Az Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI) együttműködés egy olyan interdiszciplináris kollaboratív közösség és hálózat, amely összeköti a megfigyelési adatokat tartalmazó adatbázisokat, az adathasznosító szakembereket és lehetőséget biztosít nagyszabású egészségügyi adatokra alapozott elemzések megvalósítására. A közösség a különböző adatforrások felhasználásából adódó problémákat az adatok struktúrájának, tartalmának, szemantikájának standardizálása által, az OMOP Common Data Model felhasználásával valósítja meg.
Weboldal: https://www.ohdsi.org/
A European Health Data & Evidence Network (EHDEN) a Horizon 2020 program és az Európai Gyógyszeripari Szereplők és Egyesületek Szövetsége (European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations, EFPIA) társfinanszírozásával létrehozott projektként indult el. A projektben résztvevő szereplők megvalósították az egészségügyi adatok OMOP CDM-hez való mappelését. Ennek köszönhetően lehetőség nyílt fenntartható, nyitott keretek között egészségügyi adatokra épülő tudományos együttműködések megvalósítására. Az együttműködésnek köszönhetően létrejött az OHDSI National Node Hungary.
Weboldal: https://www.ehden.eu
A Data Analysis and Real World Interrogation Network (DARWIN EU®) az Európai Gyógyszerügynökség által létrehozott kutatási hálózat, amelynek célja, hogy megbízható tényekre alapozva, valós időben szolgáltasson információt az emberi felhasználású gyógyszerek használatáról, biztonságáról és hatékonyságáról. A kezdeményezésben Intézetünk adatpartnerként vesz részt.
Weboldal: https://www.darwin-eu.org/
A dAIbetes projekt federált tanulás alkalmazásával egy federált egészségügyi platformot hoz létre, amelynek célja, hogy a 2-es típusú diabétesz esetében hozzon létre virtuális iker modelleket a személyre-szabott kezelési perdikciók, személyre szabott betegségmenedzsment érdekében. Erre az infrastruktúrára építve más komplex betegségek is megközelíthetők.
Weboldal: https://daibetes.eu/