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國際標準與資料架構推動
由本學會發起HL7 FHIR加速器-CoDMIS(Common Data Model - Interoperability and Standard)，本加速器由醫療與資訊專業人員成員驅動，幫助全球醫療健康領域的社群和協作團體建立和採用高品質的 FHIR 實施指南或其他標準工具，以實現全球健康數據互操作性。CoDMIS建立一個合作夥伴群組，加速可交互操作的資料建模和應用，使臨床患者的照護、研究與數據分析得到逐步的改善。
CoDMIS成員透過整合臨床醫療資料(Clinical Medical Data)、CDM(最小數據模組)、mCODE（最小通用腫瘤學資料元素）等醫療資料，建構FHIR實施指南。CDM(Common Data Model)是將各式臨床數據庫中包含的數據轉換為通用格式（數據模型）以及通用表示（術語、詞彙、編碼方案）的資料通用格式。
醫療院所的電子病歷 (EMR) 建構目的為支持護理臨床照護，而行政給付數據則用於保險核銷流程。每一種資料都是為了不同的需求而收集的，導致不同的邏輯組織、格式、描述藥品和臨床狀況的術語因來源而異。建構CDM 可以容納行政給付資料和EHR，允許使用者從各種來源生成證據。CDM除了對數據所有者易於管理和對數據使用者有用之外，它還能夠支援跨資料來源的協作研究。
mCode(Minimal Common Oncology Data Elements)是一種癌症資料的標準語言，由美國臨床腫瘤學會提出，通過腫瘤學的通用標準和語言，實現資料互通性。
FHIR加速執行方法
FHIR加速器包含許多執行步驟，需求加速器團隊與需求者共同討論執行。前後教育訓練、資料盤點、正規化與格式驗證、FHIR標準規範採用(Profile)與實施指南(Implementation Guildline)設計、資料轉換邏輯規劃與程式建構、轉換資料內容驗證、資料檢索與操作。
錯誤資料可能來自許多地方，例如人工輸入錯誤或程式邏輯錯誤，由於資料的完整與正確性將嚴重影響後續研究結果之正確性，所以如何確保資料品質顯得格外重要。在資料品質保證階段，建議可分成二個步驟進行；首先剖析現有資料特徵以建立良善之資料品質實體模型，其次運用資料品質評估方法，以整合資料品質參數之方式，提供資料訊息的品質資料，如此即可驗證資料的良窳與適用與否，並可針對不良資料提供資料澄清修正之建議。
資料儲存原則以 FAIR 原則：
| 可搜尋(Findable)：資料必須有唯一的識別符並於檢索資源中有效的標示出來
| 可近用(Accessible) ：必須易於透過開放系統和有效且安全的身份 驗證與授權程序進行檢索
| 可互操作(Interoperable)：必須使用標準的語彙及格式
| 可再利用(Reusable) ：必須向使用者充分描述資料及使用授權，並可追溯資料來源。
| 高效率的資料轉換
| 簡易的UI、無須程式基礎
| 專案為基礎，打造轉譯API
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