不同系统在“对话”时候，如何让它们明白“带黑色条纹的白马”和“带白色条纹的黑马”是同一种动物（斑马）呢？FHIR是HL7国际（HL7 International）为满足当前医疗数据环境中的互操作性需求而创建的医疗数据标准，如今已成为许多国家医疗信息系统的全国性强制性要求。本视频介绍了FHIR的设计理念和关键构成，包括FHIR资源、FHIR Profile、FHIR扩展等。

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第九章 Productions最佳实践 - Productions开发的最佳实践

Productions开发的最佳实践

本章是一个总体概述，旨在帮助团队成员为从事生产项目做好准备。它概述了开发任务并确定了有关 数据平台和企业集成的信息来源。本章中的信息适用于所有类型的生产项目。

项目目标

任何Productions开发项目的目标都是连接两个或多个系统。Productions是专门的软件和文档包，可为企业客户解决特定的集成问题。有关概述，请参阅互操作性产品简介。

本节从应用程序开发人员必须创建和配置以提供解决方案的软件元素的角度描述 IRIS。下一节“项目交付”总结了 IRIS 开发项目的顺序和结果。

项目交付

IRIS 产品架构支持向企业交付的各种风格：

Hi 开发者社区的成员们，大家好！

欢迎关注我们第6期 InterSystems Ideas News!

本期分享如下：

✓ 社区成员上个月实施的创意

✓ 如何在 InterSystems Ideas 上创建新创意

✓ 最近产生的新创意

第七章 准备创建Productions - 使用 Productions 的路线图

以下部分概述了可能希望从中着手的文档资源，具体取决于角色。

IRIS 生产开发人员

如果是准备使用 IRIS 产品的开发人员，请参阅以下资源：

1. Introducing Interoperability Productions 概述了 IRIS 互操作性和可能希望包含在productions中的选项，并提供了指向更详细信息的指针。

2. 创建作品的最佳实践描述了设计、开发和维护作品的最佳实践。

3. Developing Productions，反过来，它会向指出应用程序开发集中的特定主题：创建Productions和其他指南。
4. 配置Productions描述了在作品中配置项目的详细信息。

IRIS 管理员

如果是准备使用产品的管理员，请参阅以下资源：

第六章 介绍Productions - 其他Production 选项

本章概述了与制作相关的其他选项。

用户门户

与 Studio 和管理门户等后端工具不同，用户门户（正式名称为 用户门户）旨在供最终用户直接使用。下面显示了一个例子：

用户门户旨在使最终用户能够执行以下任务：

• 视图和仪表板，其中可以包括生产业务指标，将在本章后面介绍。
• 查看和管理工作流任务，将在下一节介绍。
• 向用户门户的其他用户发送消息，如上图左上角所示。

工作流

IRIS 为制作中的工作流程提供支持。工作流使得将人机交互合并到自动化业务流程中成为可能。企业内工作流的使用可能包括订单输入、订单履行、合同批准或服务台活动。

production 使用业务流程和业务操作集实现工作流。业务流程接收请求，组织完成该请求所需的任务，然后调用业务操作来执行这些任务。

这些业务操作中的每一个都将任务分配给一个工作流角色，该角色将任务放入属于该角色的每个用户的工作流收件箱中。要访问此收件箱，用户需要使用上一主题中介绍的用户门户。

第二章 介绍Productions - 互操作性制作简介

互操作性产品的目的是使能够连接系统，以便可以在它们之间转换和路由消息。要连接系统，需要开发、配置、部署和管理集成多个软件系统的产品。本章介绍产生式和一些基本术语。

介绍Productions

互操作性产品是用于轻松连接系统和开发互操作性应用程序的集成框架。产品提供到各种消息格式和通信协议的内置连接。可以轻松添加其他格式和协议，并通过编码或使用图形界面定义业务逻辑和消息转换。Products提供了消息的持久存储，允许跟踪消息的路径并审核消息是否成功传递。一部作品中的元素被称为business hosts。business hosts.有三种，用途不同，具体如下：

第一章 IRIS 基础知识：使用互操作性制作连接系统

本文介绍了如何将系统与 IRIS 数据平台互操作性产品连接在一起。

为什么要连接系统？

连接系统涉及允许来自一个系统的消息由另一个系统处理。例如，以下场景需要连接系统：
- 为了提高效率，需要集成最初设计用于执行单一功能的系统。例如，可以通过集成跟踪库存、订购材料、记录销售和控制运输的各个系统来提高效率。
- 合并后，在独立组织中执行相同功能的系统需要协同工作，以使统一组织有效。

将系统连接在一起时，可能会面临以下挑战：

第五十四章 镜像中断程序

由于计划维护或计划外问题，镜像中一个或两个故障转移成员上的 IRIS 实例可能变得不可用。当故障转移成员的 IRIS 实例不可用时，其 ISCAgent 可能继续可用（如果主机系统仍在运行），也可能不可用（如主机系统关闭时）。本节提供了处理各种计划内和计划外中断场景的过程，这些场景涉及实例中断或一个或两个故障转移成员的全部中断。

