당뇨병에 대한 빅 데이터 연구에 대한 디지털 건강 기록의 역할

당뇨병에 대한 빅 데이터 연구에 대한 디지털 건강 기록의 역할

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디지털 건강 기록은 간결하고 상호 운용성, 데이터 풍부한 생태계에 대한 간략한 배려 문서에서 근본적인 변화를 나타냅니다. 당뇨병 연구에 적용될 때, 이 기록은 예방, 진단 및 관리에 획기적인 획기적인 구동을 위한 큰 데이터 분석에 대한 잠재력을 잠금 해제합니다. 이 문서는 당뇨병에 대한 디지털 건강 기록이 큰 데이터를 어떻게 촉진하는지 탐구하고, 메커니즘과 혜택을 검토하고, 도전을 해결하고, 미래 혁신을 앞서보세요.

Digital Health Records에 대한 이해

디지털 건강 기록, 전자 건강 기록 (EHRs) 및 전자 의학 기록 (EMRs)를 통과하는 것은 환자 건강 정보의 포괄적인 디지털 저장소입니다. 그들은 인구 통계, 진단, 약물, 실험실 결과, 생명 표시, 화상 보고, 면역 역사 및 임상 메모와 같은 광범위한 데이터 유형을 포함합니다. 정체되는 종이 도표와는 달리, DHRs는 동적인, 검색할 수 있고, 적절한 허가를 가진 배려 조정의 맞은편에 공유될 수 있습니다.

DHRs는 특히 당뇨병을 위해, hemoglobin A1c 수준을 포함하여 중요한 자료 점을 붙잡습니다, 혈액 포도당 독서, 인슐린 행정 기록, 구두 약 역사, 몸 질량 색인 (BMI), 혈압 측정, 혈류 단면도 및 retinopathy와 같은 합병증을 위한 검열 결과, 신경병. 그들은 또한 문서 생활비 요인, 흡연 상태, 식이요법, 육체적인 활동. 이 연구에 있는 부유한 자료 및 포괄적인 자료는 이학적인 자원의 이학적인 자원 및 확증적인 자원에 있는 이학적인 자료로 만듭니다.

디지털 건강 기록의 채택은 지난 2 년 동안 극적으로 가속, 정부 인센티브, 기술 발전에 의해 구동, 및 관리 품질과 환자의 안전을 개선하는 가치의 인식. 건강 정보 기술을위한 국가 조정기 사무실에 따르면, 미국에 비 발열 급성 치료 병원의 96%가 인증 EHR 기술을 채택했다. 이 광범위한 채택은 의미있는 큰 데이터 분석을 위해 필요한 데이터의 중요한 질량을 만듭니다.

당뇨병의 데이터 풍경 : 왜 빅 데이터 매트

당뇨병은 데이터 인텐시브입니다. 효과적으로 관리하면 복잡한 비선형 방식으로 시간을 변경하는 수많은 변수를 추적해야합니다. 질병은 유전, 환경, 행동 및 의료 접근에 영향을 미치는 변화와 함께 인구의 다른 징후를 나타냅니다. 무작위로 제어 된 시험 (RCTs)와 같은 전통적인 연구 방법 - 가성성을 수립하기 위해 필수적이거나 샘플 크기, 짧은 기간 및 임상 실습에 의해 제한됩니다.

빅데이터 연구, 대비, 큰 활용, 일상적인 임상 치료에서 파생된 다양한 데이터 세트. 이 접근 방식은 당뇨병 연구에 대한 여러 가지 이점을 제공합니다.

• Statistical Power: 대형 샘플 크기는 작은 결과를 감지하지만 임상적으로 의미있는 효과와 작은 연구에서 유도 될 수 하위 그룹의 분석에 허용.
• Real-World Evidence: DHRs의 데이터는 치료 준수, comorbidities 및 시험의 통제 된 환경 밖에 발생하는 결과에 대한 변형을 포함하여 실제 임상 연습을 반영합니다.
• Temporal Depth: 의 장기간 데이터 스팬 들을 수 있는 연구원들은 질병의 심리학, 개입의 장기적인 효과, 합병의 자연적 역사를 연구합니다.
• Heterogeneity: DHR에서 캡처한 디버스 인구는 다른 인구, 지리적, 사회 경제적 그룹에 걸쳐 결과를 영향력있는 요인의 검사를 허용합니다.
• Cost Efficiency: 기존의 임상 데이터를 사용하여, 초중량의 데이터 수집의 시간과 비용을 절감하고, 더 빠른 저하 분석 테스트를 가능하게 합니다.

