从发布InterSystems IRIS®数据平台2022.3开始,InterSystems修改了许可证强制执行机制,以包括REST和SOAP请求。由于这种变化,在升级后,使用REST或SOAP的非处理器核数的许可证环境下,用户可能会遇到更高的许可证消耗。要确定此警报是否适用于您的InterSystems许可证,请按照下面链接的FAQ中的说明进行操作。

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· 四月 1 阅读大约需 1 分钟
加快临床试验,扩大全球市场推广

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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· 一月 31 阅读大约需 21 分钟
用Java开发互操作产品 - PEX

InterSystems IRIS、Health Connect和上一代的Ensemble提供了优秀的互操作架构,但即便有低代码开发能力,很多开发者还是希望能用自己的技术栈语言在InterSystems的产品上开发互操作产品。

考虑到互操作产品本身的开放性要求和各个技术栈背后庞大的生态价值,InterSystems IRIS和Health Connect提供了Production EXtension (PEX)架构,让开发者使用自己的技术栈语言来开发互操作解决方案。目前PEX支持Java、.net、Python。

这里我们介绍使用Java利用PEX进行互操作产品的开发。

一 InterSystems IRIS上使用Java开发的基础

在进入PEX主题前,需要简单介绍一下Java在InterSystems IRIS上开发的各种技术选项,因为PEX也是以这些技术选项为基础的。

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InterSystems 常见问题解答

如果系统24小时没有停止,旧的日志文件将根据“日志文件删除设置”在0:30删除。

导致日志文件保留的时间早于“日志文件删除设置”的一个可能原因是存在仍处于开放状态的事务。

在这种情况下,您将能够通过搜索执行事务的进程并完成事务来删除日志文件。

下面的示例检查是否存在未完成的事务,如果存在,则输出目标文件名和日志记录信息。

(示例可以从这里下载

*注意*如果要检查的日志文件较大或日志文件较多,则执行需要时间,因此请联系我们的支持中心。

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· 十二月 4, 2023 阅读大约需 8 分钟
通用RESTful 业务服务和业务操作

1. 通用RESTful业务服务和业务操作


InterSystems IRIS 提供了一组通用的RESTful 业务服务和业务操作类,用户无需开发自定义的业务服务和业务操作类,就可以直接向外提供RESTful服务和调用外部的RESTful API。

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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:

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想必大家都听说过 FHIR 是解决系统间所有互操作性和兼容性问题的灵丹妙药和解决方案。就在这里,我们可以看到他手持一份 FHIR 资源,愉快地享受其中:

但对于我们这些普通人,我们将做一个小小的介绍。

什么是 FHIR?

让我们直接进入定义:FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resource)是由HL7(Health Level 7标准组)开发的一种互操作性标准,旨在实现医疗行业中不同系统之间的电子医疗数据交换。

FHIR 从根本上基于哪些技术?

主要是通过 REST API 和 JSON 格式进行 HTTP 调用的结合(尽管它可以是 XML 以及我们可用的任何其他通信,具体根据我们的使用情况)。

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IRISHealth以其完备且系统化的安全特性在医疗行业的数据库中独树一帜,这些特性包括安全认证、安全授权、安全审计、数据加密以及安全配置。其中数据传输无疑是其中最重要的一环。为此,IRISHealth采用了SSL/TLS技术来对传输的数据进行加密,有效保障了从IRIS数据平台的超级服务数据传输、Telnet服务数据传输、java/.net/Studio客户端的访问数据传输、MIRROR与DB的数据传输,到DBServer和ECPApp之间的数据传输的安全性。


本文是在两个IRISHealth2021实例之间进行ECP服务通信的示例,一个作为DBServer,一个作为ECPApp,两个实例之间通过使用SSL/TLS的ECP协议进行TCP的加密传输通信。

1.IRIS的DB和ECP环境:

DBServer

ECPApp

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· 十月 26, 2023 阅读大约需 10 分钟
FHIR CDS Hooks

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。

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· 十月 7, 2023 阅读大约需 19 分钟
国际卫生信息互操作标准发展简史

卫生信息和其它信息化一样,经历了数码化、数字化到当今的数字化转型,卫生信息互操作一直伴随左右。

数码化(digitization):国内90年代开始,HIS全面铺开,卫生信息进入数码化时代。数码化初期业务集中在HIS上,互操作需求不高,点对点接口可以满足绝大多数需求。

数字化(digitalization):在2000年之后,各种专科系统、尤其是电子病历的诞生,医保和新农合的实施,要求卫生信息共享交换,以提高流程自动化水平。互操作需求爆发,2007年集成平台开始进入市场,卫生信息化进入数字化时代。

