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자료유형
학술저널
저자정보
Choi, In Young (Department of Medical Informatics, The Catholic University of Korea College of Medicine) Kim, Tae-Min (Department of Medical Informatics, MRC, IRCGP, The Catholic University of Korea College of Medicine) Kim, Myung Shin (Department of Clinical Laboratory, The Catholic University of Korea College of Medicine) Mun, Seong K. (Department of Medical Informatics, The Catholic University of Korea College of Medicine) Chung, Yeun-Jun (Department of Microbiology, Department of Medical Informatics, Integrated Research Center for Genome Polymorphism [IRCGP], MRC, The Catholic University of Korea College of Medicine)
저널정보
한국유전체학회 Genomics & informatics Genomics & informatics 제11권 제4호
발행연도
2013.1
수록면
186 - 190 (5page)

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The advances in electronic medical records (EMRs) and bioinformatics (BI) represent two significant trends in healthcare. The widespread adoption of EMR systems and the completion of the Human Genome Project developed the technologies for data acquisition, analysis, and visualization in two different domains. The massive amount of data from both clinical and biology domains is expected to provide personalized, preventive, and predictive healthcare services in the near future. The integrated use of EMR and BI data needs to consider four key informatics areas: data modeling, analytics, standardization, and privacy. Bioclinical data warehouses integrating heterogeneous patient-related clinical or omics data should be considered. The representative standardization effort by the Clinical Bioinformatics Ontology (CBO) aims to provide uniquely identified concepts to include molecular pathology terminologies. Since individual genome data are easily used to predict current and future health status, different safeguards to ensure confidentiality should be considered. In this paper, we focused on the informatics aspects of integrating the EMR community and BI community by identifying opportunities, challenges, and approaches to provide the best possible care service for our patients and the population.
#clinical data warehouse #database #electronic health records #medical informatics

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참고문헌 (28)

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Lee J / 2013 / The effect of electronic medical record adoption on outcomes in US hospitals / BMC Health Serv Res 13:39 google schola Laakko T / 2008 / Mobile health and wellness application framework / Methods Inf Med 47:217~222 google schola Hood L / 2003 / The digital code of DNA / Nature 421:444~448 google schola Weston AD / 2004 / Systems biology, proteomics, and the future of health care: toward predictive, preventative, and personalized medicine / J Proteome Res 3:179~196 google schola Wang X / 2011 / Clinical bioinformatics: a new emerging science / J Clin Bioinforma 1:1 google schola

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