디지털 건강 기록과 함께 큰 데이터 분석의 융합은 이미 당뇨병 연구에 중요한 통찰력을 산출하고, 질병 진행 및 최적화 치료 알고리즘을 예측하는 비발적 위험 요인을 식별하여.

디지털 건강 기록 당뇨병에 대한 빅 데이터 분석

이 연구는 임상 데이터의 변화에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석의 결합을 제공합니다.

종합 및 구조화 Data Capture

현대 DHRs는 구조상 분야에 있는 자료를 붙잡기 위하여 가능합니다. 당뇨병을 위해, 이것은 실험실 가치 (예를들면, A1c, 빠르는 포도당, 크레아신닌), 중요한 표시 (혈압, 심장 비율, BMI), 약 명령 (drug 이름, 복용량, frequencies, 시작 및 정지 날짜)를 위한 표준화한 입장을 의미하고, 진단합니다 (구체 유형, 합병증 및 comorbidities 감소를 위한 ICD-10 부호는, 수동으로 처리하는 수동으로 자동화될 수 있습니다.

DHRs는 데이터 구조화 외에도 임상 노트, 방전 요약 및 환자 커뮤니케이션과 같은 비구조화된 정보를 캡처합니다. 자연 언어 처리 (NLP) 기술은 이러한 텍스트 필드에서 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 저혈압 사건, 환자가 비례를 얻거나 구조화된 분야에서 캡처되지 않을 수 있는 건강의 사회적 결정자.

Longitudinal 추적 및 Temporal 분석

당뇨병 연구에 대한 DHR의 가장 강력한 기능 중 하나는 환자를 추적 할 수있는 능력입니다. 단일 스냅 샷을 캡처하는 교차 섹션 연구와 달리 DHR의 경도 데이터는 연구원이 당뇨병 진행 상황을 검사하는 방법을 조사 할 수 있도록 연구자가 치료에 어떻게 반응하고 합병증을 발생시킬 수 있습니다. 이 임시 차원은 질병의 역동적 인 성격을 이해하는 데 중요합니다.

예를 들어, 연구원은 DHR 데이터를 사용하여 다양한 치료 단계로 진단에서 환자의 쓰레기를 생성 할 수 있습니다. 라이프 스타일 수정에서 구강 에이전트로 인슐린 치료에 이르기까지 이러한 쓰레기가 어떻게 결과를 낼 수 있는지 분석합니다. 그들은 또한 최근 연구 제안이 평균 포도당 통제를 초과하는 합병증의 독립적 인 예측자일 수 있습니다 A1c 가변성에서 패턴을 식별 할 수 있습니다.

Data Integration Across Care 설정

당뇨병 치료는 여러 가지 설정에서 전달됩니다 : 기본 치료 클리닉, 내분비학 관행, 병원, 응급 부서, 약국 및 점점, 홈 기반 모니터링 시스템. 이러한 설정에 걸쳐 상호 운용 가능한 DHR은 치료의 전체 그림을 제공하는 통합 환자 기록을 만들 수 있습니다. 이 통합은 종종 여러 보조제를 가지고 있으며 다른 전문가의 협조적인 배려가 필요합니다.

DHR 데이터는 데이터, 약국 기록, 실험실 데이터베이스, 질병 등록 및 건강 데이터 세트의 사회적 세제와 같은 다른 소스와 같은 분석 잠재력을 풍성하게합니다. 이 링크 된 데이터 세트는 연구원들이 전체 관리 오염을 검사하고 서비스 배달의 격차 또는 중복을 식별 할 수 있습니다.

Real-World 증거 발생

무작위 통제 시험은 처리 효능을 수립하기 위한 금 기준이 남아 있습니다, 그러나 그들은 비싸고, 시간 소모하고, 수시로 복잡한 comorbidities를 가진 환자를 제외하고 - 임상 연습에서 일반적으로 본 환자. DHR-derived 실제 증거 (RWE)는 일상 생활에서 효과, 안전 및 이용 패턴으로 통찰력을 제공함으로써 RCT 발견을 보완합니다.

