前不久，北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知。其中提到要“率先探索数据跨境流通”。今年1月，北京市互联网信息办公室也发文公示，首都医科大学附属北京友谊医院与荷兰阿姆斯特丹大学医学中心合作研究项目成为全国首个被北京网信办批准的数据出境安全评估案例（编号20220001）。可以预见，为更好发挥数据要素作用将来可能出现越来越多的跨境数据流通。那么我们今天仅仅看下，在医疗领域国际主要流行的数据标准都有哪些。
以下是国际数字医疗合作组织的主要统计（该组织协同了世界卫生组织WHO，OECD和33个不同的国家和地区）
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从上表可以看出,数据共享领域 DICOM，HL7 v2, CDA, FHIR,v3 是主要的标准，在临床术语方面 ICD9/10/11， SNOMED 和Lionc是目前国际上各个国家和地区最主流的医疗数据标准。供大家参考。
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原文链接：https://www.healthit.gov/topic/global-digital-health-partnership
要在适配器类中包含生产凭证，请在类定义中执行以下操作：
Credentials 的设置。CredentialsSet() 的方法，该方法使用 Credentials 设置的值作为键来查找 Credentials 表中的用户名和密码。然后实例化一个包含用户名和密码的凭据对象。Production凭证虽然Production凭证系统集中管理并将登录数据保留在源代码之外，但有时需要编写代码以从其他来源获取凭证。例如，代码可能会从 Web 表单或 cookie 中检索用户名和密码，然后将它们与 HTTP 出站适配器一起使用以连接到其他站点。
处理此问题的方法是在业务服务或业务操作代码中，在调用任何适配器方法之前执行以下两项操作：
Credentials 属性或调用适配器 CredentialsSet() 方法，否则值可能会被重置。 If .Adapter.Credentials="" {
Set .Adapter.%CredentialsObj=##class(Ens.Config.在本文中，我将分享我们在 2023 年全球峰会技术交流室中提出的主题。我和@Rochael Ribeiro
借此机会，我们就以下话题进行探讨：
当我们谈论快速现代 API 开发（Rest / json）时，我们将使用两个 Intersystems Open Exchange 工具：
第一个是用于快速开发 API 的框架，我们将在本文中详细介绍。
https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-apiPub
第二种是使用 Swagger 作为用户界面，用于 IRIS 平台上开发的 Rest API 的规范和文档，以及它们的使用/执行。其运行的基础是开放 API 规范 (OAS) 标准，如下所述：
https://openexchange.intersystems.com/package/iris-web-swagger-ui
它是全球范围内用于定义、记录和使用 API 的标准。在大多数情况下，API 甚至在实现之前就已经设计好了。我将在下一个主题中详细讨论它。
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FHIR 通过提供标准化数据模型来构建医疗保健应用程序并促进不同医疗保健系统之间的数据交换，彻底改变了医疗保健行业。由于 FHIR 标准基于现代 API 驱动的方法，因此移动和 Web 开发人员更容易使用它。然而，与 FHIR API 交互仍然具有挑战性，尤其是在使用自然语言查询数据时。
隆重推出FHIR - AI 和 OpenAPI 链应用程序，该解决方案允许用户使用自然语言查询与 FHIR API 进行交互。该应用程序使用OpenAI 、 LangChain和Streamlit构建，简化了查询 FHIR API 的过程并使其更加用户友好。
OpenAPI 规范（以前称为 Swagger，目前是OpenAPI Initiative的一部分）已成为软件开发领域的重要工具，使开发人员能够更有效地设计、记录 API 并与 API 交互。 OpenAPI 规范定义了一种标准的机器可读格式来描述 RESTful API，提供了一种清晰一致的方式来理解其功能并有效地使用它们。
在医疗保健领域，FHIR 成为数据交换和互操作性的领先标准。为了增强FHIR的互操作能力， HL7正式记录了FHIR OpenAPI规范，使开发人员能够将FHIR资源和操作无缝集成到他们的软件解决方案中。
写在回复社区帖子《Python能否动态创建HL7消息》中。
使用一个启用了集成的命名空间。
注意：USER命名空间默认不启用互操作性。
如果以下建议创建一个新的互操作性命名空间来探索功能。
