健康小屋的使用者通過各種測量設(shè)備，雖然可以獲得個人各項生理指標(biāo)的檢測數(shù)據(jù)，但對這些科學(xué)數(shù)據(jù)進一步的分析和解讀不夠。其原因主要是健康小屋的初衷之一就是自助化，專業(yè)醫(yī)務(wù)人員的介入不夠，并進而導(dǎo)致使用者對自己健康狀況的認(rèn)識產(chǎn)生一定的障礙。
解決這個問題有兩條途徑：一是增加醫(yī)務(wù)人員在健康小屋的的參與度；二是增強系統(tǒng)對健康數(shù)據(jù)智能解讀的能力。第一條途徑需要人力和財力方面的投入，會加劇社區(qū)醫(yī)院本來就人員不足的壓力，另外也不符合健康小屋自助化的特點。從長遠(yuǎn)來看，第二條途徑是必由之路。
要實現(xiàn)健康小屋的自助化，不僅僅是檢測設(shè)備的使用自助化，而且要提高健康數(shù)據(jù)解讀的自助化，即系統(tǒng)能夠根據(jù)體檢數(shù)據(jù)來進行分析和解讀，這就涉及到了人工智能方面的技術(shù)，需要構(gòu)建專家系統(tǒng)來作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。而要構(gòu)建此類醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)，又離不開電子健康檔案的標(biāo)準(zhǔn)化。只有在對大量的標(biāo)準(zhǔn)化健康檔案數(shù)據(jù)進行分析和歸納的基礎(chǔ)上，才有可能形成具有實用價值的健康數(shù)據(jù)分析邏輯。
