換的技術支援角色。

有關本次驗證的概要，請參閱NEC的發布內容。 https://jpn.nec.com/press/202603/20260325_03.html

背景 為實現政府推動的「全國醫療資訊平台構想」及「日本版EHDS」，將NDB等公共資料庫（以下簡稱「公共DB」）用於研究及政策制定之期待日益高漲。然而，許多公共DB並非以研究用途為前提設計其結構。數據理解與前處理的巨大負擔，一直是研究利用的一大障礙。

【NDB分析案例】 常見課題 | 課題詳情 | 運用OMOP的解決方案 代碼體系的複雜性 | 在單一領域中，存在代碼體系並存與粒度層次這兩個問題。以藥品為例，同一成分可能並存YJ代碼、收據電腦代碼、HOT代碼等多種體系，且各體系內部又分為成分、產品、劑型等粒度層次。因此，僅僅是收集「被處方他汀類藥物患者」的數據，就需要列舉數十至數百個代碼。 | 將多個本地代碼統一映射至OMOP標準詞彙的概念ID。對於他汀類藥物，無論是原廠藥、學名藥或劑型，都可以透過相同的概念ID進行橫向統計，大幅降低代碼列表的管理成本。 縱向數據的複雜期間計算 | NDB的記錄是按請求單位生成的，因此要掌握「某患者在哪些醫療機構接受了何種治療」的縱向歷程，需要進行數據整合與複雜的匹配處理。 | 其設計理念是以患者為單位匯總數據，將診斷、處方、處置、檢查按時間序列儲存在同一患者ID下。臨床事件可以沿著患者軸進行追蹤與分析，從而自然地進行治療路徑分析和轉歸評估。 分析協議無法重複利用 | 針對NDB創建的分析協議，由於依賴NDB固有的數據結構，因此無法在其他資料庫上進行類似分析時重複利用。 | 若為OMOP兼容DB，則可直接重複利用相同的分析協議。此外，其他國家針對OMOP兼容DB開發並公開的分析協議也能引入日本，使參與國際共同研究成為可能。

本次驗證中Yuimedi的角色 在此專案中，Yuimedi 在技術層面主導了NEC提供的NDB及電子病歷（HL7 FHIR）合成數據向OMOP的高品質轉換處理。具體而言，Yuimedi 實施了從轉換規範制定、數據轉換、品質檢查，到針對不同公共DB使用者設定的研究問題設計隊列定義及特徵可視化，證明了OMOP轉換後的公共DB能夠直接用於研究。

這些成果的背後，是Yuimedi迄今為止累積的研究與開發實績： * Yuimedi與愛媛大學共同開發了從HL7 FHIR到OMOP CDM的轉換工具（2024/5/14） * 與愛媛大學共同開發了利用LLM和RAG的新型藥品術語映射方法（2025/3/26） * 評估了MEDIS標準病名主數據所有項目的OMOP概念轉換（2026/2/12）

基於這些實績，Yuimedi 持續推動日本醫療數據標準化的相關工作。

未來展望 醫療數據的標準化正作為全球趨勢加速發展。隨著各國政府與研究機構日益重視數據的國際互通性，OMOP作為核心標準正迅速普及，成為全球標準。在日本，公共DB及電子病歷數據的OMOP化趨勢也日益高漲，本次驗證成為加速這一進程的重要一步。

Yuimedi 作為一家將OMOP專門標準化技術作為業務核心的企業，持續在此領域的最前線努力。作為日本醫療數據標準化的領導者，我們將繼續與業界各公司及相關機構合作，秉持「透過數據將所需的醫療傳達給所需的患者」的理念，持續致力於促進醫療數據的利用。

NEC的評論 在此專案中，我們將收據、DPC、HL7 FHIR處方數據的合成數據轉換為國際通用標準OMOP CDM（通用數據模型），並探討了研究人員實際進行數據分析過程所需的方案和數據的實用性。Yuimedi公司提供了OMOP轉換方面的深厚專業知識和實踐性諮詢支援，使我們能夠順利推進從轉換規範的整理到品質確保、基於研究問題的隊列定義和特徵可視化等所有環節，並與研究直接相關。我們期待透過OMOP進行數據整合，研究人員將更容易處理數據，並且透過利用標準分析工具建立高精度、高效且可重複的研究環境，進一步促進研究活動。

日本電氣株式會社 官公整合統括部 上席專業人員 梶道男

--- ■ 關於OMOP CDM OMOP CDM（Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model）是由OHDSI（Observational Health Data Sciences and Informatics）發布的通用數據模型。它是一種專為RWD分析設計的數據格式，其特點是具備標準化的詞彙體系，能夠整合處理全球的醫療術語。這些特點使得各國的RWD能夠統一為共同的數據表示。此外，其經過正規化以便於儲存於資料庫的特點，也是適合觀察研究的優勢之一。

--- ■ 公司概要 公司名稱：株式會社Yuimedi 業務內容：醫療數據標準化、醫療數據利用網絡的建構 代表董事：Emiri Grimes 創立：2020年11月 網址：https://yuimedi.com/omop

本案聯絡方式 查詢表格網址：https://yuimedi.com/contact