数字化转型(digital transformation):2014年,国内正式进入移动互联网时代;次年《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》发布,卫生信息化的服务对象(服务于医护技到服务于患者)和业务形态(临床管理到患者服务)都发生了翻天覆地的变化,开始步入数字化转型的时代。它对互操作提出了更高的要求 - 利用互操作,增强全员参与,为卫生服务创造新价值、发展新业务,推动医疗机构持续数字化转型。

可以说,卫生信息互操作在整个的卫生信息产业中愈发重要。

国际卫生信息互操作发展了30年,国内也发展了20年,但卫生信息互操作依然是一个挑战。

知史而明鉴,识古而知今。我们看看国际卫生信息互操作发展的历程,对未来的卫生信息互操作有什么借鉴。

卫生信息互操作标准的要素

HIMSS把信息互操作/集成定为4个不同的级别:

基础级别,仅仅打通了系统间进行数据通讯的通道;

结构级别,在基础级别上,定义了数据交换的格式和语法;

语义级别,建立在行业通用的基础模型和数据编码上,使用标准化的行业语义来定义数据元素,使用标准的值集。因此语义级别的互操作是全行业可以理解并有确定行业意义的互操作级别。或者说语义级别的互操做才是基于标准的互操作。

组织级别,通常都是由国家、行业协和和行业标准开发组织开发的。它加入了政策、社区、法律等方面的考虑,分析了通用的业务流程和工作流,在此基础上设定了参与互操作各方的角色、权限,服务和知情同意策略等。我们的互联互通,就是组织级别的互操作。

目前的卫生信息互操作项目多数停留在结构级别。只有达到语义级别的信息互操作/集成,才是标准化的信息互操作/集成,才能降低实施成本和提高实施效率。

做到语义级别的互操作标准并不容易,首先是消除语义歧义、其次行业普遍认可、再次是要覆盖行业用例并具有适应行业不断变化需求的弹性。

图片来源:EuroVulcan Conference 2023

先说消除语义歧义。要在信息交换时消除语义歧义,需要在语言、语法、词义、句法等多方面努力,而且涉及到数据的颗粒度。尤其在医疗行业,完整、消除歧义才能保障卫生信息准确和医疗行为安全!

HIMSS认为要消除语义歧义、达到语义级互操作性,需要基于五位一体的语义标准,包含:

  • 词汇/术语标准:依靠结构化的词汇、术语、代码集和分类系统来表示健康概念。例如ICD-10SNOMED-CTLOINC RxNorm行业里典型的词汇和术语标准。
  • 内容标准:描述信息交换中,数据内容的结构和组织。而HL7 CDAHL7 V2C-CDA都是行业内容标准。
  • 传输标准:定义了计算机系统、文档架构、临床模板、用户界面和患者数据链接之间交换的消息格式和传输方式。传输方式确定了卫生信息交换的“推”和“拉”方式。DICOMIHE等都是传输标准。
  • 隐私和安全标准:是确定谁、何时、出于何种目的、使用哪种个人健康信息的权利,以及如何护健康信息的机密性、可用性和完整性的标准。美国的HIPAA和欧洲的GDPR都是关于隐私和安全的标准。
  • 标识符标准: 是用来唯一标识患者、机构、医护技、设备等实体的方法。例如咱们互联互通里用到的OID和美国的护士标识NCSBN ID …

并非消除了语义歧义的标准就能被广泛接受和认可,需要行业标准化组织的推动,实现厂商中立,毕竟互相竞争的厂商很难接受对方的企业标准。回顾一下行业里流行的标准,无论是术语标准、还是消息和文档标准,都是行业里标准化组织发布的,其中最有名的就是HL7。

从这个行业标准发展史可以看到,毫无例外的,标准先从术语标准开始,例如ICD、SNOMED,历史都非常久远。而我们常用的HL7 V2有30多年历史了,CDA和V3也20年左右了。从2014年,HL7推出了FHIR。这些标准是为何以及如何演进的?

