什么是 FHIR Profile?？

FHIRProfile是规则和约束的集合，用于定制和完善基础快速医疗互操作性资源 (FHIR) 资源（resource）。Profiling是一个重要的过程，它可以调整基础 FHIR 资源标准，以满足特定用例、地理区域、医疗机构或临床工作流程的独特要求。

基础 FHIR 规范为资源（如病人、观察或药物）提供了通用、灵活的定义，而Profiling则将这些通用资源转化为更精确的资源。这就确保了为特定社区或实施量身定制的数据交换的一致性和互操作性。

FHIR 旨在覆盖全球各种医疗保健场景。配置文件允许实施者在不丧失标准化优势的情况下调整这一通用平台。

有时，根据预先定义的资源 "列表（List）"限制 FHIR 搜索会更方便、更高效、更安全。

自 2025.1 版起，我们的 FHIR 服务器支持多个与列表相关的功能。

我将在此重点介绍这些功能，并提供一些示例。

此外，在以前的版本中，您可以定义您的 FHIR 服务器接受通过 OAuth 2.0 发送的请求（例如，用于 FHIR 客户端上的 SMART），但在前不久发布的 v2024.3 中，有一项新功能可以更轻松地实现这一点，即OAuth FHIR 客户端快速启动（OAuth FHIR Client QuickStart）。

InterSystems API 管理器（IAM）是 InterSystems IRIS 数据平台的核心组件，提供集中式 API 管理，重点强调安全性。IAM 简化了从创建到退出的整个 API 生命周期，并提供了一个开发人员门户，便于发现和集成 API。访问控制功能允许管理员定义精确的权限，IAM 与 IRIS 数据平台无缝集成，增强了数据管理和集成能力。

IAM 的功能包括

• API 网关：集中式 API 管理和安全中心。
• API 生命周期管理：从创建到退出的完整生命周期控制。
• 安全性：身份验证、授权和数据加密。
• 监控和分析：使用监控和模式分析工具。
• 开发人员门户网站：具有文档和测试功能的 API 发现门户。
• 访问控制：对 API 访问和操作进行细粒度控制。
• 与 InterSystems IRIS 集成：与 IRIS 数据平台无缝集成。

使用案例： 本报告中的用例是身份和访问管理。

符合 OAuth 2.0 标准的身份验证和授权，使用 IAM 确保 FHIR 服务器的安全。

在本文档中，您将了解如何使用 InterSystems API Manager 通过 OAuth 2.0 确保 FHIR 服务器的安全。OAuth 2.0 是一种广泛使用的授权标准，可使应用程序访问 FHIR 服务器上受保护的资源。

您发送了一个 HTTP 请求，但得到了一个 HTTP 错误，而且是一个您意想不到的 HTML 错误页面......这是怎么回事？

具体举例来说，也许您尝试读取 FHIR 资源（例如 /Patient/123），但得到的是 404 错误页面，尽管使用其他患者 ID 时，您得到的是资源有效载荷，因此 "页面 "肯定存在......为什么会得到 404 错误页面？

大家好，现在我想继续我们之前讨论过的话题

使用 Postman 测试 InterSystems FHIR 存储库的 OAuth2.0 - 第一部分

问题1：我的client_id和client_secret是从哪里来的？

简短回答：身份验证服务器（Authentication Server）。

如果没有身份验证服务器，可按以下方法设置一个

提供主机名（主机必须支持 Https）、至少 1 种大类型（这里我们选择客户端凭证）和 SSL/TSL 配置

输入作用域（这里我们输入user/*.read和user/ *. write，这是基于 FHIR 服务器（资源服务器）支持的作用域）。万一我们遗漏了某些作用域，请检查 "允许不支持的作用域（Allow unsupported scope）"。

