实验室数据是从其他医疗数据的不同 - 它绝不是机器准备，几乎不可能大规模进行分析 - 实验室旨在通过为单个病人的分析人阅读。因此，对于实验室遵循没有行业标准。即使在实验室系统中，不同形式和格式被使用。虽然许多生命科学理解病人的实验室在时间上的价值，很少有人能解开它的真正价值。
由于没有关于规则“使数据保持一致，”我们看到的完整性和一致性在每个和填充或临床实验室的测试数据未填充的每个数据领域方面的巨大变化。个人数据字段中的错误将意味着键词搜索会错过很多重要的临床细节。实例包括临床术语（诸如“心脏”或“血红蛋白A1C”），在单元的变化（例如，用科学与对数的），使用不同的参考范围来描绘的测试结果，或隐蔽笔记的拼错（例如，并指出“MI”的病人可能意味着“心肌梗死”或“密歇根”）。
更复杂的是，并不是所有的实验室测试结果都被捕获为数值。举例来说，想想解剖病理学实验室里发生了什么。当活检或组织样本被送到病理学家进行检查时，通常会使用人类语言口述或打印出结果。这种非数字数据是“直接从医生口中”生成的，不需要遵循任何一致的或标准化的语言规则或命名约定。
当涉及到实验室测试结果时，环境尤其重要。考虑一个病人的生物标志物测试已经被要求确认是否存在BRAF生物标志物。你绝对需要知道测试元数据是有序的组织样本取自病人的肺(在这种情况下,结果将有助于直接的选择biomarker-directed肿瘤学治疗非小细胞肺癌)与病人的耳朵(其结果会直接选择biomarker-directed治疗黑色素瘤)。在本例中，您将需要额外的数据分析来从医生的笔记中提取信息，以帮助连接这些点。
同样的，想想潜在的混乱，如果你看到了两套完全不同的测试结果为同一患者，但日期尚不明确。如果一个假设测试是在同一天进行，这可能会导致一个简单地解雇一个值作为一个异常数据点或错误。相比之下，明知有非常不同的值测试进行的发言权，相隔六个月将提供一个重要的指示患者是失败在一个特定的治疗，因此，他们可能需要不同的药物或二线或三线治疗定之。
嫁在标准化和丰富的实验室测试结果去识别和医疗索赔，处方数据和其他数据资产将帮助你解开更加丰富的见解HIPAA合规的方式。您将获得更好地了解患者旅程，并帮助更全面地了解从改善患者的治疗效果临床试验招募通过商业化。
关于作者：贾森·巴汗，医学博士，CTO，PROGNOS健康，是一个家庭医生，并作为首席医疗信息官PROGNOS。他被认为是在技术，医疗保健和医药，对他的机构和会议，如卫生2.0，移动医疗，纽约的电子健康协作，健康Datapalooza经常谈到的话题的应用的国家级专家。他还做了广泛的战略与制药公司咨询。从2007- 2010年，巴汗博士曾与Clinovations和管理的几个大医院的电子病历系统的实现，成果测量和数据分析。巴汗博士获得了医学博士在医学迈阿密大学医学院，他是在家庭医学委员会认证。