互操作标准发展要满足不断变化的行业需求和用例

先看看90年代初的互操作的业务环境,就像下图那么简单:医疗机构还处在数码化向数字化转换的时代 - HIS等业务系统开始大规模部署以实现流程和数据的数码化,同时产生了非常有限的跨业务系统的流程自动化 – 信息集成需求。实时卫生信息交换的需求基本都在医疗机构内部(局域网,那时候WWW刚诞生),而院内的业务系统数量非常有限、且系统边界清晰,使用的用户基本就是医护技和管理人员,需要的互操作流量规模可以准确预测。而且系统互操作的技术手段非常有限,基本就是文件传输、串并口、socket,而SOAP(2000年)、RESTful(2000年)、甚至HTTP(1996年)等协议都还没有产生。

HL7 V2

这就是HL7 V2消息交换标准产生的时代,和所面临的互操作业务需求:它将业务事件和业务事件的上下文封装在消息结构中,在系统边界中传递这些消息。

业务系统边界清晰,一般用消息引擎来路由和转发这些消息,从而不打破系统边界。各个业务系统只要能接收/发送并处理这些标准化的消息即可。

近距离看一个HL7 V2消息示例,它是一个由多种分隔符分割的字符串,由区段和字段构成:区段是一组分类的数据,例如PID是患者信息区段;而字段是每个数据项,例如患者标识(在PID区段里)是“1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1”,它本身也是一个结构,用于放标识符(1182594)和标识分配机构(系联医院)等信息。

而事件就是消息头区段里的ORM^O01,其中ORM代表业务域”通用医嘱消息”,O01代表事件“医嘱请求”。

消息头区段 MSH|^~\&|HIS|系联医院|系联实验室|系联医院|202302160002||ORM^O01|demo22903||2.5|382|||||UTF8

患者区段 PID||1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1|||李小明||19570320|M|||北京市朝阳区建国门外大街乙12号2702

就诊区段 PV1|22903|O|心内科||||35030099^唐^南|||MED|||||||35019964^郑^顾樽||22903|||||||||||||||||||||||||202302160002^M

保险区段 IN1|1|65110116^城镇职工医保|

医嘱区段 ORC|NW|MS:1182594:1|||SC||||202302160002^M||||||||||||||||||||LAB

医嘱明细区段 OBR|1|MS:1182594:1||4548-4^糖化血红蛋白^loinc

为什么HL7 V2会是这种难读的格式?因为它是窄带时代的产物,当时通讯带宽有限,数据格式需要紧凑,通常仅用分隔符分割,以减少传输的数据量(相较与XML,通常能减少80%以上的数据),如今在一些检验检查设备的通讯协议中还能看到类似的设计。同时,从早期直到现在,多数HL7 V2消息是通过socket交换的。这些特征都是90年代互操作的历史印记。

HL7 V2是按模式复用的角度设计的颗粒度,也就是说它的颗粒度是信息区段。但并不是所有的信息区段都有独立的含义和复用的价值,例如区段TQ1、TQ2定义服药时间和用药途径,没有单独存在的可能和直接复用的价值。

另外,V2消息的字段随意性很大,相同内容可以放在不同的字段甚至区段里面;用户还被鼓励创建自定义的Z区段进行消息体扩展。也就是说它标准化程度不高,需要实施的双方事先约定好数据具体怎么放才能实现信息交换。同时V2术语约束机制很弱。

HL7 V3 和 CDA

世纪之交,卫生信息化发展提速,电子病历和各种专科系统崛起,更极大推动了卫生信息的交换和流程自动化的需求,同时对交换的语义标准化程度有了更高的要求。这需要更严谨的互操作业务抽象和术语约束。卫生信息正式进入数字化时代,也正是在这一时期,诞生了包括IHE、CDA、HL7 V3在内的众多互操作标准。

从模型抽象的角度看,应该全面包含用例模型、信息模型和交互模型,但V2的关注点基本在交互层面,对其它层面的抽象很弱。

由此,携着其著名的参考信息模型(RIM)方法论,V3在2005年横空出世,对业务场景进行分析,抽象交互逻辑,从参考信息模型到领域信息模型,再到精细化消息信息模型,最终产生需要的消息模型。模型以XML进行序列化,相较于V2,进步了许多。

这套方法论产生的V3消息标准化程度很高。但为了覆盖所有业务需求,RIM是高度抽象的(难于理解的);同时V3方法论是“按约束设计”(design by constraint),试图涵盖所有应用场景,避免自定义扩展,这使其越来越复杂、越来越庞大,而且用户没有RIM基础很难自己对其扩展,从一个极端走向另一个极端。

V3的高复杂性和高使用门槛,造成了它事实上的失败,没有成为V2的替代者,就像一些专家评论的 – “RIM创建了语义互操作性,但没有创建临床互操作性“。

注意,国内有一些实践中,甚至没有严格遵循V3发布的XML schema,直接用代码拼出XML字符串,也不做消息校验,这不算标准的V3。

同样在世纪之交,很多业务需要即时性不那么强、但数据更完整的交换 - 小结性质的临床文档交换。在这个领域,最主流的是CDA临床文档架构标准。CDA源于 1996 年就开始的临床文档中结构化标记工作,并在1997年并入HL7,随后使用V3参考信息模型来完善和发展。大家可能注意到前面的图上CDA早于V3发布,就是这个原因。