如自动故障转移机制中所述，从主要故障转移成员到备份故障转移成员的安全和成功故障转移有两个要求：

• 确认主实例确实已关闭，并且没有被临时网络问题隔离。
• 确认备份具有来自主数据库的最新日志数据，因为它在主数据库发生故障时处于活动状态（请参阅镜像同步）或因为它已被手动捕获（请参阅主数据库的计划外中断而没有自动故障转移）。

在阅读和使用本材料时，可能需要参考自动故障转移规则来查看管理自动故障转移的规则。

有关使用镜像监视器确定备份故障转移成员是否处于活动状态或 DR 异步是否被赶上的信息，请参阅镜像成员日志传输和取消日志状态和监控镜像。

在上一篇文章中，我们看到了如何捕获位于我们服务器上一个文件夹中的DICOM类型的文件，以及如何将它们发送到PACS软件（在我们的案例中是ORTHANC开源解决方案）进行存储和咨询。那么，在这篇文章中，我们要处理的是相反的动作。

在我们的例子中，我们将配置我们的IRIS for Health Prodcution，以接收从我们的PACS通过TCP/IP发送的图像。要做到这一点，我们必须包括一个标准EnsLib.DICOM.Service.TCP类的业务服务，它将允许我们配置接收端。让我们来看看这个配置：

如您所见，我们已经声明了将监听的端口，通过该端口将接收从 PACS 发送的图像。我们还配置了本地 AET （Application Entity Title，应用实体名称）(IRIS) 和将向我们发送 DICOM (ORTHANC) 的 PACS，请记住这些字段是强制性的，并且将用于检查发送和接收 DICOM 消息的有效性。不要忘记必须从 DICOM 设置菜单配置和关联两个 AET：

2023年4月，InterSystems亚太区总经理老卢（Luciano Brustia）回到了阔别三年多的北京，针对一些热门问题分享了自己的观点：北京在疫情前后有什么不同？InterSystems是如何进行本土化创新服务中国市场的？与其他亚太国家相比，中国医疗信息化发展有什么特色？医疗信息化未来的发展方向和趋势是什么？

第五十一章 管理镜像 - 镜像的数据库注意事项

镜像的数据库注意事项

本节提供配置和管理镜像数据库时要考虑的信息：

IRIS 实例兼容性

镜像中的 IRIS 实例必须以多种方式兼容，如下所示：

第四十九章 管理镜像 - 停止备份和异步成员的镜像

停止备份和异步成员的镜像

可以暂时停止在备份或异步成员上进行镜像。例如，可能希望在短时间内停止备份成员上的镜像以进行维护或重新配置，或者在主数据库维护期间停止镜像，并且可能暂时停止报告异步成员上的镜像以减少网络使用。为此，请执行以下操作：

1. 导航到要停止镜像的成员的“系统操作”>“镜像监控”页面
2. 如果该成员是备份故障转移成员，请单击停止在此成员上镜像按钮。
3. 如果该成员是异步成员，请单击希望异步停止镜像的镜像所在行中的“在此成员上停止镜像”链接。 （停止一个镜像的镜像不会影响报告异步所属的其他镜像。）

该操作需要几秒钟。当刷新镜像监视器时，“在此成员上停止镜像”将替换为“在此成员上开始镜像”，可以使用它来恢复镜像。

重要提示：当停止对某个成员进行镜像时，镜像将保持停止状态，直到如前所述再次明确启动它。镜像的重新初始化或成员的重新启动都不会在成员上启动镜像。

虽然在一项研究中，与医生的回答相比，一些专业人士确实更喜欢ChatGPT的回答，但凯洛格Kellog研究人员表示，现在判断人工智能是否真的能与医生的专业知识和对待病人的态度相媲美还为时过早。

根据本周发表在《美国医学会杂志》(JAMA Internal Medicine)上的一项研究，人工智能聊天机器人助手可以为患者的健康问题提供可以与医生回复相提并论的同等质量而且富有同情心的答复。

一组有执照的医护人员比较了医生和聊天机器人2022年10月在社交媒体论坛Reddit的r/AskDocs上公开提出的病人问题的回答，到了12月下旬他们被ChatGPT的答复征服了。

研究作者称："聊天机器人的回答比医生的回答更受欢迎，而且在质量和同情心方面的评价都明显更高。“

加州大学圣地亚哥分校高通研究所的约翰-艾尔斯(John Ayers)撰写的《比较医生和人工智能聊天机器人对发布在公共社交媒体论坛上的患者问题的回应》的研究新闻很快被大量报道，其中充满了决定性的动词，如 "超越"、"击败 "或 "战胜"，医生们上了头条，而ChatGPT成为了胜利者。

但其他生成型人工智能学者并不确定ChatGPT的同理心是否能取代医生的同理心。