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FHIR（快速医疗互操作资源）是存储和交换临床数据的现代标准。但是，一旦您的数据存储在 FHIR 服务器中，如何才能真正浏览这些数据呢？FHIR 数据以 JSON 格式存储，虽然功能强大，但直接读取并不实用。我希望有一种工具，可以让您点击病人，以简洁、可读的格式查看他们的病情、用药、化验结果等。于是，我创建了FHIR 患者查看器（FHIR Patient Viewer）。
该应用完全在 Docker 中运行，并直接连接 InterSystems IRIS for Health FHIR 服务器。启动时，它会自动将 115 个合成患者载入 IRIS，无需手动设置。
点击任何患者，查看其所有临床记录
逐字段展开每条记录
随时查看底层原始 JSON 文件
它预装了由Synthea生成的 115 个合成患者数据
Open Exchange 上有完整的源代码和设置说明：
https://openexchange.intersystems.com/package/FHIR-Patient-Viewer-2
欢迎反馈！
直到今年年初，我几乎没怎么做过编程工作——我已经厌倦了它。
在担任多年一线软件工程师和数据科学家后，我在2015年左右陷入了职业倦怠。我转而从事以“外部创新”为主的业务拓展角色，并于2019年加入InterSystems担任产品经理。我怀念编程的创造性，但并不怀念其中的枯燥乏味。无休止的样板代码编写、调试和上下文切换让我创意枯竭。就像电影《好好先生》（Yes Man)中金·凯瑞饰演的角色一样，我发现自己对新项目总是说“不”——以至于我换了职业！
然后，AI编程助手出现了。而我，成了对机器人说“好”的“好好先生”。
当我刚开始使用AI编程助手（先是Windsurf，然后是Cline，接着是Roo Code，现在是Claude Code，还尝试过opencode）时，感觉就像变魔术一样。自然语言 → 可运行的代码。我对每个建议、每个重构、几乎每个疯狂的想法都说“好”。
我第一个主要的AI辅助项目是几个月前启动的一个内部项目——为IRIS开发的一系列Python脚本和管道。我兴奋不已，让机器人尽情发挥： “添加这个功能！”——好！“重构那个模块！”——好！“让它可配置！”——好！“添加更多集成！”——好！
创意的能量回来了。代码如泉涌。我又感到自己高效了起来。
然后，我的实习生——一名软件工程专业的学生——查看了代码库。
他并不满意。
在现代医疗保健领域，寻找临床上相似的患者往往感觉像大海捞针。传统的关键字搜索往往会失败，因为医学语言具有高度的细微差别；搜索 "心力衰竭 "可能会漏掉包含 "充血性心力衰竭 "的记录。
我很高兴与大家分享 iris-medmatch，这是一个基于InterSystems IRIS for Health的人工智能患者匹配引擎。通过利用矢量搜索（vector search），该工具能够理解临床意图，而不仅仅是匹配字面字符串。
## 核心创新：语义临床搜索
iris-medmatch "在原始FHIR数据和可操作的人工智能洞察力之间架起了一座桥梁。该引擎利用 "all-MiniLM-L6-v2 "模型，将临床条件转化为数学向量。
标准搜索查找的是准确的单词，而该引擎能理解**临床上下文**。例如，它可以使用数学向量相似性将 "高血压 "患者与 "高血压 "搜索匹配起来。
该解决方案的优势在于其架构效率。通过嵌入式 Python 运行 Transformers，我们消除了 "数据重力 "问题。数据留在 IRIS 中，人工智能处理在数据所在的地方进行。
🚀应用演练
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Hi 大家好！来推荐一个学习的新途径！
除了InterSystems Open Exchange 应用程序库，InterSystems Community GitHub 还提供使用 InterSystems 技术构建的示例、库和演示。
它包括
这些代码库并未得到 InterSystems 公司的官方支持，但对于学习和探索 InterSystems 技术非常有用。
欢迎您探索这些资源库，并将它们作为您自己项目的参考。