CDA临床文档架构,用于描述结构化文档,同时允许插入供人类解读的非结构化部分。它产生的文档具有上下文完整、可持久保存、可管理、可认证等特性。CDA文档和衍生的CCD文档广泛用于医疗机构边界间和医疗系统边界间的文档交换,或作为具有法律效力的临床文档依据保存在文档仓库。

CDA是成功的,可能是V3基础上唯一成功的部分,但它不能解决细数据颗粒度访问的需求。

IHE

虽然RIM基于业务场景、角色、触发事件等分析,但它的交付物 – 消息模型并无法执行流程与角色的约束。

服务用于业务场景里流程、角色的表达,功能内聚,可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活,更适合实现业务流程的自动化。通常服务是比较大尺度的业务表达,服务标准广泛采纳的难度在于它实际上是规范业务流程和业务方法,而实际上多数机构的业务并不那么一致。

IHE(Integrating the Healthcare Enterprise)是国际上比较流行而成功的卫生信息交换服务规范。它是1998年,由HIMSS 和RSNA(北美放射学协会)发起,由一帮放射学和IT技术专家创建的。它最初为放射影像信息共享提供技术框架,以解决即便有了DICOM后在不同厂商系统间放射影像信息交换的标准和流程上的困难,后面逐步涵盖了越来越多的业务场景。IHE使用已经发布的卫生信息内容标准和术语标准,例如DICOM、HL7、LOINC等,来构建自己的服务框架,利用企业服务总线来协同这些服务,可以实现比消息交互更功能内聚的互操作架构:

• 服务本身封装了事件、上下文

• 服务针对于场景定义了流程和角色

• 适合跨清晰的业务系统边界间信息交换

• 服务有多种互操作模式:

• Web 服务本身是可互操作的,这意味着任何客户端都可以直接调用 Web 服务

• 服务可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活

IHE分析每个业务场景(Profile),将业务场景中参与方定义为角色(Actors),场景中角色的交互定义为事务(Transactions)。例如跨机构的文档共享业务场景中,有4个不同的角色:文档源、文档注册器、文档使用者和文档仓库。而交互事务有注册、查询、获取等

IHE能在服务标准上取得成功,在于它先在参与的用户基础上规范业务,然后再基于规范的业务发布相应的服务,也就是说,使用IHE需要先认同它的规范出的业务。

IHE一直随着业务、技术和互操作标准的发展而不断演进,从最初使用DICOM + HL7 V2,到最新基于FHIR;从最初的影像信息交换到最近的患者穿戴设备的数据交换。例如在2007年,IHE创建了基于HL7 V3的跨机构档案共享的Profile – XDS.b,之后又推出了基于FHIR的诸多移动端服务。

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· 九月 3, 2023 阅读大约需 8 分钟
独立模式下 EMPI 的安装和适配 - FHIR之转换和摄取

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:

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InterSystems 已纠正了两个缺陷。

第一个缺陷可能导致 ECP 应用程序服务器挂起。此缺陷仅与 ARM 和 IBM Power 处理器相关;存在于 InterSystems IRIS®、InterSystems IRIS for Health™ 和 HealthShare® Health Connect 版本2022.1.22022.1.3中。该修复被标识为 DP-423661。该缺陷将在所有未来版本中得到解决。

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· 七月 19, 2023 阅读大约需 8 分钟
单机模式下 EMPI 的安装和适配 - FHIR之配置篇

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

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· 五月 4, 2023 阅读大约需 11 分钟
在 Docker 中配置镜像

我们客户的一个共同需求是配置 HealthShare HealthConnect 和 IRIS的高可用性模式。

市场上的其他集成引擎通常被宣传为具有“高可用性”配置,但事实并非如此。通常,这些解决方案与外部数据库一起使用,因此,如果这些数据库未配置为高可用性,当发生数据库崩溃或与它的连接丢失时,整个集成工具将变得不可用。

对于 InterSystems 解决方案,这个问题不存在,因为数据库是工具本身的一部分和核心。 InterSystems 如何解决高可用性问题?深奥的配置会把我们拖入异化和疯狂的漩涡?不!在 InterSystems,我们倾听并处理了您的投诉(正如我们一直努力做的那样 ;)),并且我们已将镜像功能提供给所有用户和开发人员。

镜像

镜像如何工作?这个概念本身非常简单。如您所知,IRIS 和 HealthShare 都使用一个日志系统,该系统记录每个实例的数据库上的所有更新操作。这个日志系统是后来帮助我们在崩溃后恢复实例而不会丢失数据的系统。好吧,这些日志文件在镜像中配置的实例之间发送,允许并保持镜像中配置的实例永久更新。

架构

让我们简要解释一下在 Mirror 中配置的系统架构是什么样的:

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随着生活水平的提高,人们越来越注重身体健康。 而孩子的健康成长也越来越成为家长关心的话题。 孩子的身体发育可以从孩子的身高和体重反映出来。 因此,及时预测身高和体重具有重要意义。 通过科学的预测和比较,关注孩子的发育状态。

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好不好玩,能当真吗?


