医疗行业是一个数据密集型行业。但因为技术掣肘，大多数EHR系统产生的数据都没有得到有效的存储和分析，这样很多医疗行业供应商不能从海量数据中提取价值。

在医疗行业大数据峰会上，美国MemorialHermann医疗系统的首席医疗信息官Alan Weiss表示：“我们已经深深陷入EHR数据的泥潭之中。

很长一段时间，医院甚至没有基本的电子记录管理软件。直到2009年，美国医院才开始逐步采用EHR系统。但很多系统匆匆上马，结果在2014年系统就过期了。另一方面，医院在很多方面继续使用传统技术。现在这些系统生成了很多有价值的数据，但如何将这些数据提取出来进行分析则成了难题。

Weiss和他的团队正在尝试通过一系列项目解决这一问题，让医疗服务变成数据驱动。比如，他们在医院的EHR系统中创建了一个模型，计算每位患者再住院的可能性，然后向医生演示。团队还开发了测评患者患败血症的风险的计分工具。

但因为EHR系统以独特的格式存储数据，使用多种多样的技术用于医疗诊断，所以把这些功能嵌入到EHR系统是很困难的。Weiss还表示：“另外，每家公司都采用不同的EHR系统，不同的系统存储数据的方式也不一样。”

多系统集成的困境

说到将数据从EHR系统中提取出来面临的挑战，就不得不提Epic系统公司。这是一家美国业内领先的HER系统供应商。最近一项调查显示，Epic的市场占有率是第二名Cerner的两倍。

但在受到赞誉的同时，Epic也受到缺乏技术创新的诟病。批评者认为，Epic主要的缺点在于它的系统是基于马萨诸塞州一般医疗机构多种编程系统构建的，这种编程语言是上世纪60年代开发的，至今也没有得到普及。所以，医院等着开发一种工具来利用Epic系统中的数据或构建基于此系统的应用程序，但是要找到相关人才是很困难的。

美国德克萨斯大学医疗中心的首席医疗信息官DuWayne Willett表示认为，大多数开发者不是学习编程语言，而是简单地接受特定EpicHER模型的培训。系统被分为服务特定领域的模型，比如急救部门、放射科和深度护理。但是，以为开发者了解的只是模型，而不是背后的编程语言，处理数据的人经常不知道数据是如何存储的，以及存储在哪。因此很难开发出分析应用程序来，也难以对数据进行跨部门的集成。

Willett还说道，他目前正在寻找具备广泛技能的开发者。他和他的团队希望能对元数据进行更多的利用，元数据产生于HER系统，但不存储在里面。这些数据资源比医疗记录更容易控制，对预测患者行为和推荐治疗方法更有用。

Willett表示：“我们需要实时跟进数据，这有利于更好的预测分析。”

如何跨过数据孤岛？

从一个HER系统中分析医疗数据都这么难，那么，从多个HER系统中分析数据的难度就可想而知了。医疗行业也面临数据孤岛的问题，不同医院在合并或收购之后仍各自保留各自的HER系统。这给分析工作增加了另一个层面的复杂性，因为不同HER存储数据的格式都是不同的。

耶鲁新天堂医疗系统负责财务计划的副总裁Stephen Allegretto近几年正在处理这些问题。康涅狄格州的医疗系统包括三个医院和一个医疗办公室网络。之前不同的供应商使用不同的HER系统，现在统一安装Epic的HER系统。

Allegretto表示，开发分析应用程序可比预测不良反应什么的容易多了。不过，跨医院和医生办公室部署分析程序到现在也很复杂，这让取得进一步的进步困难重重。

Allegretto表示：“我们一直希望获得一致真相，但面对这么多集成的复杂结构，我也不确定我们是否得出了真相。”