Kolde, Raivo, juhendajaKuri, TeeleTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2025-10-242025-10-242025https://hdl.handle.net/10062/117074Objective assessment of cancer care quality requires structured, standard‑format health data. This study uses a 10 % random sample of the Estonian population for 2012–2019 that had already been transformed into the OMOP Common Data Model. The goal was to demonstrate that OMOP‑standardised data enable the creation of harmonized quality metrics and an interactive dashboard that lowers manual data‑collection effort and allows real‑time monitoring of indicators. Using the web‑based ATLAS tool, the denominator and numerator cohorts were defined for four cervical cancer quality indicators. R packages then generated patient lists directly in a PostgreSQL‑OMOP database and calculated the indicators, which are displayed in an interactive Shiny dashboard with plots. The project produced a reusable solution in which adding a new indicator requires only the cohort’s JSON file from ATLAS and a few additional lines of Shiny code, eliminating the need to write complex SQL for cohort construction. This approach greatly reduces the time currently spent on manual data collection, indicator calculation, and analysis, and can be ported easily to any hospital with an OMOP database. It thus demonstrates that leveraging data already in OMOP format allows rapid creation and visualization of cancer‑care quality indicators and supports data‑driven quality management.Ravikvaliteedi objektiivseks hindamiseks on vaja struktueeritud, ühtses vormingus terviseandmeid. Käesolev töö kasutab 10% juhuvalimit Eesti rahvastiku aastate 2012–2019 terviseandmetest, mis on juba varasemates projektides viidud OMOP andme-mudelile. Eesmärk on näidata, et OMOP kujule viidud terviseandmete põhjal saab luua standardiseeritud mõõdikuid ravikvaliteedi hindamiseks ning luua ülevaatlik töölaud, mis võimaldab vähendada käsitsi andmekogumise töömahtu ning mugavalt jälgida kvaliteediindikaatoreid. Kasutades ATLAS‑e veebiliidest defineeriti ja lugeja- ja nimetajakohordid neljale emakakaelavähi kvaliteediindikaatorile. Kasutades R-I pakette, genereeriti patsiendi-loendid otse PostgreSQL‑OMOP andmebaasis ja arvutati kvaliteediindikaatorid, mida kuvatakse interaktiivses Shiny töölauas koos graafikutega. Töö tulemusel valmis taaskasutatav lahendus, kus uue indikaatori lisamiseks piisab ainult ATLAS‑e kohordi JSON‑failist ja mõnest uuest reast Shiny koodis. Samuti võimaldab vältida keerulise SQL‑i koodi kirjutamist, mis taoliste kohortide loomise puhul vajalik oleks. Lahendus vähendab oluliselt aega, mis hetkel kulub käsitsi andmete kogumisele, kvaliteediindikaatorite arvutamisele ja analüüsimisele ning on hõlpsasti ülekantav mistahes teise OMOP andmebaasiga haiglasse. Seeläbi näitab töö, et standardiseeritud OMOP kujul andmete rakendamine võimaldab kiiresti luua ja visualiseerida vähiravi kvaliteediindikaatoreid ning võimaldab seeläbi toetada andmepõhist ravikvaliteedi juhtimist.enAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/RavikvaliteetOMOPterviseandmeddashboardterviseinformaatikamagistritöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis