实验室数据与其他医疗数据不同 - 它绝不是机器准备就绪，几乎不可能在规模上分析 - 实验室是由人类读取的，以分析单个患者。因此，实验室没有行业标准。即使在实验室系统中，也使用不同的表单和格式。虽然生命科学的许多人会随着时间的推移了解患者实验室的价值，但很少有人能解开其真实价值。
因为没有关于“使数据一致”的规则，我们在填充或未在临床实验室测试数据中填充或未填充的每个数据字段，我们会在完整性和一致性方面看到巨大的变化。单个数据字段中的错误将意味着密钥单词搜索会错过很多重要的临床细节。实例包括临床术语的拼写错误（例如“心脏”或“血红蛋白A1c”），单位的变化（例如，使用科学与对数），不同的参考范围用于描述测试结果或隐秘备注（例如，注意患者的“MI”可能意味着“心肌梗塞”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。
同样地，如果您看到同一患者的两套不同的测试结果，则思考潜在的混乱，但日期尚不清楚。如果假定测试在同一日期执行测试，则可能导致一个以简单地将一个值解雇为异常数据点或错误。相比之下，知道具有截然不同的值的测试说明，分开六个月将提供患者在特定治疗上未发生的重要迹象，因此它们可能需要不同的药物或第二次或第三线疗法被规定。
与医疗权利要求，处方数据和其他数据资产结婚的标准化和丰富的实验室测试结果，并符合医疗权利要求，处方数据和其他数据资产将帮助您解锁多重更丰富的洞察力。您将获得更加全面的观点，更好地了解患者旅程，并帮助改善患者结果临床试验招聘通过商业化。
关于作者：Jason Bhan，M.D.，CTO，预科健康，是一个家庭医生，并作为预测的首席医疗和信息官。他被视为技术应用于医疗保健和医学的国家专家，这是他定期在机构和会议的主题，如健康2.0，MHEALTE，纽约电子健康协作和健康DataPalooza。他还与制药公司进行了广泛的战略咨询。从2007 - 2010年开始，Bhan博士在临床和管理的几个大型医院系统EHR实施方面，结果测量和数据分析。Bhan博士在迈阿密医学院大学获得了他的医学博士，他是家庭医学的董事会。