# 切换到
ZN "[互操作性名称空间名称]"
# 启动交互式Python shell：
Do $SYSTEM.Python.Shell()
#Load dependencies
import datetime as dt
import uuid
# Cache current time in CCYYMMDDHHMMss format
hl7_datetime_now=dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
# Create HL7 Message
hl7=iris.cls("EnsLib.HL7.Message")._New()
# Set the doc type
# 2.5.1:ORU_R01 - Unsolicited transmission of an observation message
hl7.PokeDocType("2.5.即使production未运行，类中的以下 Ens.Director 方法也允许检索生产设置：
GetAdapterSettings()返回一个数组，其中包含所标识的配置项（业务服务或业务操作）的所有适配器设置的值。该数组由设置名称下标。可以使用 IRIS $ORDER 函数来访问数组的元素。此方法的第一个参数是一个字符串，其中包含由两个竖线 (||) 分隔的产品名称和配置项名称。返回值是状态值。如果状态值不是 $$$OK，则无法找到指定的生产名称 (myProd) 和配置项名称 (myOp) 组合。
Set tSC=##class(Ens.Director).GetAdapterSettings("myProd||myOp",.tSettings)
GetAdapterSettingValue()返回标识的配置项的命名适配器设置的值：业务服务或业务操作。第一个参数是一个字符串，其中包含由两个竖线 (||) 分隔的产品名称和配置项名称。第二个参数是配置设置的名称。第三个输出参数返回调用的状态值。例如：
Set val=##class(Ens.Director).当用户选择业务主机时，管理门户会自动显示与给定业务主机之间的连接。例如：
为此，IRIS 读取业务主机的配置设置并使用它们。
但是，如果业务服务在运行时动态托管其目标， IRIS 将无法自动显示此类连接。在这种情况下，要显示此类连接，请实施 OnGetConnections() 回调方法。 IRIS 在呈现配置图时自动调用此方法（默认情况下不执行任何操作）。
OnGetConnections() 具有以下签名：
ClassMethod OnGetConnections(Output pArray As %String, item As Ens.Config.Item) [ CodeMode = generator ]
其中参数如下：
pArray — 一个多维数组，其下标是此业务服务向其发送消息的项目的配置名称。例如，要向名为 ABC 和 DEF 的业务主机发送消息，您的代码可以按如下方式设置 pArray： set pArray("ABC")=""
set pArray("DEF")=""
item — Ens.Config.Item对象表示此业务服务。IRIS提供了一组可以从业务规则和DTL中调用的实用函数；这些在开发业务规则的Productions中使用的效用函数中有所描述。可以添加自己的功能，业务规则引擎和业务规则编辑器会自动适应您的扩展。
要添加新的效用函数:
Ens.Rule.FunctionSet 的子类。此类不得扩展任何其他超类，只能扩展 Ens.Rule.FunctionSet。final。可以在现有的 Ens.Util.FunctionSet 方法中查看这个（Ens.Util.FunctionSet是 Ens.Rule.FunctionSet的超类）。ClassMethod 名称。与 Ens.Rule.FunctionSet 中定义的函数不同，用户定义的方法名称必须使用它们所属的类进行完全限定。如果通过从管理门户中的向导中选择名称来添加它们，则会自动发生这种情况。例如，以下函数集类提供了用于业务规则的日期和时间函数。
本篇文章主要介绍互联互通套件的一些基础问题：
RecordMap 功能一次导入一条记录，但如果正在导入或导出大量记录，则可以通过使用 RecordMap Batch 获得显着的效率提升。 RecordMap Batch 功能处理同类记录并一次处理一批中的所有记录。可以选择在批次之前加上一个标题记录，然后跟一个尾部记录。
要创建 RecordMap 批处理，需要实现一个继承自中的 %Persistent 和 EnsLib.RecordMap.Batch的类。 Batch 类包含处理解析和写出与特定批次关联的任何标头和尾部的方法。必须提供解析和编写标头的代码。对于简单的表头和表尾，可以使用类中的 EnsLib.RecordMap.SimpleBatch，它继承自 Batch 类，并提供处理简单表头和表尾的代码。如果需要处理更复杂的标头和尾数据，可以扩展这两个批处理实现中的任何一个。
