의료 정보학은 데이터에서 패턴을 발견하고 이를 학습하여 의료 현장에서 활용하는 학문입니다. 전자건강기록(EHR, Electronic Health Record 시스템의 도입으로 병원은 환자의 의료 데이터에 보다 손쉽게 접근하고 이를 공유할 수 있게 되었으며, 이를 통해 의료 산업에서 상당한 비용 절감 효과를 얻고 있습니다. 이러한 비용 절감은 불필요한 건강 검진의 제거와 운영 비용 감소 덕분입니다. 그러나 현재 EHR 시스템의 운용 상태를 고려할 때, 다양한 인구집단에서의 패턴과 추세를 파악하고 이를 분석하는 일은 여전히 도전 과제로 남아 있습니다. 이는 EHR 시스템의 관리가 유동적인 상태에 있기 때문입니다.
2009년 미국 복구 및 재투자법(ARRA과 같은 이니셔티브는 의료 기록을 통일된 디지털 형식으로 전환하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 변화는 의료 데이터를 대규모 데이터 리포지토리에 통합할 수 있는 기반을 마련했습니다. 그 이후, 이러한 대규모 데이터베이스에서 추출한 정보를 바탕으로 머신러닝을 활용하여 지리적으로 다양한 위치에서의 패턴을 예측하고 분석할 수 있게 되었습니다.
EHR의 확산, 공유 및 표준화를 저해하는 컴퓨팅 문제는 이 연구 분야의 주요 관심사입니다. 이러한 데이터베이스에는 환자의 개인 정보가 포함되어 있어, 안전하면서도 다양한 사이버 위협에 대응할 수 있는 개방형 접근 데이터베이스 구축이 중요한 목표로 떠오르고 있습니다. 특히 아시아 태평양 지역의 주요 의료 데이터베이스를 살펴보면, 이러한 거대한 의료 정보 데이터 저장소를 구축하기 위해 상당한 연구 및 컴퓨팅 자원이 필요하며, 몇 가지 주요 장애물을 극복해야 합니다.
의료 기기 기술의 발전은 데이터의 관리 방식과 구조에도 변화를 요구하고 있습니다. 의료 영상 기술의 진보는 암 등의 질병을 더 빠르게 감지하고 예측할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 이는 종양을 보다 정확하게 식별하고 진단할 수 있게 해줍니다. 컴퓨터 단층 촬영(CT, 초음파(Ultrasound,
