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· 七月 12, 2023 阅读大约需 4 分钟
当 GPT 与 FHIR 碰撞出火花:利用Open API 的规范力量

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。

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· 九月 14, 2023 阅读大约需 2 分钟
容器中的 InterSystems IRIS

InterSystems 还发布了容器化部署的IRIS。这篇文章旨在演示 InterSystems IRIS 和依赖 IRIS 后端的应用程序如何打包到镜像中并在容器中的其他计算机中运行,以及这样做有多么简单。

容器运行包含所有必需的可执行文件、二进制代码、库和配置文件的镜像。镜像可以从一台机器移动到另一台机器,像 Docker Hub 这样的镜像存储库可以简化这个过程。

我在本演示中使用了 Open Exchange 的应用程序。

演示视频: https://www.loom.com/share/93f9a760b5f54c0a8811b7a212387b9d

IRIS 数据平台社区版的镜像(image)可以在 InterSystems 容器注册表中找到:

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您好!社区的各位老师,

在我的上一篇文章中,我们学习了以下主题:

  1. 什么是 Docker?
  2. Docker 的一些好处
  3. Docker 是如何工作的?
  4. Docker 镜像
  5. Docker容器
  6. Docker 镜像存储库
  7. InterSystems 的 Docker 镜像存储库
  8. Docker安装
  9. Docker 基本命令
  10. 使用 Docker 运行 IRIS 社区版
  11. Docker 桌面图形用户界面

在本文中,我们将讨论以下主题:

  1. 使用 Docker Compose 文件( YAML 文件)
  2. Docker 文件的使用(用于构建 Docker 镜像)
  3. Docker 卷的使用

那么让我们开始吧。

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· 九月 18, 2023 阅读大约需 6 分钟
开发者作品展示--几乎实现的向量支持

如今,关于大语言模型、人工智能等的消息不绝于耳。向量数据库是其中的一部分,并且已经有非IRIS的技术实现了向量数据库。

为什么是向量?

  • 相似性搜索:向量可以进行高效的相似性搜索,例如在数据集中查找最相似的项目或文档。传统的关系数据库是为精确匹配搜索而设计的,不适合图像或文本相似性搜索等任务。
  • 灵活性:向量表示形式用途广泛,可以从各种数据类型派生,例如文本(通过 Word2Vec、BERT 等嵌入)、图像(通过深度学习模型)等。
  • 跨模态搜索:向量可以跨不同数据模态进行搜索。例如,给定图像的向量表示,人们可以在多模式数据库中搜索相似的图像或相关文本。

还有许多其他原因。

因此,对于这次 pyhon 竞赛,我决定尝试实现这种支持。不幸的是我没能及时完成它,下面我将解释原因。

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· 三月 14 阅读大约需 3 分钟
Fhir-肝炎预测

使用 FHIR SQL BUILDER 处理 FHIR 资源以预测患丙型肝炎疾病的概率

随着科技的发展,医疗行业也在不断的进步,人类也往往更加关注自身的健康,
通过计算机学习和处理数据集,可以预测疾病。

前提条件:使用 FHIR 和 ML的能力
首先,我们的数据集从kaggle获得,并根据患者性别、年龄、ALP或ALT转化为FHIR资源,并导入到FHIR资源库中

要导入FHIR资源库,我们可以使用以下命令:

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