The Observational Medical Outcomes Partnership(OMOP)は観察研究のデータソースと解析の標準化を促進するために、FDAやNIHによって設立された。その後、Observational Health Data Sciences and Informatics(OHDSI)によって活動は継承され、Real World Data(RWD)を利用した観察研究における国際的なイニシアチブを執り続けている。OHDSIが国際的なRWD研究を実現している背景として、分析データベースの情報モデルの標準化とOHDSI Standard Vocaburary(OSV)よる各国の統制用語集とのマッピングを通した単一の統制用語集への準拠である。各国の参加施設が保有するデータベースに共通のクエリ要求を提出し、集計されたデータとして回収することができるため、個人情報に関する制約も比較的敷居が低いものとなっている。わが国の研究施設がOHDSIのイニシアチブに参加するためには、保有する医療情報をOMOPの共通情報モデルに準拠するように加工し、かつデータのコード体系はOSVに準拠するようにしなければならない。愛媛大学とYuimedi社とで共同研究を実施し、(1)電子カルテシステムに連動し、JP Core Profileに準拠したFaçadeモデルのFHIRサーバからOMOPに準拠したデータベースにデータを変換、格納するツールの開発、(2)OHDSI Standard Vocaburaryへの準拠のために、医薬品コードは成分レベルのRxNorm、検査結果は頻用される数十種類程度のものをLOINCに、病名はICD10レベルの粒度でマッピングを行った。シンポジウムではその進捗状況と日本におけるFHIRをRWD研究に活用する際の課題について報告する。