批处理遵循用于其他production消息格式（如 X12）的方法。这与处理 RecordMap 批处理对象的内置业务操作特别相关：这些业务操作接受 Batch 对象或扩展 EnsLib.RecordMap.Base 的 RecordMap 对象，或 BatchRolloverRequest 类型的请求。
平台服务器入场配置预测应用，以java连接iris并使用其IntegratedML技术完成对医院门诊量，服务数，消息数，消息保存时间等数据分析，可以在医院集成平台入场前，对医院入场平台所需的服务器配置进行预测，为客户提供便利。
平台服务器入场配置预测应用 使用IntegratedML技术，通过JDBC连接IRIS，并可使用业务流程流转消息。先导入数据，然后初始化模型，对模型进行训练，然后输入相应的条件对服务器配置进行预测。
这是个实验项目，使用OpenAI API与FHIR资源和Python相结合来回答医疗行业的用户提问。
生成式人工智能，如OpenAI上提供的LLM模型, 已被证明在理解和回答高层次问题方面具有显著能力。他们使用大量的数据来训练他们的模型，因此他们可以回答复杂的问题。
他们甚至可以使用编程语言，根据提示创建代码 --我不得不承认，让我的工作自动化的想法让我感到有些焦虑。但到目前为止，似乎这是人们必须要习惯的事情，不管你喜不喜欢。所以我决定做一些尝试。
这个项目的主要想法是在我读到这篇文章关于ChatARKit项目时产生的。这个项目使用OpenAI的API来解释语音命令，在智能手机摄像头的实时视频中渲染3D物体--非常酷的项目。而且，这似乎是一个热门话题，因为我发现最近有一篇论文遵循类似的想法。
让我最担心的是使用ChatGPT对AR进行**编程。由于有一个开放的github repo，我搜索了一下，发现作者是如何使用ChatGPT生成代码的。这种技术被称为提示工程Prompt Engineering--这是维基百科关于它的文章，或者这两个更实用的参考资料： 1和2。
所以我想--为什么不结合FHIR和Python试试类似的东西？
基于InterSystems的集成ML技术和Dashboard，根据上传的CSV文件自动生成相关预测和BI页面。前端和后端在Vue和Iris中完成，使用户可以通过简单的操作生成所需的数据预测和分析页面，并根据这些页面做出决策。
# ZPM 安装
zpm:USER>install IntegratedMLandDashboardSample
# 部署流程
使用或创建新的命名空间
将代码导入相应的命名空间
在终端中执行：
Do # # class (customizemashinelerningandaanalysis. Util. Tool) Deployment()
前端是Vue文件夹下的dist文件夹。在使用它之前，请打开dist-static config.js并修改后端服务器要使用的IP和端口。然后您需要将iframeUrl的测试修改为“Analysis”+后端使用的命名空间，例如“AnalysisUSER”
然后启动前端文件（可以将dist文件夹放在tomcat中开始使用）
访问地址为：
Ip: port/dist
# 如何使用
以women.csv为例
1.选择要上传的CSV文件，CSV文件名和数据列名不得包含空格等其他符号
2.填写需要预测的列名，如“高度”
3.单击“确定”按钮，等待界面返回
成功返回后，刷新当前页面，然后单击“模型列表”下的辅助选项。
有两个类以类似于描述记录映射的两个类的方式描述复杂的记录映射。描述复杂记录映射的两个类是：
一个复杂的记录映射业务服务读取并解析传入的数据并创建一条消息，该消息是生成的记录类的一个实例。业务流程可以读取、修改或生成生成的复杂记录类的实例。最后，复杂记录映射业务操作使用实例中的数据，使用复杂记录映射作为格式化模板写入输出数据。复杂记录映射类和生成的复杂记录类都具有描述数据的层次结构。复杂记录映射类和生成的复杂记录类具有并行结构。这与 RecordMap 类不同，其中生成的记录类可以具有不同的层次结构。
当创建一个新的复杂记录映射并将其保存在管理门户中时，此操作定义了一个类，用于在扩展 EnsLib.RecordMap.ComplexMap和在类中扩展 Ens.RequestO。为了定义生成的记录类，必须单击管理门户中的生成，这会调用 EnsLib.ComplexGenerator 类中的 Generate() 方法。
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你好社区
在本文中，我将介绍我的应用程序irisChatGPT ，它是基于LangChain Framework构建的。
首先，让我们对框架进行一个简单的概述。
全世界都在谈论ChatGPT以及大型语言模型 (LLM) 如何变得如此强大，并且表现超出预期，提供类似人类的对话。这只是将其应用于每个企业和每个领域的开始！
Hi 开发者社区的成员们，大家好！
欢迎关注我们第7期 InterSystems Ideas News!