JWT 设置选择 RS256（这只是一个示例，您可以选择适合您架构的设置）

将生成令牌类（Generate token class）更改为%OAuth2.Server.JWT。如果需要，还可以更新命名空间。

保存（Save）设置

问题 2：如何查看身份验证服务器的 client_id 和 client_secret？

简短回答： 设置 OAuth2.0 客户端（如果没有）并创建一个客户端

以下是设置 OAuth2.0 客户端的步骤。

大家好，又是我来分享我最近的学习心得了。

最近，我正在学习如何为 InterSystems FHIR 资源库设置 OAuth2 身份验证。我发现以下文章非常好，而且很容易理解。

使用 IRIS for Health 启动 FHIR EHR 的 SMART

在 IRIS for Health 上构建 FHIR 资源库 + OAuth2 授权服务器/资源服务器配置》第 2 部分

对我来说，作为一个对 OAuth2.0 没有太多了解的用户。我认为，在了解整个 OAuth2.0 环境之前，从纯粹的用户角度来看（它是什么、我需要哪些参数、预期输出是什么），理解如何设置整个 OAuth2.0 环境是相当困难的。在这里，我们使用 Postman 作为客户端。

如果你想有一个 OAuth 的测试环境，可以试试下面的 dockers

workshop-iris-oauth2 或本文中的 docker在 IRIS for Health 上构建 FHIR 资源库 + OAuth2 授权服务器/资源服务器配置 第 1 部分

在本文中，我在本地计算机上设置了一个支持 HTTPS 的 InterSystems FHIR 资源库 。(根据我的观察，要使 InterSystems OAuth 正常工作，资源服务器必须支持 HTTPS😑😐。）

因此，让我们从简单的开始。

在当今的医疗数据领域，FHIR 已成为结构化临床数据交换的标准。然而，虽然 FHIR 擅长互操作性，但其 JSON 格式却给分析带来了挑战——包括FHIR QuestionnaireResponse数据。

构建的三个步骤

1.设计和收集问卷

首先使用 美国国家医学图书馆（NLM）表格生成器。该工具有助于设计符合 FHIR 标准的结构化临床表格。在本项目中，收集了 100 份合成患者回复，并将其保存为 FHIR QuestionnaireResponse JSON 文件，准备导入 FHIR 服务器。

2.通过 SQL 转换和查询问卷数据

将 FHIR QuestionnaireResponse 资源加载到服务器后，使用InterSystems IRIS FHIR SQL 生成器自动创建关系 SQL 表。这将使嵌套的 JSON 结构扁平化，从而能够使用标准 SQL 轻松分析问卷数据——所有配置只需点击几下即可完成。

• 有关 FHIR SQL 生成器的完整配置，请参阅README。

什么是 XML？

XML（可扩展标记语言）是一种灵活的、基于文本的、独立于平台的格式，用于以结构合理 、人机可读的方式存储和传输数据 。XML 允许用户定义自定义标签来描述数据的含义和组织结构。例如：<book><title>The Hitchhiker's Guide</title></book>.

XML 文档具有自描述性，其结构是一棵分层的元素树。每个文档都有一个封装所有其他内容的根元素。元素可以包含文本、子元素和属性（提供补充信息的名-值对）。这些文档通常用 .xml 文件存储

这种结构的完整性可以通过以下方式实现：

• DTD（文档类型定义）：提供基本的验证规则。
• XSD（XML 模式定义）：提供高级规则，包括数据类型和约束。

转换 XML 文档

这部分内容介绍如下：

1. 解析一般 XML 并将其转换为 HL7 标准。
2. 解析 CCDA（综合临床文档架构）文档（XML）并将其转换为 HL7 格式。

在这些实施过程中，两种格式都会首先转换为 InterSystems IRIS SDA（标准化数据架构）格式。这被认为是一种标准、高效、不易出错的方法，因为它有效地利用了平台的 预置类。数据采用 SDA 格式后，可无缝转换为任何目标标准，如 HL7 v2、 FHIR 或 CCDA。

当我们在 IRIS 中创建 FHIR 资源库时，我们有一个端点来访问信息、创建新资源等。但 FHIR 中有些资源可能不会出现在我们的资源库中，例如二进制资源（该资源返回文档，如 PDF）。