DHRs의 RWE는 다른 항혈구 대리인의 효력을 비교하기 위하여 이용되고, 처리 증식 타이밍의 충격을 평가하고, 고착 본을 평가하고, 심각한 hypoglycemia 또는 당뇨병 ketoacidosis.y 규칙 기관과 같은 불리한 사건의 예측자를 식별합니다 FDA를 포함하여 RWE의 가치를 점점 인식하고 있습니다. 상표 결정 및 포스트 시장 감시를 알리기를 위한 RWE의 가치를 인식했습니다.

데이터 공유 및 협업 연구 네트워크

데이터가 기관, 지역 및 국가를 통해 풀 때 큰 데이터의 전체 전력은 실현됩니다. 보안 플랫폼을 통해 표준화되고 공유 할 때 디지털 건강 기록은 당뇨병 환자의 수백만의 데이터를 집계 할 수있는 공동 연구 네트워크를 가능하게합니다. 주목할만한 예로는 국립 환자 중심 임상 연구 네트워크 (PCORnet), 관찰 보건 데이터 과학 및 Informatics (OHDSI) 네트워크 (OMOP Common Data Model) 및 당뇨병 별 당뇨병 환자에 대한 연구가 포함됩니다.

이 네트워크는 연구자들이 사전 샘플 크기와 다양성을 가진 연구를 수행하고, 발견의 속도를 가속화합니다. 또한 다른 인구와 배려 조정을 통해 발견의 복제 및 검증을 가능하게하며, 임상 의사 결정에 대한 증거 기반을 강화합니다.

당뇨병 연구 및 치료에 대한 변형적 영향

DHR-derived 데이터셋에 대한 큰 데이터 분석의 응용 프로그램은 이미 당뇨병 연구에서 중요한 발전을 일으켰습니다. 여러 영역은 변형 잠재력을 보여줍니다.

위험 Stratification 및 예측 모델링

DHR 데이터에 훈련된 기계 학습 알고리즘은 당뇨병 발생, 진행, 그리고 정확도 증가와 합병증을 예측할 수 있는 능력을 입증했습니다. 이 예측 모델은 개별화된 위험 점수를 할당하기 위해 다양한 변수-demographic, 임상, 실험실, pharmacologic 및 행동의 광범위를 통합했습니다. 예를 들어, 알고리즘은 임상 진단 전에 2 당뇨병 년의 높은 위험에 환자를 식별할 수 있으며 조기 예방 개입을 허용했습니다. 마찬가지로 예측 모델은 당뇨병 환자의 심장 혈관 질환 및 심장 혈관 질환에 대한 위험에 대한 예측 모델입니다.

에 발표 된 한 랜드 마크 연구 Lancet 디지털 건강]는 기존의 회귀 기반 접근 방식보다 높은 정확도로 고혈당을 예측하는 기계 학습 모델을 개발하기 위해 2.5 백만 개 이상의 환자에서 DHR 데이터를 사용했습니다. 이러한 모델은 이제 DHR 내에서 임상적 결정 지원 시스템에 통합되어 치료 시점에서 실시간 위험 평가를 제공합니다.

Phenotyping와 질병 분류

DHR 데이터는 일반적으로 DHR 데이터의 분석에 따라 DHR 데이터의 분석에 따라 DHR 데이터의 분석에 따라 DHR 데이터의 분석은 질병 진행, 합병 위험 및 치료 응답과 관련된 당뇨병의 특정 하위 phenotypes를 식별하는 데 도움이되었습니다. 예를 들어, 스웨덴어 국립 당뇨병 기록기에서 데이터 분석은 특정 특성과 결과가 당뇨병 환자의 5 클러스터를 식별하고 더 많은 타겟 치료 접근 방식을 위해 필요한 것을 제안했습니다.

