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隨著電子病歷系統的普及，大量醫療相關的重要信息以電子形式存儲于各種各樣醫療信息系統中。經過不斷積累，各種形式的電子醫療系統產生了體量龐大的臨床大數據。這些數據為臨床輔助診斷、藥物研發、公共衛生監測評估、傳染病疫情預警、個性化精準醫療等創造了巨大價值。

觀察性健康醫療數據科學與信息學（Observational Health Data Sciences and Informatics，OHDSI，縮寫讀音同“Odyssey”或“奧德賽”，即['ɑd?si]）計劃，是一個由美國哥倫比亞大學牽頭，世界性的公益型非盈利研究聯盟，主要研究全方位醫學大數據分析的開源解決方案，旨在通過大規模數據分析和挖掘來提升臨床醫學數據價值，實現跨學科、跨行業的多方合作。目前，目前，已有來自美國、加拿大、澳大利亞、英國等幾十個國家地區的上百個組織機構，高校，醫院和公司企業參與了OHDSI全球協作網絡，如斯坦福、哈佛、杜克大學醫學院，艾昆緯（IQVIA，原昆泰艾美仕），強生、諾華、甲骨文、IBM公司，擁有超過6億人口的臨床數據規模，累計協作研究發表了上百篇論文。

不同的國家有不同的語言以及不同的衛生體系，這也就導致了他們醫療數據的標準不同。雖然OHDSI已經對于美國，歐洲的觀察性電子病歷數據開發了一些方法，標準和軟件，但是具體把這些工具運用到中國的醫學研究上還存在一些問題和挑戰，需要從中國實際情況出發，結合中國數據標準和現狀，來拓展現有OHDSI的工具和方法。同時觀察性數據研究需要橫跨多個知識領域，需要各種專業領域人才一起合作，現階段中國缺少這樣的人才，需要有一個組織來進行系統性，專業性的培訓，讓臨床數據更好的來實現他的真正價值。這也是OHDSI中國成立的背景。

OHDSI 中國于2016年12月成立，總體目標就是，利用數據科學和信息學方法，促進中國的健康醫療數據研究工作。具體來說，我們致力于推動中國健康醫療數據研究方法和應用，包括針對中國臨床數據擴展和定制OHDSI的數據科學方法（如各種標準、知識庫和軟件工具），利用大型觀察性健康醫療數據網絡對全球性重要健康醫療問題展開調查研究，以及促進生物醫學信息學領域的國際合作與教育培訓工作。