不断发展的健康信息学：语义框架和元数据驱动的体系结构
技术的进步使我们能够在任何两点之间几乎即时地交流大量信息在全球范围内。分析和成像技术的进展，以及基因组、蛋白质组和代谢组科学的进展，使得我们将获取有关个人健康的详细信息。社会和商业计算机化的进展基础设施使我们能够获得关于生活其他方面的类似详细信息。自动集成基于其含义或语义的可计算表示，这些数据将在医学和临床上发生革命性的变化研究，以及对医疗服务提供的影响将是巨大的。
不仅在个性化医疗方面通过新生物学，但也在国家和国际医疗体系的本质上。机构将能够通过医学知识体系的进步，更快、更有效地适应环境的变化突发公共卫生事件。他们的敏捷性只会受到人类思想和理解能力的限制。如图所示在未来十年内，我们建议调查三个简单的场景，每个场景都解决了以下问题信息驱动健康的另一个方面：临床试验的按需协作；控制传染病；以及提高研究组合的效率。
人们相当重视计算数据分析中遇到的挑战，以及在这方面取得的许多进展：特别是在作为英国电子科学计划的一部分，由EPSRC和MRC资助的项目。然而，人们越来越认识到大规模共享和集成来自动态、异构源的数据需要可计算的数据的语义，而这正是挑战的重要部分。自然语言或非正式理解只有当概念简单明了、社区规模小或同质，并且必须保持理解的时间很短。对于任何复杂的问题规模，或计划持续多年的计划，需要更正式的方法。语义必须是易于自动处理，并且此处理必须自动链接到数据本身的处理。
这需要软件工程技术的进步通过资金和采购政策，使用XML和OWL等语言和技术：这些是解决方案，但不是解决方案本身。相反，我们需要用于创建、维护和部署的方法和工具信息、研究和过程的抽象模型，足以自动生成和配置支持信息驱动健康所需的软件系统。这些方法和工具是大多数信息技术的基础最近英国Foresight项目报告中提出的“数据挖掘和数据融合”路线图中提出的需求关于传染病。它们的开发将需要与用户和领域专家进行有效合作，并取得进展在语义和模型驱动的软件工程研究中，高于基于行业的技术开发水平。信息驱动的健康面临的巨大挑战是使语义驱动的数据标准化管理实践跨越整个医疗保健和医学研究领域。
