在国际上，限制着精准医疗行业发展的一大因素，正是基因检测信息无法与患者电子病历内的普检信息、病史，以及相关解读数据库进行整合。这在临床方面，导致了患者病历中缺乏分子检测结果，基因检测无法发挥出其应有的决策支持作用。在研究方面，也导致了测序所得的信息没有相匹配的临床表征，使其分析价值大大降低。这一问题过往在国际上也没有太好的解决方法，就在今年六月美国医疗信息与管理系统学会举办的精准医疗峰会上，哈佛医学院CIO 约翰哈拉姆卡， 也点出了精准医疗行业面对的这一挑战：“…（过往的）电子病历既不用户友好，也没有整合与应用好生物标记，基因组学解释，和决策支持的信息”

在电子病历的上方，记录着患者的基本信息；而联系人，病史，以及相关的影像、文件等资料都会分门别类归档到下方相关的标签里去。以上属于传统的病历内容。同样以标签页组织起来的，还有该患者所有的样本以及其所经实验的结果报告。由于我们系统中搭建了PhenoDB, HPO, EOM等知识库，所有和该患者疾病相关的参考知识都可以在此进行加载。

通过与精准医学计算平台（如CSA）的接口，医生在查阅患者电子病历时，可直接将此病历内有用信息进行临床序列分析，以对患者分子检测信息进行解读。解读后，医生可将其诊断记录在电子病历中。

（病史信息存储在左侧栏，可在其中查询过往病症；知识库居中；右侧栏为实验结果，检测到的基因信息等可在此查阅。）