В настоящее время в здравоохранении Российской Федерации идёт активное внедрение информационных технологий. Доля государственных и муниципальных медицинских организаций, внедривших различные медицинские информационные системы, увеличилась с 3,9 % в 2007 г. до 91 % в 2021-м. Одна из ключевых задач информатизации — внедрение электронных медицинских карт (ЭМК), в которых накапливаются большие объёмы данных реальной клинической практики (Real-World Data; RWD). При всей значимости ЭМК как источника RWD, в них имеются ряд недостатков, таких как децентрализованный характер систем ведения баз данных, неструктурированное хранение информации и т.д. В статье представлено описание последовательных процессов по сбору качественных RWD на основе ЭМК, включая применение технологий искусственного интеллекта, для целей научных исследований, создания систем поддержки принятия решений, статистического анализа и т.д. Основу предложенной методики составляет централизованный сбор сведений из ЭМК в так называемом озере данных, где накапливается как можно большее количество «сырых данных» по пациенту (raw data), и последующее извлечение данных из неструктурированных записей посредством моделей natural language processing (NLP). Предложенная технология, при условии постоянного совершенствования, позволит получить правильное и всестороннее решение для умелого понимания любого текста из любой медицинской записи.