The Logical Observation Identifier Names and Codes (LOINC) database provides a universal code system for reporting laboratory and other clinical observations. Its purpose is to identify observations in electronic messages such as Health Level Seven (HL7) observation messages, so that when hospitals, health maintenance organizations, pharmaceutical manufacturers, researchers, and public health departments receive such messages from multiple sources, they can automatically file the results in the right slots of their medical records, research, and/or public health systems. For each observation, the database includes a code (of which 25 000 are laboratory test observations), a long formal name, a "short" 30-character name, and synonyms. The database comes with a mapping program called Regenstrief LOINC Mapping Assistant (RELMA(TM)) to assist the mapping of local test codes to LOINC codes and to facilitate browsing of the LOINC results. Both LOINC and RELMA are available at no cost from http://www.regenstrief.org/loinc/. The LOINC medical database carries records for >30 000 different observations. LOINC codes are being used by large reference laboratories and federal agencies, e.g., the CDC and the Department of Veterans Affairs, and are part of the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) attachment proposal. Internationally, they have been adopted in Switzerland, Hong Kong, Australia, and Canada, and by the German national standards organization, the Deutsches Instituts für Normung. Laboratories should include LOINC codes in their outbound HL7 messages so that clinical and research clients can easily integrate these results into their clinical and research repositories. Laboratories should also encourage instrument vendors to deliver LOINC codes in their instrument outputs and demand LOINC codes in HL7 messages they get from reference laboratories to avoid the need to lump so many referral tests under the "send out lab" code.

Entrusted with the records for more than 1.5 million patients, the Regenstrief Medical Record System (RMRS) has evolved into a fast and comprehensive data repository used extensively at three hospitals on the Indiana University Medical Center campus and more than 30 Indianapolis clinics. The RMRS routinely captures laboratory results, narrative reports, orders, medications. radiology reports, registration information, nursing assessments, vital signs, EKGs and other clinical data. In this paper, we describe the RMRS data model, file structures and architecture, as well as recent necessary changes to these as we coordinate a collaborative effort among all major Indianapolis hospital systems, improving patient care by capturing city-wide laboratory and encounter data. We believe that our success represents persistent efforts to build interfaces directly to multiple independent instruments and other data collection systems, using medical standards such as HL7, LOINC, and DICOM. Inpatient and outpatient order entry systems, instruments for visit notes and on-line questionnaires that replace hardcopy forms, and intelligent use of coded data entry supplement the RMRS. Physicians happily enter orders, problems, allergies, visit notes, and discharge summaries into our locally developed Gopher order entry system, as we provide them with convenient output forms, choice lists, defaults, templates, reminders, drug interaction information, charge information, and on-line articles and textbooks. To prepare for the future, we have begun wrapping our system in Web browser technology, testing voice dictation and understanding, and employing wireless technology.