Comparative 효과적인 연구

항체제의 증식으로 metformin, sulfonylureas, DPP-4 억제제, GLP-1 수용체 주작동근, SGLT2 억제제 및 인슐린 - 진료소 얼굴 복합 치료 결정을 포함하여 항체제의 증식. DHR-derived 큰 자료 분석은 RCT 데이터를 보완하는 실제 비교 효과 증거를 제공합니다. 이 연구는 A1c 감소, 무게 변화, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장, 신장

건강 불평 연구

DHR 데이터는 인종, 민족, 사회경제, 및 지리적 그룹을 통해 당뇨병 치료 및 결과에 대한 지속적 인 불평에 대한 빛을 흘렸습니다. 분석은 치료 인텐션 비율, 전문가 관리, 약물 준수 및 합병률에 대한 액세스에 대한 차이를 문서화했습니다. 이러한 불평에 대한 modifiable 요인을 식별함으로써 연구원은 건강 평등을 촉진하는 타겟팅 된 개입을 알 수 있습니다. 사회적 불평성 물질의 포함은 교통의 위험에 대한 접근성을 높일 수 있습니다.

도전과 윤리적 고려

당뇨병에 대한 DHR 기반 큰 데이터 연구의 잠재력이 몰입하면서 여러 가지 중요한 과제는이 잠재적 책임을 져야 합니다.

데이터 품질 및 완료

DHR 데이터는 임상 치료 및 청구에 주로 수집되며 연구에 대한 아닙니다. 결과적으로 오류, 배출, 인소비전 및 비스듬한 문제를 포함 할 수 있습니다. 미스팅 데이터는 과감한 도전입니다. 여러 기관에서 관리 할 수 있으며 불완전한 기록에 대한 주요 변수는 지속적으로 문서화되지 않을 수 있습니다. 실험실 값은 기관 전체에 다른 단위 또는 참조 범위로 기록 될 수 있습니다. 약물 데이터는 실제적인 분배 데이터 또는 데이터에 대한 규정 준수에 대한 규정을 반영해야하며, 이러한 투명성 문제의 제한은 이러한 문제를 해결해야 합니다.

상호 운용성 및 표준화

DHR 시스템은 다양한 공급업체와 동일한 시스템의 다른 인스턴스에서 DHR 시스템의 진행에도 불구하고, 호환 데이터 형식, 코드 및 용어를 사용할 수 있습니다. 이러한 분산 데이터 요소를 관찰 의학적 인 파트너십 (OMOP) 모델과 같은 일반적인 데이터 모델로 끌어 넣을 수 있습니다. 표준화없이, 다중 사이트 데이터 집계 및 분석은 심각한 해적입니다. 빠른 의료 사용 (HFS)와 같은 노력은 표준화없이, 다 사이트 데이터 집계 및 분석은 크게 해적됩니다. 빠른 의료 (HFS)와 같은 노력은 표준화, 광범위한 데이터 관리, 광범위한 작업에 달려 있습니다.

개인정보, 보안 및 일관성

DHRs는 다양한 종류의 데이터 수집을 통해 데이터 수집 및 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석

데이터 개인 정보 보호 모범 사례에 대한 자세한 내용은 HIPAA Security Guidance from HHS를 참조하십시오.

알고리즘과 Equity

DHR 데이터에 훈련된 기계 학습 모델은 훈련 데이터가 대상 인구의 대표가 아닌 경우 기존의 건강 장애를 유발할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 건강 시스템의 DHR 데이터가 특정 인종 또는 사회 경제적 그룹을 대표하면 결과 예측 모델은 그 그룹에 대한 거의 거의 수행 할 수 있습니다. 연구자와 개발자는 알고리즘 bias에 대한 적극적인 평가를 받아야하며 다양한 교육 데이터 세트를 사용하고, 지역 사회 및 영향을받는 모델의 이해 관계자를 포함합니다.

Reproducibility 및 일반성

DHR 기반 빅 데이터 분석에서 파생 된 찾기 특정 데이터 세트, 사전 처리 선택 및 분석 방법에 대한 민감 할 수 있습니다. 코딩 관행, 환자 인구 및 기관의 의료 배달 모델에 대한 변리가 다른 결과에 납 할 수 있습니다. 여러 독립적 인 데이터 세트 및 방법론 투명성 전반에 걸쳐 엄격한 복제 노력 - 코드를 공유, 정의 및 분석 계획 - 신뢰성과 발견의 일반성에 대한 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

미래 지향과 기회

당뇨병에 대한 디지털 건강 기록과 큰 데이터 연구의 교차점은 급속하게 진화하고, 기술 발전에 의해 구동되고, 규제 풍경을 변화시키고, 실제 증거의 가치의 인식을 성장. 몇몇 유망한 방향은 신흥됩니다.

