#HealthShare

这是一篇笔记:

说明

大家都用过IRIS的消息查看器吧，其实这个页面有一个隐藏的功能，就是显示【显示查询】，如图所示：

安装Arbiter

为了将自动故障转移扩展到尽可能广泛的故障情况，InterSystems建议你为每个镜像配置一个仲裁机。

要充当仲裁者，系统必须有一个正在运行的ISCAgent进程。由于ISCAgent是与InterSystems IRIS一起安装的，任何承载一个或多个InterSystems IRIS实例的系统都符合这一要求，可以被配置为仲裁者而无需进一步准备；但是，承载一个或多个故障转移或DR异步镜像成员的系统不应该被配置为该镜像的仲裁者。

没有托管InterSystems IRIS实例的系统可以通过安装Arbiter方式的作为仲裁者。请从InterSystems公司下载适合你的仲裁者系统平台的ISCAgent安装包，然后，安装ISCAgent。

注意：Arbiter的版本要和InterSystems IRIS安装版本保持一致。

在检查我们的^pButtons（在IRIS中改名为^SystemPerformance）性能监控工具的文档时，一位客户告诉我。"我理解所有内容，但我希望它能更简单......更容易定义配置文件，管理它们等等"。

在这次会议之后，我认为尝试为其提供一些更简单的人机界面是一个不错的试验。

这方面的第一步是在现有的pButtons例程上包裹一个基于类的API。

我还能够添加一些更多的 "功能"，比如显示当前正在运行的配置文件，它们剩余的运行时间，以前运行的进程等等。

下一步是在这个API的基础上添加一个REST API类。

有了这个工件（pButtons REST API），人们就可以在上面建立一个比较时髦的用户界面。

举个🌰： -

在软件开发和业务集成中，规则无处不在：会员折扣的计算规则、根据消息类型和内容将其路由到不同目标系统的路由规则。还有一个规则发挥重要作用的地方- 辅助决策规则，例如临床知识库和医疗质量指标规则。

规则经常需要随业务调整和知识积累进行调整，而规则的调整是业务和行业专家定的。如果规则是以代码硬编码的，这些调整需要程序员改动，一来不直观、需要业务专家与程序员大量的沟通成本，二来硬编码改动会对应用伤筋动骨，甚至带来风险，三来没法控制新规则生效的时间 – 总不能让程序员在新规则生效的那一刻去编译和部署吧。

在最近一次探索马里兰小镇的 "度假 "期间，我偶然发现了一家非常令人愉快的书店，在那里我愉快地消磨了一下午。我和我的家人都是读者，喜欢各种类型的书--新的、二手的、印刷的、电子的。我们尽量在当地购物，以帮助零售店保持运营。

这次访问促使我思考图书行业所发生的事情与我们的医疗保健系统所发生的事情之间的一些相似之处。

医疗保健行业与图书行业的趋势

数字化

我们阅读内容的格式已经发生了根本性的变化。在2020年，电子书几乎占美国市场的四分之一。音频书占美国图书收入的10亿美元。许多印刷书籍是按需出版的，而不是保存在库存中。同样，医疗保健早已不再是一个“伸出舌头说啊 ”的行业，基因组测试、由人工智能算法读取的X射线、可植入设备和远程医疗访问已经改变了医疗的面貌。

虚拟服务

6. 用户与角色

InterSystems 数据平台对用户和角色提供全面的管理和安全配置功能。加强数据平台的安全，需要加强对于用户和角色的管理。

系统实用类：SYS.Database中的查询FreeSpace可以用来在任何时候检查磁盘上的自由空间。

下面是在IRIS终端中的尝试方法（进入%SYS命名空间，然后运行它）。

zn "%SYS"
set stmt=##class(%SQL.Statement).%New()
set st=stmt.%PrepareClassQuery("SYS.Database","FreeSpace")
set rset=stmt.%Execute()
// 一次性显示所有
do rset.%Display()

输出结果示例如下。

*在命令执行的例子中，所有的数据库都放在同一个磁盘上，所以所有的磁盘空闲空间（DiskFreeSpace）返回相同的值。

应用集成技术是市场上被广泛使用的，也是充斥着术语和概念的一个技术领域。集成平台、消息引擎、消息中间件、集成引擎、集成中间件、企业服务总线(ESB)、API网关、API管理… 很多概念与名词。到底它们是什么意思？有什么区别？哪种技术适合解决哪种集成问题？

业务集成的需求和技术的演进是紧随业务系统的软件架构发展而发展的。通过小结软件架构的发展，我们更容易梳理业务集成技术的演进、更容易看清楚各种集成架构的优势和未来发展方向。

当我和加州大学戴维斯分校健康中心的同事着手简化提供者对基因组数据报告的访问时，我们希望这些信息能帮助临床医生提供更好、更个性化的护理。 我们的基因组数据没有操作界面，既不可搜索，也不与患者图表相关联。 如果我们可以在 FHIR（快速医疗互操作性资源）连接器上利用SMART原则在平台之间实现单点登录，我们的护理团队就可以更早地获得数据，患者将能够更好地得到照顾，并在与癌症的斗争中取得积极成果。

而这也是正在实现的事情。 我们支持基因组数据报告的工作为临床医生带来了 50 个离散数据点，这意味着医生用于搜索报告的时间更少，也拥有了更多具有重要洞察力的离散数据，简化了对临床试验信息的访问，最终患者也得到了及时的护理。

但我们并没有停下脚步，这不过是迈向更广阔数字领域的第一步。在 InterSystems 的帮助下，我们拥有了规模越来越大、类型更多样的数据集。

Object Script(一)

Covid-19 肺部 X 射线分类和 CT 检测演示 关键字：COVID-19，医学影像，深度学习，PACS Viewer 和 HealthShare。

目的

在这场史无前例的新冠疫情笼罩之下， 我们竭尽所能为客户提供支援，同时利用先进的 AI 技术观察着不同的疫情战线。

去年，我简单提及了一个深度学习演示环境。 在这个漫长的复活节周末，我们就来看一看现实世界的图像，在 Covid-19 肺部 X 射线数据集上测试运行一些深度学习模型以进行快速分类，并见证这类用于 X 射线甚至 CT 的工具如何通过 docker 等方式快速部署到云端，实现及时的“AI 分诊”并协助放射科医生。

这只是一个 10 分钟的快速笔记，希望通过简单的方法帮助各位上手实践。

本文提供了一个参考架构，作为示例说明基于 InterSystems Technologies（适用于 Caché、Ensemble、HealthShare、TrakCare 以及相关的嵌入式技术，例如 DeepSee、iKnow、Zen 和 Zen Mojo）提供的强大性能和高可用性应用。
Azure 有两种用于创建和管理资源的不同部署模型：Azure Classic 和 Azure Resource Manager。 本文中的详细信息基于 Azure Resource Manager (ARM) 模型。