#FHIR

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。

血糖控制不佳与流产、入住 NICU、手术分娩和妊娠期较短的风险增加有关。尤其危险的是那些先前患有糖尿病的人，他们将受益于在受孕前维持接近正常的血糖。所有 DIP 患者都将从早期转诊到糖尿病服务中受益。如果要降低相关并发症、围产期死亡率和孕产妇发病率，重点将放在 DIP 的早期发现和有效治疗上，以实现血糖正常。糖尿病的早期诊断、生活方式管理和治疗将降低高血糖并发症的发生率和严重程度。

一个简单的生产配置，使 FHIR 交易捆绑包能够通过 Box 和 Dropbox 加载到 InterSystems® FHIR® 服务器中。使用包含的 MFT 连接组件和 14 行自定义业务流程，此生产配置会将您的交易捆绑包处理到 FHIR 资源，以便立即使用，就像哈利·波特的魔法一样。

我首先会展示该生产配置的短视频导览、MFT 连接以及 IRIS 上 Box 和 Dropbox 的 Oauth2 应用配置，接下来循序渐进地展示一些步骤，让您使用您喜欢的任何 MFT 供应商以及您选择的任何工作流程、桌面、API 或 Web 控制台拖放操作。

Intersystems IRIS for Health 对 FHIR 行业标准提供了出色的支持。主要特点是：
1.FHIR 服务器
2. FHIR数据库
3. REST 和 ObjectScript API 用于 FHIR 资源（患者、问卷、疫苗等）的 CRUD 操作

本文演示了如何使用这些功能，并展示了用于创建和查看表单类型的 FHIR 资源的Angula前端。

第 1 步 - 使用 InterSystems IRIS for Health 部署您的 FHIR 服务器

要创建 FHIR 服务器，您必须将以下说明添加到 iris.script 文件中（来自：https://openexchange.intersystems.com/package/iris-fhir-template）

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。

项目想法

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。

在医疗行业中，处方是个非常重要的临床工作数据概念。因此，在考察用FHIR能如何构造我国所需医疗行业数据模型时，就会需要考虑如何用FHIR表达处方。

在2019年，FHIR的工作组已否认需要使用特定的资源来表达处方（不是药嘱）这个概念，见：

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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在之前的文章中，我们已经了解了如何配置和自定义我们的 EMPI，我们已经了解了如何通过 HL7 消息传递将新患者纳入我们的系统中，但当然，并不是所有的东西都是 HL7 v.2！我们如何配置 EMPI 实例以使用 FHIR 消息传递？

什么是FHIR？

对于那些不太熟悉 FHIR 这个术语的人，只需指出它们是Fast Healthcare Interoperability Resource的首字母缩写即可。 FHIR是HL7制定的医疗保健互操作性标准，基于JSON格式和REST通信，建立了一系列不同类型信息（患者数据、医院中心、诊断、医疗预约......）的“资源”。您可以在他们的官方页面上查看所有这些资源

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。

CDS Hooks是FHIR生态下一个决策支持架构，是SMART(Substitutable Medical Applications and Reusable Technologies, 可替代的医学应用和可复用技术)下的一个项目。

FHIR标准下也有一个决策支持相关的模块 - FHIR的Clinical Reasoning模块。它和CDS Hooks是有区别的：

FHIR的Clinical Reasoning模块提供一系列资源模型和工件，用于构建决策支持相关的规则、医嘱集、临床协议和质量指标，并基于此对特定患者和人群进行评估，进而产生决策行为。它构建的是本地决策支持体系。

而CDS Hooks提供一个决策支持架构，打通外部决策支持系统和本地的决策数据源、业务流程。

大家好。

在上一篇文章中，我们了解了如何配置 EMPI 来接收 FHIR 消息。为此，我们安装了 InterSystems 提供的 FHIR 适配器，该适配器配置了一个可以向其发送 FHIR 消息的 REST 端点。然后，我们将获取消息并将其转换为 %String，我们将通过 TCP 将其发送到 HSPIDATA 命名空间中配置的 EMPI 的输出。

好吧，是时候看看我们如何检索消息、将其转换回 %DynamicObject 并将其解析为 EMPI 用来存储信息的类。

TCP消息接收

正如我们所指出的，从配置了 FHIR 资源接收的生产中，我们已将消息发送到我们有业务服务侦听的特定 TCP 端口，在我们的例子中，该业务服务将是一个简单的EnsLib.TCP。 PassthroughService的目标是捕获消息并将其转发到业务流程，我们将在其中执行所需的数据转换。

这里有我们的商业服务：

这是它的基本配置：

嗨，InterSystems 开发人员！

最近我更新了FHIR 开发模板，它发布了一个 IPM 包fhir-server ，使 InterSystems FHIR 服务器的设置成为一个微不足道的手动或自动或编程的程序，只需一条命令。

请参阅下文，了解如何从中受益。

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

以下所有详细信息。

我们继续使用FHIR适配器的示例，在本文中，我们将回顾如何在我们的IRIS实例中进行配置以及安装的结果。

配置项目的步骤与官方文档中所示的相同，您可以直接在此处查看。好吧，让我们开始工作吧！

安装

正如您在与本文相关的项目中看到的，我们将 IRIS 实例部署在 Docker 中，因此初始配置的主要部分将在 Dockerfile 中完成。别担心，我们不会详细介绍 Docker 配置。

要安装 FHIR 适配器，我们只需：

你好，我很高兴地宣布向OpenExchange和目前的比赛提交的一个作品，即FHIR匿名化代理。FHIR匿名化代理为任何现有的FHIR服务器增加了一个透明的匿名化层，使客户能够在FHIR服务器上进行查询--其中可能包含个人识别信息--并收到一个即时的匿名化数据版本。

代理机制是通过互操作性Production、BPLs和DTLs以及FHIR互操作性适配器在IRIS for Health平台上实现的。匿名化包括所有身份ID和个人数据，并可通过DTLs进行配置。

OpenExchange的演示应用程序带有一个内置的FHIR endpoint，并以会填充一些示例数据。试一下，或者将你自己的FHIR服务器配置为代理目标亲自测试一下