尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生，Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究，还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集，整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析，这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问，"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中，我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题，从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现，儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence，她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而，当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时，Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

A "big" or a "little" ask for ChatGPT?

几周前我尝试了 OpenAI GPT 的编码模型，看看它是否可以在医疗保健系统之间进行一些消息转换。它肯定可以，在相当大的程度上。

已经将近 3 周了，对于 ChatGPT 来说是很长很长的时间，所以我想知道它现在成长得有多快，以及它是否可以为我们做一些集成工程师的工作，例如它是否可以创建一个 InterSystems COS DTL将 HL7 转换为 FHIR 信息？

在不到一两分钟的时间内，我立即得到了一些答案。

测试

首先我想测试一下我是在和它背后的正确“人”说话

问题一：如何将HL7 V2.4报文转为FHIR STU3？

ChatGPT：

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）

2022年8月22日，中国 北京 —— 致力于帮助客户解决最关键的可扩展性、互操作性和速度问题的创新数据技术提供商InterSystems今日宣布在中国推出InterSystems IRIS医疗版互联互通套件2.0版，更好地满足用户对数据利用的需求。

Hi 社区，

本文将演示如何使用 iris-fhir-client 客户端应用程序创建患者和患者观察资源。

建议在开始阅读本文之前可以先读一下我的 第一篇 关于这个应用程序的文章和观看 Youtube 视频。

让我们开始吧：

医疗行业的互操作性在改善病人护理、降低医疗服务提供者的成本以及为提供者提供更准确的情况方面发挥着重要作用。然而，由于有这么多不同的系统，数据的格式也有很多不同的方式。有许多标准被创造出来以试图解决这个问题，包括HL7v2、HL7v3和CDA，但每一种都有其缺点。

FHIR，即快速医疗互操作性资源，是一种新的医疗数据格式，旨在解决这些问题。它是由国际卫生级七组织（HL7）开发的，该组织还开发了HL7v2、HL7v3和CDA。

今天我们将探讨如何在VS代码中借助IntelliSense和自动完成功能，通过使用FHIR Schema 创建和验证FHIR资源。

第 1 步 :从FHIR 官方网站 https://www.hl7.org/fhir/下载 JSON schema file 文件用来做资源校验

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

亲爱的开发者们，

很高兴同大家分享一个好消息！我们中文社区版主、InterSystems高级销售工程师Louis（@Louis Lu）于近日顺利通过“HL7 FHIR R4 Proficiency Exam”并取得资格认证证书！

关于 "智慧医院 "的真正内涵，有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 "或 "数字设备 "的同义词。然而，事实是，增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且，在某些情况下，数字创新被强加于医院，而没有真正考虑到其效果。

这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如，一方面，人们对医院采用数字技术的期望越来越高，但另一方面，人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样，尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力，但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。

这些相互冲突的压力表明，需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。

智慧医院数字孪生的出现，证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。

在过去的几年里，数字孪生已经有了很大的发展，成为一项值得期待的技术。然而，尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬，但对于数字孪生是什么（不是什么）以及它是否能实现其承诺，仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样，数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。

在本文中，我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。

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。