我创建了一个例子，当请求二进制资源时，FHIR 端点会返回一个响应，就像它存在于资源库中一样。

首先，我们需要一个命名空间和一个 FHIR 端点。然后，我们需要配置一个将连接到 FHIR 端点的互操作生产环境。该生产环境必须包含以下项目：

• 业务操作：
  • HS.Util.Trace.Operations（事实上这是可选项，但非常有用）
  • HS.FHIRServer.Interop. Operation，TraceOperations属性设置为 *FULL*

• 业务服务：
  • HS.FHIRServer.Interop.Service，TraceOperations属性设置为 *FULL*，目标配置名称设置为 HS.FHIRServer.Interop.Operation名称

生产环境如下所示：

创建此生产环境后，我们需要将其与FHIR端点连接。

实时 FHIR® 到 OMOP 转换

在OMOP 之旅的这一部分，我们在尝试挑战Scylla 之前先反思一下，InterSystems OMOP 转换是建立在批量 FHIR 导出作为源有效载荷的基础上的，我们是多么幸运。 这开启了 InterSystems OMOP 转换与多个 FHIR® 供应商的放手互操作性，这次是与谷歌云医疗 API 的 互操作性。

谷歌云医疗 API FHIR® （Google Cloud Healthcare API FHIR®）导出

GCP FHIR® 数据库支持通过命令行界面（CLI）或应用程序编程接口（API）进行FHIR数据的批量导入/导出，其前提条件很简单，且相关文档极为详尽，因此我们就不让模型再针对这方面进行赘述训练了，如有兴趣，我们会附上相关链接。 本段标题中更有价值的是bulk FHIR export (批量FHIR导出）标准本身的实现。

谷歌实施 FHIR® 导出的重要区别在于：通过 Pub/Sub 发送资源变更通知，以及指定增量导出的能力。

实时？

是的！我想我会死在这把剑上的。 这不仅是我的说唱手柄，而且其机制绝对可以支持一个很好的技术论证，可以说...

我很清楚对于那些完全不熟悉 VS Code、Git、Docker、FHIR 和其他工具的人来说，设置环境时会遇到一些困难。 所以我决定写这篇文章，详细介绍整个设置过程，以便大家能够轻松上手。

如果您能在本文最后留下评论，告诉我说明是否清楚，是否有遗漏，或者是否有其他您觉得有用的东西，我将不胜感激。

设置包括：

✅ VS Code – 代码编辑器
✅ Git – 版本控制系统
✅ Docker – 运行 IRIS for Health Community 的实例
✅ VS Code REST 客户端扩展程序 – 用于运行 FHIR API 查询
✅ Python – 用于编写基于 FHIR 的脚本
✅ Jupyter Notebook – 用于 AI 和 FHIR 任务

准备工作：确保您在系统上拥有管理员权限。

除了阅读本指南，您还可以按照视频中的步骤操作：

如果您是 Windows 系统（请注意：原文是YouTube视频，请跳转至EN原帖查看）

概述

快捷式医疗服务互操作资源 (FHIR) 是一个由 HL7 International 开发的标准化框架，旨在以灵活、对开发者友好且现代的方式促进医疗数据的交换。 它利用现代网络技术来确保在医疗保健系统间实现无缝集成与通信。

关键 FHIR 技术

• 用于资源交互的 RESTful API
• 用于数据表示的 JSON 和 XML
• 用于安全授权和身份验证的 OAuth2

FHIR 围绕着称为资源的模块化组件构建，每个组件代表特定的医疗保健概念，包括：

• 患者 – 受众特征和标识符
• 观察数据 – 临床测量数据（例如，生命体征、实验室检测结果）
• 诊疗 – 患者与医疗服务提供者的互动
• 药物、过敏不耐受、健康状况等

资源单独定义，并且可以引用其他资源，以构成一个完善的数据模型。

InterSystems IRIS for Health：FHIR 支持

InterSystems IRIS for Health 是一个专为医疗保健行业设计的统一数据平台。 它包含对 HL7 FHIR 的原生支持。 它提供内置工具与服务，能够实现 FHIR 资源的存储、检索、转换和交换。IRIS 通过三大 FHIR 处理组件提升系统的互操作性：

1.

