Ciências da vida
Expanda o seu acesso a conjuntos de dados multicêntricos do mundo real, enquanto simplifica a análise de viabilidade através dos conceitos clínicos padronizados da OMOP.
Harmonizar conjuntos discordantes de dados do mundo real (RWD), como dados de saúde gerados pelos doentes, dados clínicos, dados socioeconómicos e dados de pedidos de indemnização dos pagadores, num modelo de dados comum de fonte aberta cientificamente válido (OMOP-CDM).
Ciências da vida
Expanda o seu acesso a conjuntos de dados multicêntricos do mundo real, enquanto simplifica a análise de viabilidade através dos conceitos clínicos padronizados da OMOP.
Prestadores de cuidados de saúde
Partilhe um dicionário de dados comum com mais de 800 organizações em todo o mundo, permitindo uma análise de dados simplificada e colaborações transfronteiriças.
Pagadores de cuidados de saúde
A harmonização dos conjuntos de dados com a OMOP permite uma avaliação precisa dos riscos, melhorando a exatidão da cobertura e as decisões de preços.
Harmonize-se prontamente
Esta poderosa solução oferece-lhe a flexibilidade de a executar na sua própria infraestrutura ou de a alojar connosco, dependendo das necessidades da sua organização.
Características principais
e recolha de equivalências para harmonização de dados.
Participe em comunidades de investigação globais
Está a começar um movimento em todo o mundo, com as comunidades de investigação a adoptarem a OMOP como a norma de ouro para as bases de dados observacionais
Torne-se um local privilegiado
para investigação
Tornar-se um local privilegiado para a investigação clínica com uma base de dados normalizada e pronta a utilizar
Permita colaborações multicêntricas
colaborações
Capacidade de comparar uma vasta gama de métricas com outros prestadores de cuidados de saúde em todo o mundo
Preparado para a economia dos dados
Infraestrutura de dados preparada para a próxima geração de projectos financiados (DARWIN EU)
Uma nova forma de olhar para os seus dados de origem
Incorporamos tecnologia de classe mundial para melhorar a privacidade em todos os processos de harmonização de dados.
Aprendizagem federada
Pseudonimização
Criptografia