医療情報はそれ自身の知識体系が極めて大きく、過去数十年にわたる超長期の蓄積に対し、データ面での整備がLOINC、SNOMED、HL7 FHIR等で進みつつある。一方チーム医療の実践においてはデータの「場面ごとの解釈」に相当する医療ロジックが不可欠である。今後クリニカルパスやアラートシステムで医療ロジックの高度な実装が求められるが、個別ベンダーの電子カルテや部門システムに分散しているためプログラムやロジック部分についての共通化についての見通しが得にくい現状がある。また、e-Path 3層モデルについては今後超長期的なパス集積や共有を可能とする実装が求められる。本研究ではこの状況を踏まえ、現在流通しているOSS等の特性を調査し、Node.js/Node-REDを中核とするRESTfulアーキテクチャを選定し、超長期にわたり持続的な医療ロジックの蓄積、臨床に求められる迅速なフロー編集性やリアルタイム性を充足するアーキテクチャ設計(In-Process Clinical Intelligence: IPCIモデル)について詳述する。併せて、設計したモデルを実際のサーバに実装し、電子カルテデータベースと接続した医療ロジック実装とレスポンス検証を行うとともに、e-Path 3層構造の実装およびアクセスポイント、SIPサーバを通じたPush通知機能の実装を行った結果について報告する。