연속 포도당 모니터 및 착용 장치 데이터 통합

CGM은 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 제품을 제공합니다. 또한, CGM은 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 제품을 제공합니다. 또한, CGM은 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 제품을 제공합니다. 또한, CGM은 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 제품을 제공합니다. 또한, CGM은 다양한 종류의 다양한 종류의 다양한 종류의 제품을 제공합니다.

인공지능 및 고급 분석

DHR 기반 당뇨병 연구를위한 새로운 국경을 열어야합니다. AI는 전통적인 통계 방법가 놓을 수 있음을 고차원 데이터의 복잡한 비선형 패턴을 식별 할 수 있습니다. 예를 들어 DHR 데이터에 적용되는 딥 학습 모델은 재선형 사진에서 당뇨병의 발병을 예측하기 위해 사용되었습니다. .. DHR 데이터에 적용 된 딥 학습 모델은 DHR 데이터에 적용 된 급성 예측, .... DHR 데이터에 대한 ..DHR 데이터에 대한 .D. .L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.L.

]American Diabetes Association Research page에서 당뇨병 치료에 대해 더 알아보세요.

Genomic Data Integration for Precision Diabetes 품질 협력 업체

GWAS는 GWAS(GWAS)의 연구에 참여한 유전자 기관의 수백을 파악하고 있습니다. DHR-derived 페형 데이터와 함께 게놈 데이터를 결합하여 유전자 환경 상호 작용, 약리학 및 치료 응답의 유전적 아키텍처로 조사할 수 있습니다. 게놈 하수인이 더 접근 가능하고 DHR 시스템은 게놈 데이터를 저장하고 관리하기 위해 진화하여 정밀 당뇨병 의학 데이터의 잠재적인 정보를 크게 확장하고, 이 연구에 대한 정보를 확립하고, 이 연구에 대한 정보를 확립하고, 이 연구에 대한 정보를 확립하고, 이 연구에 대한 정보를 확립하고, 정보의학적인 정보를 확립해야 합니다.

환자의 건강 및 환자의 건강 데이터

DHRs는 환자가 진단하는 환자를 위한 진단을 제공하는 것을 목적으로 합니다. DHRs는 환자의 진단을 위한 진단을 위한 진단을 제공합니다. DHRs는 환자의 진단을 위한 진단을 위한 진단을 제공합니다. DHRs는 환자의 진단을 위한 진단을 위한 진단을 위한 진단을 제공합니다. DHRs는 환자의 진단을 위한 진단을 위한 진단을 위한 진단을 제공합니다. DHRs는 환자의 진단을 위한 진단을 위한 진단을 위한 진단을 제공합니다. DHRs는 환자의 진단을 위한 진단을 위한 진단을 위한 진단을 제공합니다.

미래에 대한 정책 및 인프라 고려

DHR 기반 빅 데이터 연구의 전체 잠재력을 실현하는 것은 건강 IT 인프라, 데이터 표준 및 지배 구조체의 지속적인 투자를 요구합니다. 정책 제작자는 상호 운용성, 지원 데이터 공유 이니셔티브를 촉진하고, 그 개인 정보 보호가 기술 역량을 통해 진행되는 것을 보장하는 역할을합니다. Funding 대행사는 데이터 품질 평가, bias 탐지 및 윤리적 AI 배포에 대한 방법에 대한 연구를 우선적으로 수행해야합니다. 건강 시스템 및 연구원은 환자와 커뮤니티와 신뢰를 구축하기 위해 협력해야하며, 데이터의 큰 이익을 보장하는 데 큰 이점을 보장합니다.

FDA Real-World Evidence and Data page는 의료기기 개발의 실제 데이터 사용에 관한 규제 관점에 대한 추가 정보를 제공합니다.

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의약

DHR은 다양한 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발.

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기술이 계속 발전함에 따라 당뇨병의 DHR 지원 큰 데이터 연구의 미래는 예외적으로 유망합니다. 증거와 윤리의 엄격한 기준을 보전하면서 혁신을 구현함으로써 우리는 전 세계 수백만 명의 사람들이 당뇨병 치료 및 결과물에 대한 의미있는 개선을 구동하기 위해 디지털 건강 기록의 전체 잠재력을 잠금 해제 할 수 있습니다.