您知道当您拿到验血结果时一切看起来都像天书的那种感觉吗？ 这就是 FHIRInsight 要解决的问题。 它最初的理念是，医疗数据不应该令人恐惧或困惑 – 它应该是我们所有人都能使用的东西。 验血是健康检查中十分常见的检查，但说实话，大多数人都很难理解它们，有时甚至对不擅长实验室工作的医务人员来说也是如此。 FHIRInsight 希望整个过程能够变得更简单，信息更富有实用价值。

🤖我们为什么要构建 FHIRInsight

这一切都始于一个简单而有力的问题：

“为什么验血结果仍然很难读懂 — 有时甚至对医生来说也是如此？”

如果您看过化验结果，您可能会看到一大堆数字、隐晦的缩写和“参考范围”，这些可能适用于您的年龄、性别或身体状况，也可能不适用。 毫无疑问，它是一种诊断工具，但如果没有背景信息，它就变成了一个猜谜游戏。 即使是经验丰富的医疗保健专业人员有时也需要交叉参考指导方针、研究论文或专家意见才能理解所有内容。

这正是 FHIRInsight 的用武之地。

我们不只是为患者而构建，也为一线医护人员而构建。 为轮流值班的医生，为捕捉生命体征细微变化的护士，为每一位试图在有限的时间和巨大的责任下做出正确决定的医护人员而构建。 我们的目标是让他们的工作简单一点，将密集的临床 FHIR 数据转化为清晰、有用、以真正的医学科学为基础的东西， 讲人类语言的东西。

大家好！

本文主要丰富了上一篇文章的内容，并介绍了应用程序的使用方法。

也许您已经读过上一篇文章，但我还是想说，
在完成初始化操作（包括模型创建和训练）后，Fhir HepatitisC Predict 应用程序将预测丙型肝炎（HepatitisC）。

首先

您需要在应用程序上输入一些信息，当然，只是一些检查结果，不包括隐私数据。

SHOW显示

点击显示按钮，将显示该指标的数据是否在正常范围内，指标是高还是低。当然，每个指标的数据范围都是通过查询信息获得的，可能与实际范围略有不同。

Prediction预测

完成信息输入后，点击预测实际上涉及到应用程序中的许多操作。

1. 将发送的 JSON 格式检查结果转换为 FHIR 资源（对部分患者基本信息和其他隐私数据使用模拟数据）
2. 通过 FHIR Server 提供的 API 接口（ip: port/hir/r4/）将转换后的 FHIR 资源注册到 FHIR 资源库，类似于使用 Postman 进行接口调用。

在过去的几个月里，我一直在从事 SMART on FHIR EHR Launch 的工作，使用 CSIRO 的两个开源应用程序：SMART-EHR-Launcher 和 SMART 表单应用程序来测试 IRIS for Health 的功能。这段旅程非常有趣，我非常感谢能有机会参与这项任务并探索 IRIS for Health 的更多潜力。

在 HL7 AU FHIR Connectathon 上成功演示了多个外部 SMART 应用程序的无缝启动后，我很高兴能与社区分享我的心得。我希望我的见解能帮助其他人更快地开始类似的项目。

这项任务涉及使用 SMART-EHR-Launcher 作为 EHR 来启动 SMART 表单应用程序。同时，IRIS for Health 被用作 EHR 的 FHIR 资源库，其 OAuth2 服务器被用作授权服务器。

在进入激动人心的时刻之前，让我们先仔细了解一下 SMART on FHIR 和 SMART on FHIR EHR 启动仪式。让我们问问我们的好朋友 ChatGPT 和 豆包。

什么是 SMART on FHIR?

