随着电子病历系统的普及，大量医疗相关的重要信息以电子形式存储于各种各样医疗信息系统中。经过不断积累，各种形式的电子医疗系统产生了体量庞大的临床大数据。这些数据为临床辅助诊断、药物研发、公共卫生监测评估、传染病疫情预警、个性化精准医疗等创造了巨大价值。
观察性健康医疗数据科学与信息学（Observational Health Data Sciences and Informatics，OHDSI，缩写读音同“Odyssey”或“奥德赛”，即['ɑdəsi]）计划，是一个由美国哥伦比亚大学牵头，世界性的公益型非盈利研究联盟，主要研究全方位医学大数据分析的开源解决方案，旨在通过大规模数据分析和挖掘来提升临床医学数据价值，实现跨学科、跨行业的多方合作。目前，目前，已有来自美国、加拿大、澳大利亚、英国等几十个国家地区的上百个组织机构，高校，医院和公司企业参与了OHDSI全球协作网络，如斯坦福、哈佛、杜克大学医学院，艾昆纬（IQVIA，原昆泰艾美仕），强生、诺华、甲骨文、IBM公司，拥有超过6亿人口的临床数据规模，累计协作研究发表了上百篇论文。
不同的国家有不同的语言以及不同的卫生体系，这也就导致了他们医疗数据的标准不同。虽然OHDSI已经对于美国，欧洲的观察性电子病历数据开发了一些方法，标准和软件，但是具体把这些工具运用到中国的医学研究上还存在一些问题和挑战，需要从中国实际情况出发，结合中国数据标准和现状，来拓展现有OHDSI的工具和方法。同时观察性数据研究需要横跨多个知识领域，需要各种专业领域人才一起合作，现阶段中国缺少这样的人才，需要有一个组织来进行系统性，专业性的培训，让临床数据更好的来实现他的真正价值。这也是OHDSI中国成立的背景。
OHDSI 中国于2016年12月成立，总体目标就是，利用数据科学和信息学方法，促进中国的健康医疗数据研究工作。具体来说，我们致力于推动中国健康医疗数据研究方法和应用，包括针对中国临床数据扩展和定制OHDSI的数据科学方法（如各种标准、知识库和软件工具），利用大型观察性健康医疗数据网络对全球性重要健康医疗问题展开调查研究，以及促进生物医学信息学领域的国际合作与教育培训工作。