电子健康记录（EHR）中包含的数据的增加导致试图找到相关患者信息的临床医生效率低下。自动汇总工具创建特定于条件的数据显示而不是按数据类型和时间组织的电流显示，有可能极大地提高临床医生的效率。设计了建模和总结复杂的慢性病患者电子健康记录的方法。知识库包括：
该编辑器可以根据正式的HED知识模型创建计算机可读的医疗知识文物（XML格式）。目标是使具有很少或没有编程经验的主题专家能够在没有技术支持的情况下创建知识伪像，例如决策规则。
在视觉显示中可能有问题的几种相关情况，生产了演示原型。这些包括：
计算药物之间相似性的对帐算法可自由使用https://github.com/jherskovic/medrec
为了提高我们对EHR诱发错误的潜力的理解，在SHARPC创建的快速可用性评估（RUA）之后，已经评估了七种商业EHR产品。我们的协议结合了启发式评估和专家使用的击键级别模型，用于确定在完成12个有意义的使用相关测试程序（例如，用于药物订单的CPOE，更新过敏列表）期间发生的可用性问题。然后，对确定的可用性违规行为进行了评分，因为它们使用严重程度得分的损害潜力，并根据测试程序进行分组。向参与的供应商提供了机密报告，以帮助提高其EHR的可用性。
2014年EHR安全性增强了系统可用性测试和报告的设计要求，还暴露了对经过验证的，上下文丰富的测试方案的需求。作为SHARPC努力的一部分，我们开发了评估材料，并详细介绍了生成这些材料的方法，作为呼吁公开讨论协议的公开讨论的一部分。我们的希望是，用于测试捕获临床提供商需求的方案，可靠地衡量系统的可用性，并提供了一种识别现有系统中安全风险的方法。这些材料的编写是为了支持从事可用性研究和认证程序的供应商。其中包括参与者说明，主持人指南，标准可用性量表和用户测试中包含的其他材料。
SIRSI认知支持系统的原型促进了根据从领域专家得出的决策模型的临床数据组织。它包括临床数据源的后端接口，该知识模块可以根据感兴趣的决策模型进行互换，以及基于iPad和浏览器的接口，可以通过该临床数据以有利于与与决策有关的方式进行临床数据进行组织。ICU背景下的系统性炎症反应综合征（SIRS）。
系统性而灵活的系统分析（SYFSA）是SharpC开发的框架，用于设计和分析SYF系统。它基于使用三个相关问题空间分析任务：理想化的空间，自然空间和系统空间。
Sharpc开发了一个称为Turf的EHR可用性框架，以统一围绕EHR可用性的概念和方法。草皮是（1）描述，解释和预测可用性差异的理论；（2）一种定义，评估和客观衡量可用性的方法；（3）设计内置良好可用性的过程；（4）制定EHR可用性标准的指南。Turf将可用性定义为系统的有用，可用和满足系统是为了使预定的用户通过执行某些任务序列来实现工作域中的目标。草皮框架的贡献之一是表明可用性不仅可以在连贯的，统一的框架下进行科学定义，还可以客观地和系统地对其进行衡量。草皮框架的一部分已被实现为下一节中描述的软件工具。
可用性评估的许多技术都包括笔和纸以及独立录音。为了帮助进行可用性评估以及电子健康记录系统的测试和设计，我们开发了草皮软件，该软件基于EHR可用性的草皮框架。Turf是一种软件工具，旨在评估，记录和协助提高EHR可用性。
为了确定这些产品是否对EHR供应商有所帮助并确定任何其他供应商需求，Sharpc与联络人进行了面试供应商。他们的反馈表明，没有人为因素的供应商设计专家需要简短，可操作的建议来改善其EHR，以准备安全增强的设计认证。它还揭示了供应商如何查看可用性或以用户为中心的设计的不一致之处，有人认为这只是意味着响应用户反馈。调查结果表明，除了简短的设计提示外，供应商还可以从指针中受益，以获得EHR用户界面设计的更深入的材料。为了满足这些需求，我们开发了一组一页安全增强的设计简介（SEDB）以及相应的网站，用于传播简介和对补充信息的参考。
SharpC采用系统的搜索方法，从四个主要的指南文件中识别并编译了大约300个设计原则，这些文档对EHR的安全增强和有效的设计很重要。这些原则在一致性，可见性，匹配，极简主义，记忆，反馈，灵活性，消息，闭合，闭合，撤消，语言，控制和帮助方面属于14个启发式类别，并用DOS和/或不进行。在分类原则和示例的指示下，准则应促进EHR系统的设计和开发，以实现有意义使用的目标（MU）。
Sharpc与加利福尼亚医疗基金会（California Healthcare Foundation）共同资助了临床启发，慷慨插图，交互式EHR（电子健康记录）可用性设计指南，该设计指南针对EHR供应商社区，将该组纳入其设计和评估中。迭代反馈来自专家咨询小组和目标受众。