SMART on FHIR 是一种用于开发医疗保健应用程序的平台，旨在实现医疗保健系统之间的互操作性、安全性和可扩展性。

IRIS 支持开箱即用的 CCDA 和 FHIR 转换，但访问和查看这些功能需要大量的时间设置和产品知识。IRIS Interop DevTools 应用程序旨在弥补这一差距，让实施人员能够立即进入并查看产品的内置转换功能。

除了 IRIS XML、XPath 和 CCDA 转换环境，Interop DevTools 软件包现在还提供：

• FHIR-SDA 转换设置
• SDA-FHIR 转换设置
• 构建 FHIR 错误验证
• 加载 FHIR 转换所需的内容

已经更新仪表板的外观和感触，看起来更加直观和用户友好。在 IRIS 中执行，以便充分利用环境，同时用户界面允许可见性、可重复性以及隔离修改和模块进行测试的能力。

以下是5个功能支持:

1. XPath 评估器： 根据输入 CCD 评估 XPath 并返回结果

2. CCDA 到 SDA 转换： 通过选定的基本 XSL 转换运行输入的 CCD，并显示 SDA 结果。

3. XSL 模板测试器： 针对输入 CCD 应用单个 XSL 模板，并显示生成的 CCD。

4. FHIR 到 SDA 转换： 在输入的 FHIR 资源或捆绑包上运行标准的 FHIR 到 SDA 转换，并显示 SDA 结果或 FHIR 验证错误响应。

5. 5.

基于 XSLT 的互联互通临床文档到 FHIR 资源转换

国家卫健委互联互通成熟度评测中的临床共享文档，作为医疗信息交换的重要载体，采用了XML标准的文档格式。随着医疗信息化的发展，FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）作为新一代医疗信息交换标准，因其简洁性、灵活性和RESTful架构，逐渐成为医疗数据交换的理想选择。将共享文档文档转换为FHIR资源，能够有效促进不同医疗系统间的数据互通，提升医疗信息的利用价值。

XSLT（可扩展样式表语言转换）是一种用于将XML文档转换为其他XML文档或文本格式的语言。在医疗数据转换场景中，XSLT凭借其强大的XML处理能力，成为共享文档到FHIR转换的理想工具。

我们知道共享文档文档是一种结构化的XML文档，通常包含以下主要部分：

- 文档头（Document Header）：包含文档元数据，如文档类型、创建时间、作者等

- 临床数据部分（Clinical Sections）：按章节组织的临床信息，如问题列表、用药记录、检查报告等

- 数据条目（Entries）：具体的临床数据项，如诊断、药物、检验结果等

FHIR则采用了资源导向的设计理念，每个临床概念都被建模为独立的资源，通过RESTful API进行访问。

各位开发者，大家好！

或许您不得不实现一些场景，这些场景不需要 FHIR 仓库但需要转发 FHIR 请求、管理响应，并且可能运行转换或在两者之间提取一些值。 在这里，您会找到一些可以使用 InterSystems IRIS For Health 或 HealthShare Health Connect 实现的示例。

在这些示例中，我使用了具有 FHIR 互操作性适配器和 HS.FHIRServer.Interop.Request 消息的互操作性生产配置。

第一个场景从头开始构建 FHIR 请求（可以来自文件，也可以来自 SQL 查询），然后将其发送到外部 FHIR 服务。

下一个场景是一种 FHIR 传递，用于将请求和响应传递到外部 FHIR 仓库，另外还管理 OAuth 令牌。

最后一个场景包括接收 FHIR 请求，然后将其转发到外部 FHIR 服务，但会提取信息或更改其间的某些字段。

您将在 Open Exchange 应用程序中找到实现细节 :)

希望这对您有用！

Hi开发者们，

我们很高兴邀请大家参加我们的新一轮开发者竞赛。

🏆 InterSystems开发者竞赛：FHIR和数字医疗健康互操作性 🏆

时间: 2025年5月12日-6月1日（美国东部时间）

奖金池: 12,000美元

本演示程序用于展示如何采用自定义FHIR profile来验证数据合规性。自定义FHIR实施指南基于FHIR R4版本开发，在本例中实现了对Organization资源的扩展并用于验证数据的合规性。

安装

1. 通过Git clone下载本项目。
2. 执行docker-compose up -d构建并启动容器，初次执行时需执行需10～15分钟（视配置变化）。将构建InterSystems IRIS for Health镜像，安装FHIR服务器，导入自定义FHIR规范，使自定义FHIR 规范可用于验证数据。
3. 在Postman中导入TestCases中的测试用例文件，查看各类FHIR约束的测试效果
4. 容器启动后可查看自定义IG内容

