大規模臨床データの収集を行っている公的研究組織や医療機関においては、収集データの精度向上を図る事が大きな課題となっている。ここでいう「データの精度」とは、収集されたデータが医学、学術的な一定規則に従って利用できる状態になっている程度を言い、データの精度が高いほどデータ分析・解析時の信頼性も向上する。

レトロスペクティブなデータ収集においては、検査結果単位の混在、病名や薬剤の名称の異なる表記の混在、入力ミスによる外れ値の存在、情報の非統合化など、収集されたデータの利活用には多くの課題が残っている。

その結果、「データの精度」が低く、収集データの約3～4割が利用出来ないケースなど、不適合データとして切り捨てられて利用されてない状況が発生しており効率が悪い。 

臨床データを高度な専門性を持つ部隊がデータクレンジングを行い情報の精度、信頼性向上を図ります。

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