中心eMPI的主要目标是整合跨机构的患者记录，创建独特的、非重复的患者病历。这种努力的最大挑战是有时缺乏识别病人信息和排版错误，这使得自动检测重复记录变得困难。必须对用于区分记录的算法进行调整，以减少确认记录为重复记录时的人工审查。BIG正在研究通过Java壁画项目(Java壁画项目是目前最全面的eMPI产品)的实现实现和解过程自动化的可行性。
这个项目开始于对Java壁画项目的评估，以确认软件的功能将满足我们的需求。壁画为用户提供了一个web应用程序来搜索匹配的和潜在的重复记录。进出壁画的通信可以用HL7编码。默认记录比较算法包含在壁画中，允许编写自定义代码，并很容易地实现到匹配引擎中。在创建eMPI期间使用的匹配过程可以在不创建主索引的情况下运行，并且设计为多次运行以允许对匹配算法进行微调。由于患者数据的重复频率和质量从一开始就未知，因此这个特性特别有用。
目前，我们正在对源数据库中存在的患者数据应用匹配分析方法，以确定必须处理的重复数。分析患者记录可以为数据源提供识别特征和误差估计频率。这些信息被用来微调匹配算法;减少运行时间，提高匹配精度。在使用自动化进程时，主索引不合并唯一的记录是必要的。任何不能被确定为匹配的记录都被称为潜在的重复记录，需要手工检查以确认或拒绝状态。数据分析包括确定源数据库中有多少条记录是重复的。其目标是最大限度地增加自动检测到的匹配数量，最大限度地减少对潜在重复项的人工检查，并防止匹配错误。我们当前优化的匹配算法返回源数据库中8%的记录作为潜在的副本。
下一步是使用优化的匹配方案，并根据Allscripts和Axiom患者数据库创建一个eMPI。该系统将评估自动匹配检测的准确性和需要人工审查的潜在重复的数量。研究eMbeplay苹果手机能用吗PI将作为基准，以找到操作生产eMPI数据库所需的需求。