近年、臨床データベースは、公的機関、学会、あるいは、大学等の施設が中心となり、国全体、あるいは、地域限定などの拡がりの中で、多くの活用の期待をもとに様々な目的を持った構築がなされている。
　目的によってそれぞれの症例データベースの対象疾患や調査項目は異なるが、薬剤等を含む様々な医療技術介入に対しRCTができない、あるいは、補足するような診療のリアルワールドにおける有効性やアウトカム評価、経済性等の効率性評価、希少疾患や難病を含む疾病の頻度や自然歴、QOL評価、地域特性の評価や広域での診療の質評価、さらには、AI等を用いた診断支援、意思決定支援などにつながる臨床研究への活用が期待されている。
　一方、それらの臨床データベースを用いた研究により生み出されるエビデンスやファクトの質は、蓄積されるデータの品質や広域性、および解析プロセスに依存する。そのため、データの取得や収集、その維持管理などのデータ管理、および、集計や解析などの手法等のデータ活用のあり方が問われる。具体的な課題として、症例登録における負担軽減とそれに伴う電子カルテ等の既存の診療情報の活用を可能とする質の高い正確な情報の作成、および、連携のあり方、診療データにおける欠損等の少ないより正確な現場での登録、および、収集後のデータの縦断的な連続性を含む品質管理、さらには、これらの収集、維持管理における費用、活用に向けたガバナンスのあり方などが挙げられる。
　臨床データベースは、その正確性の高いデータが適切に用いられることがその使命であり、そのデータ品質の検証などを公開すると言った透明性を持ち、可用性を高める恒常的な向上が望まれる。