最近几个月,大型语言模型GPT正在激起一些现象。因此,上周末我不可避免地也在玩 ChatGPT,以探究它是否会成为我正在敲打的一些基于 BERT 的“传统”AI 聊天机器人的补充,或者更确切地说,它是否会淘汰它们。

玩的时候脑子里冒出一个念头。通过略微理论化或哲学化,最终互操作性标准(如 HL7 和 FHIR 等)是一种“语言”,对吗? HL7 有自己的语法、规则、词汇甚至方言——每个系统都有自己的语调。这就是为什么当一台机器与另一台机器对话时,它们需要翻译器(例如 DTL 转换)来实现相互理解。

所以环顾四周,似乎一切都是语言:编码是语言:python,javascript和COS也是语言。 HL7、FHIR 甚至 XML 或 JSON 都是语言,只是它们比自然语言更结构化,那么 GPT 应该更容易上手吗?

那么,我们可以从简单地重用 GPT 的预训练编码语言模型来模拟 DTL 开始吗?我们还没有进行调整,以下是初步结果:

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· 三月 2, 2023 阅读大约需 4 分钟
全球征文大赛选集 - 使用 %Query 教程第一篇#1

正式名称为Class Query 的意思可以追溯到 Caché 的早期。
使用CLASS是因为它嵌入在 COS 类中。
尽管官方文档中有精确的描述,但它仍然相当抽象。
我的教程应该通过 COS 中的一个简单示例逐步指导您,使您有直观的体会

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我们很高兴地宣布我们的抢先体验计划的最新成员 - Health Data De-ID工具。

该工具将根据 *HIPAA 安全港* 对结构化临床数据进行去标识化处理,并允许在需要时进行重新标识。它使用 InterSystems 的 *SDA* 规范格式,该格式用于我们从一种格式到另一种格式的所有标准转换,例如 *HL7* 到 *CDA*、*HL7* 到 *FHIR* 等。虽然该工具使用 XSLT 转换来提高性能原因,它提供了辅助方法,您不需要成为 XSLT 专家的情况下更轻松地调整开箱即用的去标识化规则。

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Health Data De-ID 适用于任何 InterSystems 产品,从 InterSystems IRIS for Health 到 Health Connect 再到 Unified Care Record。

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· 二月 28, 2023 阅读大约需 3 分钟
用一个命令设置您的 InterSystems FHIR 服务器

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。

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· 二月 16, 2023 阅读大约需 9 分钟
ChatGPT 为您创建消息转换?

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

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InterSystems 宣布其首个开发人员预览版,作为2023.1 版开发人员预览计划的一部分。 2023.1 中添加了许多更新和增强功能,还有全新的功能,例如对列存储Columnar Storage 的生产就绪支持、使用Bulk FHIR 的能力以及对MacOS 13 Ventura的支持。当前的开发人员预览版可能不提供其中一些功能或改进。

未来的预览版本预计每两周更新一次,我们将在功能准备就绪时添加它们。请通过开发者社区分享您的反馈,以便我们共同打造更好的产品。

可以在下面的这些链接中找到初始文档。它们将在接下来的几周内更新,直到正式宣布发布(一般可用性 - GA):

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· 二月 3, 2023 阅读大约需 5 分钟
PerfTools IO 测试套件

目的

这两个工具(RanRead 和 RanWrite)用于在数据库(或一对数据库)内生成随机读写事件,以测试每秒输入/输出的操作数 (IOPS)。它们可以一起使用或分开单独使用,以测试 IO 硬件容量、验证目标 IOPS 并确保系统拥有可接受的磁盘响应时间。从 IO 测试中收集的结果将因配置而异,具体取决于 IO 子系统。在运行这些测试之前,请确保相应的操作系统监控和存储级别监控已配置,这些捕获的 IO 性能指标可以为以后的分析提供帮助。我们推荐使用 IRIS 中捆绑的系统性能工具,例如^SystemPerformance。

请注意,这里使用的工具是对先前版本的更新。之前的版本可在这里找到。

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