本期分享如下：
✓ 创意门户已收集了 200 多个创意
✓ 由社区成员实施的创意
✓ 在 Grand Prix 23 竞赛中实施一个创意并获得技术奖励
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有两个类描述记录映射：
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RecordMap 描述了记录的外部结构，实现了记录解析器和记录编写器。记录映射业务服务读取并解析传入数据并创建一条消息，该消息是生成的记录类的一个实例。业务流程可以读取、修改或生成生成的记录类的实例。最后，记录映射业务操作使用实例中的数据将 RecordMap 用作格式化模板来写入传出数据。 RecordMap 类和生成的记录类都具有描述数据的层次结构，但生成的对象结构不必与 RecordMap 结构相同。
当创建一个新的记录映射并将其保存在管理门户中时，此操作定义了一个扩展 RecordMap 类的类。为了定义生成的记录类，您必须在管理门户中单击“生成”，这会调用 EnsLib.RecordMap.Generator中的 GenerateObject()方法。仅编译 RecordMap 类定义不会为生成的记录类创建代码。必须使用管理门户或从终端或代码调用 Generator.GenerateObject() 方法。
RecordMap 由一系列字段和组合组成：
Record Mapper 左侧面板显示 Record Map 中定义的字段的摘要。如果您选择一个字段，右侧面板将访问字段属性。例如：
记录映射由一系列字段和组合组成。每个组合由一系列字段和组合组成。 Make Composite 和 Make Field 按钮在复合字段和数据字段之间切换。对于复合字段，只需指定名称和指示字段为必填项的标志。单击记录映射上的绿色加号图标以将字段或组合添加到顶层。单击组合的加号允许向其添加字段或组合。
在将字段添加到记录映射时，可以打开示例文件以查看其数据如何映射到您正在创建的记录。
对于定界记录映射，复合字段中的字段具有不同的分隔符。例如，在记录中，顶级字段由逗号分隔，但在组合中，字段由分号分隔。对于固定宽度的记录映射，复合字段有助于在概念上组织数据，但不会影响输入消息的处理。
当在 Record Mapper 中创建复合字段时，复合字段将默认名称设置为与复合结构匹配的限定名称。限定的字段名称确定生成的记录类中字段的结构。如果将字段名称修改为具有不同的限定名称，则记录映射中复合字段的级别独立于生成的记录类中字段的结构
对于每个数据字段，输入以下属性：
字段名称。
当我写这篇文章时，比特币的价格还不到其成功顶峰时期的五分之一。因此，当我开始向某人讲述我的区块链经历时，我听到的第一句话是毫不掩饰的怀疑：“现在谁需要这个区块链东西？”
没错，区块链炒作已经减弱。然而，它所基于的技术将继续存在并将继续在特定领域使用。互联网通常提供大量描述这些技术的一般用法的材料
在记录映射中，可以在多个位置使用文字控制字符和可打印字符。例如，可以指定制表符（常用控制字符）和逗号（可打印字符）作为分隔符。还可以将控制字符指定为填充字符或记录终止符之一。要在这些上下文之一中指定控制字符，必须为该字符指定十六进制转义序列。如果选择空格或制表符作为填充字符，或选择 CRLF（回车后跟换行符）、CR 或 LF 作为 Record Mapper 中的记录终止符，管理门户会自动生成十六进制表示。如果指定另一个控制字符作为填充字符或记录终止符或任何控制字符作为分隔符，则必须在相应的表单域中输入十六进制表示。下表列出了常用控制字符的十六进制转义序列：
| Character | Hexadecimal representation |
|---|---|
| Tab | \x09 |
| Line feed | \x0A |
| Carriage return | \x0D |
| Space | \x20 |
注意：如果在 RecordMap 中指定了记录终止符，则传入消息必须与记录终止符完全匹配。例如，如果指定 CRLF (\x0D\x0A)，则传入消息记录必须与该序列匹配。
无论是从向导生成的映射开始输入新记录映射的属性，还是编辑现有映射，过程都是相同的。
M里边有
sha256WithRSASign