项目代码结构

FHIRValidation
├─ ExampleIG                        
│  ├─ ig.ini
│  ├─ input
│  │  ├─ fsh
│  │  │  ├─ alias.fsh
│  │  │  ├─ codesystems.fsh
│  │  │  ├─ organization.fsh
│  │  │  └─ valuesets.fsh
│  │  └─ pagecontent
│  │     └─ index.md
│  └─ sushi-config.yaml
├─ README.

HI 各位开发者们，

📅2024年9月23日🕑14:00-15:30🕞，InterSystems将举办线上研讨会，点击🔔此处🔔报名参会。

此次研讨会以“面向未来的数据平台——InterSystems IRIS五大亮点提速数据潜力挖掘与AI应用”为主题，帮助您了解InterSystems IRIS数据平台的五大亮点：

• 使用InterSystems IRIS for Health进行FHIR开发
• 使用Python进行互操作Production开发
• InterSystems IRIS列存储
• InterSystems IRIS外部表(Foreign Table)
• InterSystems IRIS向量和基于向量检索的患者相似度匹配

可定制以收集全方位的身心健康数据。

Caren从可穿戴设备和护理设备点（如iHealth®、Fitbit®、Omron®、Tenovi®和Withings®）收集数据。数据显示在网络仪表板上，可以在电子病历系统内也可以独立查看。Caren可以定制，使用API从专门的医疗设备收集健康数据。

语音交互式移动应用程序提高了患者的参与度。

用户友好的语音交互式移动应用程序提供了简单、直观的设计，用户只需轻点一下即可进入或查看测量和观察结果。

公司介绍：https://www.carenmhealth.com

软件试用

目标使用者--临床医生和患者

类别--临床研究、疾病管理、远程医疗

应用程序类型--SMART ON FHIR应用程序

FHIR 版本--R4

支持的电子病历系统--Cerner、Epic等支持FHIR API的软件系统

在当今充满活力的医疗保健行业，获取全面、精简的医疗记录对于做出明智的决策至关重要。人工智能驱动的健康图表应用程序是一个开创性的解决方案，旨在为医生提供一种获取和理解健康数据的有效方式。

主要功能

- 全面的数据检索： 健康图表应用程序通过提取各种健康数据，包括过敏症、病情、手术、免疫接种、药物、家族史、社会史、生命体征和化验结果，超越了传统记录。这种全面的视角可以让人们深入了解患者的健康历程。

- 通过人工智能增强洞察力：通过利用人工智能的力量，Health Chart 应用程序可以智能处理数据。人工智能引擎将原始信息转化为可操作的洞察，生成健康摘要和风险评估。这不仅节省了医生的宝贵时间，还提高了患者护理质量。

公司介绍：https://www.prairiebyte.com

软件试用

目标使用者--临床医生

类别--护理协调, 数据可视化, 疾病管理/基层医疗

应用程序类型--SMART ON FHIR应用程序

FHIR 版本--R4

支持的电子病历系统--Cerner、Epic等支持FHIR API的软件系统

Abstractive Health是一款医生人工智能助手，可帮助医生创建最佳病历。我们直接与国家 HIE 和 EHR 集成。我们的医疗摘要可用于门诊、住院和急诊护理，实现临床笔记的自动化，如 SOAP 笔记、进展笔记、护理过渡、ED Provider 笔记和出院摘要。我们使用生成式人工智能和 LLM 来压缩数百页的医疗笔记，从而节省您的时间，让您可以专注于病人护理。

公司介绍：https://www.abstractivehealth.com

软件试用

目标使用者--临床医生

类别--护理协调, 数据可视化, 人口健康

应用程序类型--SMART ON FHIR应用程序

FHIR 版本--R4

支持的电子病历系统--Allscripts、Athena Health、Cerner、Epic等支持FHIR API的软件系统

安全和隐私政策: https://www.abstractivehealth.com/security-and-privacy