OHDSIは医療機関が自身の保有データをOMOP/CDMに入れて持ち寄ることで巨大なコホートを構築する試みである。ただし、情報モデルをCDMにあわせるだけではなく、データ内容を共通の語彙にもとづいたものに変換しなければならない。例えば、疾患概念を扱う統制用語集にはICD10、MESH、READ、SNOMED等がある。横断的な検索を実現するには、各々のコードを標準概念に準拠したコードに置換（マッピング）する必要がある。このプロセスを独自に取り組むと置換内容の違いによるバイアスが生じうる。そこで、OHDSIでは統制用語集群を一つのデータベースにて統合管理し、OHDSIで採用した標準的概念と各々の統制用語集の概念の対応を管理している。また利用者が適切な概念を選べるように、各ドメインで利用可能な概念を指定している。ドメインには"Condition"、"Drug"、”Meas Value”,"Procedure"、"Visit"、"Device"、"Specimen"等がある。例えば医薬品では、アレルギー検査の結果値(Meas Value)、処方された医薬品(Drug)、医薬品が原因で引き起こされた症状(Condition)等の文脈が提供されており、意図しない文脈での概念の誤用を抑止している。また、階層構造を持つ統制用語集と連携することで再現性のあるデータ抽出が担保されている。例えば同成分を持つ医薬品を抽出して医薬品セットを作成することで、コホート抽出に必要な医薬品を漏れなくカバーできる。以上のように統制用語集を管理することはRWDを用いた研究の品質を高めるために不可欠な要素である。本講では、OHDSIが提供している語彙管理データベースのブラウザであるATHENAで検索対象の概念を抽出し、ATLASの中でそれらの概念を利用してコホート抽出のロジックを組み立てる方法について紹介する。