加密算法么
在某些情况下，可能需要以编程方式访问指标属性。例如，可能希望业务流程直接读取或设置度量属性。为此，请在新选项卡中使用 Ens.BusinessMetricOpens 的 GetMetric() 和 SetMetric() 类方法。
GetMetric() 方法GetMetric() 类方法从业务指标缓存中读取指定指标属性的当前值。按如下方式调用此方法：
Set value = ##class(Ens.BusinessMetric).GetMetric(metric,property)
其中 metric 是业务指标的名称（配置名称，而不是类名），property 是指标属性的名称。如果 GetMetric() 无法读取指定值，它会返回一个空字符串。
要从多维指标属性中读取值，有第三个可选参数，用于指定要读取属性的哪个子节点。例如：
Set value(1) = ##class(Ens.BusinessMetric).GetMetric(metric,property,1)
SetMetric() 方法SetMetric() 类方法设置业务指标缓存中指定指标属性的值。
众所周知，人工智能的世界已经到来，每个人都想利用它为自己谋取利益。
有许多平台通过订阅或私人免费提供人工智能服务。然而，由于在计算领域产生的大量“噪音”而脱颖而出的是 Open AI，这主要归功于其最著名的服务：ChatGPT 和 DALL-E。
什么是Open AI？Open AI 是一个非营利性人工智能研究实验室，由 Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman、Wojciech Zaremba、Elon Musk、John Schulman 和 Andrej Karpathy 于 2015 年发起，旨在促进和开发友好的人工智能，造福于人类所有的。
自成立以来，这些人已经发布了一些令人着迷的产品，如果用于良好的目的，可能会成为真正强大的工具。然而，与任何其他新技术一样，它们构成了可能被用来犯罪或作恶的威胁。
我决定测试 ChatGPT 服务，并询问它人工智能的定义是什么。我收到的答案是在互联网上找到的概念的积累，并以人类会回应的方式进行了总结。
简而言之，人工智能只能使用用于训练它的信息进行回复。利用其内部算法和训练期间输入的数据，它可以撰写文章、诗歌，甚至计算机代码片段。
人工智能将对这个行业产生重大影响，并最终彻底改变一切……。也许对人工智能将如何影响我们的未来的期望被夸大了，所以我们应该开始为了共同利益而正确地使用它。
本节介绍业务指标类中的其他选项。
业务指标类可以定义操作，可以将这些操作公开为仪表板中的用户选项。一个操作可以执行客户端活动（例如过滤和刷新仪表板）和服务器端活动（例如调用您自己的 API）的组合。作用机制很一般。
要定义操作，请实施业务指标类的 %OnGetActionList() 和 %OnDashboardAction() 方法。有关这些方法的信息，请参阅实施 商业智能中的定义自定义操作。
Implementing OnInit()例如，还可以覆盖业务指标类的 OnInit() 回调以初始化任何属性。如果这样做，必须确保它显式调用其超类 BusinessMetric 提供的 OnInit() 方法，如下所示。如果不是，则相应的仪表板元素无法正常显示：
Method OnInit() As %Status
{
// . . .要定义单实例业务指标，请定义一个满足以下要求的类：
Ens.BusinessMetric的子类。对于此类，ADAPTER 参数是 Ens.InboundAdapter，它提供了 CallInterval 设置。这确保定期调用业务指标。
OnCalculateMetrics() 方法。要定义一个简单的业务指标属性，请将一个属性添加到业务指标类，如下所示：
Property MetricProperty As Ens.DataType.Metric;
此属性可以包含数字或字符串值。
其中 MetricProperty 是业务指标属性的名称。例如：
/// This metric tracks A/R totals
Property AccountsReceivable As Ens.DataType.Metric;
此属性可以包含数字或字符串值。
