공통데이터모델(CDM) 소개

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.title[
# 공통데이터모델(CDM) 소개
]
.subtitle[
## 고려의대 예방의학교실
]
.author[
### 김진섭; <a href="https://github.com/jinseob2kim"><span><i class="fab  fa-github faa-float animated "></i>jinseob2kim</span></a>
]
.institute[
### 차라투(주)
]
.date[
### 2022-05-26
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<div class="my-footer"><span><a href="https://www.zarathu.com">Zarathu Co.,Ltd</a>   
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<a href="https://github.com/jinseob2kim">김진섭</a></span></div>

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# Executive summary

- CDM은 병원들의 데이터를 똑같은 형태로 만든다.

- 하나의 분석코드로 다기관메타분석 가능

- 분석 전과정에 R을 이용하나, [Feedernet](https://feedernet.com/) 에서 R없이 기본분석 가능. 
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# 하는일

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# 맞춤형 통계웹

![](ss.png)
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# [공개 통계웹](https://openstat.ai)

![](https://blog.zarathu.com/posts/2018-11-24-basic-biostatistics/app.gif)

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# 주요 계약

- 대한심혈관중재학회 [COBIS III 레지스트리](https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03068494) 분석: [추가계약](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/48388190)

- 서울성모병원 [COREA-AMI II 레지스트리](https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02806102) 분석: [10개 연구 계약](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/48043955)

- 삼성서울병원 [공통데이터모델(CDM)](http://www.feedernet.org/html/?pmode=cdmdrn) 분석: [심평원 코로나데이터](https://hira-covid19.net/) 분석 중

- 강동성심병원 CDM 분석지원: 공단표본데이터 분석 중

- 경기도감염병관리지원단 코로나 대시보드 with Shinykorea: [최종보고](https://shinykorea.github.io/corona-activityrecord)

- 삼성서울병원 이식외과 육종(sarcoma) 데이터 분석: [5개 연구 계약](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/51701089)

- 해운대백병원 정신질환 네트워크분석: [논문 5편](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/52664370) 게재

- 성균관의대 환경역학연구실 [미세먼지 대시보드](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/43627405)

- [삼성서울병원 정신과 통계자문계약](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/55192190)

- [서울대병원 순환기내과 통계자문계약](http://pf.kakao.com/_XsuxgC/55577702)

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# 주요 논문 성과

.large[
SCI 논문 200건 지원
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/jinseob2kim/lecture-general/master/docs/snu-premed/paper.jpg" width=80%></a>
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# 정부지원사업 선정

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# 22년 IITP 연구개발과제 선정

.large[
2년 10.5억 with 앤틀러, 파이디지털헬스케어
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<img src="http://k.kakaocdn.net/dn/bsgueW/btrzkqLQ3H2/qQBLFHw769HWkRJyeRWRG1/img_l.jpg" width=70%></a>
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# 채용

- 분석웹 개발

(2) R 패키지 개발자
- IITP 선정후  채용

]

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# 핵심기술 R

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# 프로그램 개발, 블로그 운영

- [jstable](https://github.com/jinseob2kim/jstable): 논문용 테이블 만들기

- [jskm](https://github.com/jinseob2kim/jskm): 생존분석 그림 만들기

- [jsmodule](https://github.com/jinseob2kim/jsmodule): 웹에서 하는 통계분석
]

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.large[
데이터 분석용 가상머신([docker](https://www.docker.com/) image)

- [rshiny](https://github.com/jinseob2kim/docker-rshiny): [Rstudio](https://www.rstudio.com/)와 [shiny server](https://www.rstudio.com/products/shiny/shiny-server/) 가 설치된 이미지.
]
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.large[
[블로그](https://blog.zarathu.com/), 카카오톡 오픈채팅방- 프로그래밍 갤러리 R 유저 모임
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# 80,000 다운로드

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# 발표: 개발환경구축
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/jinseob2kim/lecture-general/master/docs/snu-premed/RUCK2018.jpg" width=80%></a>
</center>

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# 발표: R패키지 개발 후기
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/jinseob2kim/lecture-general/master/docs/snu-premed/RUCK2019.jpg" width=80%></a>
</center>

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# 공부모임: Shiny 밋업

- 월 1회 공부내용 공유. 30회 진행

- 의료/유전학/축산/반도체/게임/IPTV/회계 등 다양한 분야 사람들이 모임.

- **경기도 코로나 대시보드 공동작업**

- 21년 공개SW기반 **커뮤니티** 지원사업, **韓中日 공개SW** 국제협력 강화 TASK 선정

]

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# 경기도 코로나 [병상관리 대시보드](https://github.com/shinykorea/corona-sickbed)

![](https://shinykorea.github.io/corona-activityrecord/d1.png)

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# 프로그래밍갤러리 R 유저모임

카카오톡 오픈채팅방 운영: 정모 2회
]

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# 바이오헬스 규제과학과

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# [SW마에스트로 멘토](https://www.swmaestro.org/sw/main/contents.do?menuNo=200034)
.large[
- 과기정통부, 정보통신기획평가원 주관 SW인재양성사업

- 기술멘토 60인 선발: 23년까지 임기

]

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class: center, middle

# Common Data Model(CDM)

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# Why CDM

출처: 유승찬교수님 슬라이드.

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# Why CDM(2)

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# Why CDM(3)

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# OMOP CDM

**OMOP (2008-2013)** www.omop.org

- OMOP = Observational Medical Outcomes Partnership
- Research on methods for drug safety evaluation
- Methods library developed; positive/negative drug outcome pairs
- Common Data Model (then, was a byproduct)
- Foundation for the NHI
- Transition to Reagan Udall Foundation for the FDA

**OHDSI** (after 2013) www.ohdsi.org
- OHDSI = Observational Health Data Science and Informatics
- Continues to use the name ‘OMOP CDM’
- Community of researchers; public; non-pharma funded

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# OMOP CDM V6

동일한 데이터 구조 뿐 아니라 OMOP 코드라는 공통 의료용어체계를 이용해 물리/논리적 공통모델을 사용함

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# Standardized Vocabulary 예

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# 국내 참여 병원

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# CDM with R

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# R first

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# 분석코드, 결과도 R패키지

- R패키지를 여러 기관에서 실행
]

https://github.com/zarathucorp/RanitidineCancerRisk

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.large[
분석결과는 R Shiny로

- 실행결과를 R기반 웹애플리케이션으로 표현

- 분석코드에 웹코드도 포함되어있음.
]

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# [ATLAS](https://atlas-demo.ohdsi.org/)

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# 데이터 소스

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# 컨셉세트

- 사망은 기본으로 있음
]

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# 코호트 정의

- 최소 Target/Control/Outcome 코호트 3개 필요

- Negative control 도 필요(자체만들기 or 기본제공)

]

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# 분석

예측: xgboost, Lasso, 딥러닝

]

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# R패키지 다운

]

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# Feedernet 이용

- 다기관메타 쉽게 가능(분석할 병원 추가로 끝)

단점
- ATLAS 에서 지원하는 분석만 됨. 직접 수정한 R패키지 불가

- 접근권한 얻은 병원만 분석 가능. 소속, 신분에 따라 다름

]

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.large[
분석은 심플하되, 다기관 물량으로 승부하는 컨셉

]

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# 단계

**(2) Feedernet/각병원 Atlas로 설계, 분석은 R서버 접속.**
- Atlas에서 지원하는 분석, 자체 CDM설치병원의 데이터 분석가능

**(3) 설계도 R로, 분석도 R서버 접속**
- 자유롭게 분석설계 가능, 자체 CDM 설치병원의 데이터 분석가능 
]

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# Textbook

[공식 유튜브](https://www.youtube.com/watch?v=dr9FhEkf04o&list=PLSKQ1ikU3kiHk7OTa234TEPgg2il21Jol)
]

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class: center, middle

# CDM 연구지원경험

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# 심평원 Covid-19 데이터

- 한시적 오픈 with CDM버전,  패키지 만들어 심평원 보내면 실행결과만 보내줌.

[RAAS vs Other HTN drug in Covid-19](http://147.47.68.165:1111/cdm/aceiarbv5/)

- https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0248058#pone-0248058-g001

[NSAIDs vs AAP in Covid-19](http://147.47.68.165:1111/cdm/nsaidaapv5/)

- https://www.nature.com/articles/s41598-021-84539-5

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# 강동성심병원

- 첫 CDM 연구, ATLAS로 패키지만들고 강동성심 DB 접속해 R 실행

- Kaplan-meier 그림을 논문용으로 업그레이드

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jgh.14983

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# [공단표본코호트 V1](https://gut.bmj.com/content/70/11/2066.full)

- CDM 변환된 공단표본코호트와, [원본 표본코호트 결과](http://147.47.68.165:1111/doctorssi/PPI_NHIS/) 비교

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# [공단표본코호트 V1(2)](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/cam4.4514)

- CDM 변환된 공단표본코호트 이용

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# [공단표본코호트 V1(3)](https://www.mdpi.com/2075-4426/12/4/584?fbclid=IwAR2ULqlw5yYutcCJG2uU91Z7ivizTq4x1pXAlqqUklhHftD8zpcsE3HqwLg)

- CDM 변환된 공단표본코호트 이용

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# [Feedernet 다기관메타](https://www.nature.com/articles/s41598-021-97989-8)

- [ACEI vs ARB](http://147.47.68.165:1111/cdm/meta-drugcancer/)

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# [Feedernet 다기관메타(2)](https://www.mdpi.com/2075-4418/12/2/263)

- [ACEI_ARB vs OtherHTNdrug](http://147.47.68.165:1111/cdm/meta-drugcancer/)

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# [Feedernet 다기관메타(3)](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jgh.15879?fbclid=IwAR2g6SzD4ejIZpg1Qfg8frpLbor-Zw29i-g5v73_HDS7eaeZ4r5CtD19HkQ)

- [ACEI vs ARB](http://147.47.68.165:1111/doctorssi/meta_osteoporosis/)

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# [Feedernet 다기관메타(4)](https://cardiab.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12933-022-01524-6)

- [pitavastatin vs other Statin](http://147.47.68.165:1111/meta-analysis/)

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# Executive summary

- CDM은 병원들의 데이터를 똑같은 형태로 만든다.

- 하나의 분석코드로 다기관메타분석 가능

- 분석 전과정에 R을 이용하나, [Feedernet](https://feedernet.com/) 에서 R없이 기본분석 가능. 
]

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# END