我们想介绍一些在 FHIR 相关培训期间我们从几个人那里收到的问题。

IRIS for Health FHIR 存储库会自动在存储库中分配一个唯一的逻辑 ID (id) 作为资源 POST 期间的默认行为。

例如，如果您发布一个 Patient 资源，例如

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：

为了帮助您开始使用FHIR，我们发布了一个新的学习路径: Building Basic FHIR Integrations with InterSystems IRIS for Health. 通过这个路径，您可以学习FHIR的基础知识，学习如何在InterSystems IRIS医疗版中设置FHIR端点，将数据应用到FHIR存储库并转换FHIR数据，使用InterSystems API管理器管理FHIR API，以及使用客户端应用查询FHIR资源。该路径包括一些建议，例如使用SDA-FHIR转换将其他数据格式转换为FHIR。

将 FHIR 文档（例如患者信息表、出院摘要）发布到 FHIR 存储库时：

EndPoint端点/Bundle捆绑

您可以使用上述 URL 进行 POST。 （以下示例使用 IRIS for Health 提供的 FHIR 存储库。）

我将检查 GET 请求。

我能够确认我能够注册。

对于在FHIR repository注册的FHIR文档，如果能通过指定文档编号来GET会很方便，由于支持，无法对指定Composition.identifier的Bundle资源进行GET请求。

本文汇聚了与FHIR相关的内容，包括新闻资讯、线上研讨会、视频、客户案例、行业洞察等，欢迎收藏保存！

Hi 开发者们，

欢迎观看视频，以了解 InterSystems TrakCare 创新工具包（ Innovation Toolkit），该工具包可免费下载，使 TrakCare 用户能够快速访问标准 HL7® FHIR® 格式的数据，使记录系统成为转型系统：

⏯ TrakCare 创新工具包介绍 @ 2022 年全球峰会

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此视频帮助大家了解InterSystems如何帮助CRO来加快临床数据采集和更快地推广市场。

演讲嘉宾:

Jim Coutcher, Senior Director/Principal, Global Head of Enriched Studies, Real World Solutions, IQVIA
Qi Li, Physician Executive, InterSystems
Matt Stannard, life Sciences Advisor, InterSystems

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欢迎大家来我们的 Bilibili主页观看更多视频!

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。

你好社区，

观看此视频，了解如何将 FHIR、CDS Hooks 和低代码医疗保健规则编辑器组合成一个易于使用、功能强大的平台，以帮助确保以最佳方式传递信息：

⏯ FHIR 临床警报和通知：将医疗保健行动引擎纳入 2023 年全球峰会工作流程

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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。

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。

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。