醫療行業是一個數據密集型行業。但因為技術掣肘，大多數EHR系統產生的數據都沒有得到有效的存儲和分析，這樣很多醫療行業供應商不能從海量數據中提取價值。
在醫療行業大數據峰會上，美國MemorialHermann醫療系統的首席醫療信息官Alan Weiss表示：“我們已經深深陷入EHR數據的泥潭之中。
很長一段時間，醫院甚至沒有基本的電子記錄管理軟件。直到2009年，美國醫院才開始逐步采用EHR系統。但很多系統匆匆上馬，結果在2014年系統就過期了。另一方面，醫院在很多方面繼續使用傳統技術。現在這些系統生成了很多有價值的數據，但如何將這些數據提取出來進行分析則成了難題。
Weiss和他的團隊正在嘗試通過一系列項目解決這一問題，讓醫療服務變成數據驅動。比如，他們在醫院的EHR系統中創建了一個模型，計算每位患者再住院的可能性，然后向醫生演示。團隊還開發了測評患者患敗血癥的風險的計分工具。
但因為EHR系統以獨特的格式存儲數據，使用多種多樣的技術用于醫療診斷，所以把這些功能嵌入到EHR系統是很困難的。Weiss還表示：“另外，每家公司都采用不同的EHR系統，不同的系統存儲數據的方式也不一樣。”
多系統集成的困境
說到將數據從EHR系統中提取出來面臨的挑戰，就不得不提Epic系統公司。這是一家美國業內領先的HER系統供應商。最近一項調查顯示，Epic的市場占有率是第二名Cerner的兩倍。
但在受到贊譽的同時，Epic也受到缺乏技術創新的詬病。批評者認為，Epic主要的缺點在于它的系統是基于馬薩諸塞州一般醫療機構多種編程系統構建的，這種編程語言是上世紀60年代開發的，至今也沒有得到普及。所以，醫院等著開發一種工具來利用Epic系統中的數據或構建基于此系統的應用程序，但是要找到相關人才是很困難的。
美國德克薩斯大學醫療中心的首席醫療信息官DuWayne Willett表示認為，大多數開發者不是學習編程語言，而是簡單地接受特定EpicHER模型的培訓。系統被分為服務特定領域的模型，比如急救部門、放射科和深度護理。但是，以為開發者了解的只是模型，而不是背后的編程語言，處理數據的人經常不知道數據是如何存儲的，以及存儲在哪。因此很難開發出分析應用程序來，也難以對數據進行跨部門的集成。
Willett還說道，他目前正在尋找具備廣泛技能的開發者。他和他的團隊希望能對元數據進行更多的利用，元數據產生于HER系統，但不存儲在里面。這些數據資源比醫療記錄更容易控制，對預測患者行為和推薦治療方法更有用。
Willett表示：“我們需要實時跟進數據，這有利于更好的預測分析。”
如何跨過數據孤島?
從一個HER系統中分析醫療數據都這么難，那么，從多個HER系統中分析數據的難度就可想而知了。醫療行業也面臨數據孤島的問題，不同醫院在合并或收購之后仍各自保留各自的HER系統。這給分析工作增加了另一個層面的復雜性，因為不同HER存儲數據的格式都是不同的。
耶魯新天堂醫療系統負責財務計劃的副總裁Stephen Allegretto近幾年正在處理這些問題。康涅狄格州的醫療系統包括三個醫院和一個醫療辦公室網絡。之前不同的供應商使用不同的HER系統，現在統一安裝Epic的HER系統。
Allegretto表示，開發分析應用程序可比預測不良反應什么的容易多了。不過，跨醫院和醫生辦公室部署分析程序到現在也很復雜，這讓取得進一步的進步困難重重。
Allegretto表示：“我們一直希望獲得一致真相，但面對這么多集成的復雜結構，我也不確定我們是否得出了真相。”
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