临床研究必须与健康数据相连

就在不久以前，临床科研人员还需要依靠三联的纸质NCR表格，手工收集从堆积如山的手写电子病历中提炼出来的病人数据。从又大又重的《医师案头参考》（PDR）撕下几页，通过传真机发送给FDA，用于药物安全报告。业内专业人士接受了大量的培训，以确保数据经过源文件验证、双键处理，并在经过看似无休止的查询以纠正错误之后，保证其符合目的。

值得庆幸的是，随着电子健康档案的广泛采用，健康数据的数字化，这一过程得到了极大的改善。但是，鉴于临床研究进展缓慢，特别是精美的Excel表格仍由人工数据摘要完成，该领域早该有更多的技术变革，特别是围绕释放医疗互操作性的全部好处。如果我们能做到这一点，生命科学公司将有机会利用宝贵的健康数据来确保病人的安全，优化新药的疗效，并使临床开发过程更加高效，减少错误。

IRIS Healthtoolkit Service 软件即服务

轻松实现HL7v2 转 FHIR, CDA 转 FHIR, FHIR 转 HL7v2 即服务.

这个项目的目标是提供 REST API 可以轻松转化不同的医疗行业格式。
在Rest body 发布需要的格式，在答案中获得新的格式。

这是一个我开发的名为NiPaRobotica Pharmacy的小应用。 从附件可以看到一个界面，能够接收药房配药请求，并将订单上的行项目转换为发送给机器人的配药对话 。我在3家医院的药房部署了这个接口，其中两家药房有6个机器人被安排来将药物从分配槽配送到药剂师的窗口，每天能服务1200个病人。这些机器人能够将病人平均等待时间从2小时减少一半到1小时.接下来我把这个接口部署到专门为慢病病人建的6个配送点，例如如结核病、艾滋病毒、糖尿病、癫痫、高血压和哮喘等等。这个项目的目标是“把药物带给病人”。 这些点有六个6 ATM形式的药房配药设备 (Pharmacy Dispense Units ，PDU)，可以让病人直接与呼叫中心的药剂师沟通。在每个PDU 背后是一个存放上千种药物的大型的机器人。我的应用可以发送指令给机器人，机器人将药物分配到传送带上，送到一个打印机下面。这个打印机已经收到药房标签的内容，包括病人姓名、剂量说明和其他信息等。然后打印机把标签放下并贴在药品包装上。这包药再往前走一点就有一块海绵压住标签，使其更牢固地贴在包装上。然后，传送带将物品传送到PDU中的一个盒子里，一旦所有药物都被分发出去，病人就能打开PDU上的一个盖子，取出他的药品。这个项目最重要的意义是让病人少跑腿，不需要请假，还要长途跋涉到他们平时看病的医院，再取药回家。

国际互联互通的需求是在不断增长，这跟咱们国内的情况是非常类似的。这些年美国在互联互通领域的政策跟实践还是不少的，比如大家可能听到过包括“有意义的使用（Meaningful Use）”，“21世纪治愈法案（21st Century Cures Act）”，还有更多的政策上的驱动。这里先介绍一下“有意义的使用（Meaningful Use）”。

FHIR是快速医疗互操作资源（Fast Healthcare Interoperability Resources）的缩写，所以FHIR的核心是资源模型。它的颗粒度和结构都优于之前的V2 、V3、CDA标准，而且能够灵活扩展。另外一个优势就是它的API，它不仅提供了针对于资源模型本身的原子化的CRUD（创建、读取、更新、删除的这样一些原子化操作），而且提供了查询这种更复杂操作的能力，同样API是可以扩展的。

实现互通的方式方法有很多种，我们通常会见到4种：消息交换、文档交换、服务和 API。

什么是互联互通？我们所说的互联互通其实就是国际上的互操作性，HIMSS对于互操作性定义的是：不同的信息系统、设备、应用系统之间、程序之间，在机构区域和国家边界之内，以及跨机构、区域和国家边界，以协调的方式来访问交换集成和协作使用数据的能力。

FHIR 术语服务规范描述了一组对 CodeSystem、ValueSet 和 ConceptMap 资源的操作。 在这些操作中，以下四种操作似乎是最为广泛采用的：

开发该规范的部分实现一直是探索 IRIS for Health 2020.1 中引入的全新 FHIR 框架的有效途径。 本实现包括上述四种操作，并支持与 CodeSystem 和 ValueSet 资源的读取和搜索交互。

需要注意的是，本实现使用普通 ObjectScript 持久化类作为源术语表。

支持HL7 转FHIR，CDA 转FHIR，FHIR转HL7的云服务