本课程的教学目的是使学生了解生物信息和医学信息技术在医疗卫生行业中的应用，特别是在生物医学研究中的应用。
特约通讯员：唐灵逸 （OHDSI中国秘书长）
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OHDSI真实世界与大数据分析培训公开课在复旦大学上海医学院举办
8月3日至8月8日，复旦大学上海医学院开展了生物医学信息学暑期课程，其中4日-7日是OHDSI真实世界与大数据分析培训课程。近80名学员中近一半来自复旦大学各个学院，其他人则来自高校、公司以及上海各大医院，如中山医院、华山医院、长海医院、复旦大学附属肿瘤医院等。在四天的培训课程上，学员们第一次深入接触并了解OHDSI。
该课程由复旦大学生物医学研究院PI、复旦大学大数据研究院医学影像智能诊断与医学信息学研究所所长刘雷教授组织，授课讲师都是OHDSI的合作者（Collaborator），分别是IQVIA美国远程学习网络的负责人Kristin Kostka，杨森制药研发部门流行病学分析主管、哥伦比亚大学医学中心生物医学信息学系助理教授Patrick Ryan， IQVIA真实世界与分析解决方案产品开发部总监Mui Van Zandt和IQVIA OMOP咨询顾问唐灵逸。
OHDSI是全球200多个机构参与的科研协作网络，凭借其强大的开源工具与通用术语数据模型，为多中心真实世界研究提供了一套解决方案与思路。为期四天的课程中，老师带领学生们学习了OHDSI的OMOP 通用数据模型与标准化术语集（OMOP CDM/Vocabulary）、表型和队列建立（Phenotyping and Cohort Building）、特征描述和预测（Characterization and Prediction）、数据仓库技术ETL等，并且现场挑选了一位同学的临床科研问题，手把手带领大家在短短4天的时间内，完成了从队列建立，预测模型建立，数据分析，一直到预测结果的分析与讨论，到最终运用OHDSI工具Atlas生成论文初稿的一整套临床科研分析流程。
“当本次课程开始时，我们问在座的学生，他们认为一个临床研究一般应该花多长时间，”主讲老师之一、Kristin Kostka表示， “学生猜测需要4个月到10多年不等。通过这次培训，OHDSI展现了基于其强大协作协作网络与开源工具的力量，速度与灵活性。”
“到第4天课程结束时，我们在多个OHDSI协作网络的机构上，执行了一个患者级预测模型（Patient-level Prediction），并起草了一份论文。”Kristin Kostka如是说，“看着学生们兴奋地离开教室，迫不及待的用他们自己的数据快速重复这个研究，我们觉得自己的努力是值得的！”
本次课程是复旦大学“生物医学信息学”课程的一部分，所有学生都可以参加并获得学分。课程的完整视频录像和信息可以在OHDSI中国官网获取。
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