背景

作为集成平台厂商，在医院同其它系统联调的时候所做的事情中，多的不是开发代码而是查消息。我先演示一下目前我正在使用的IRIS查消息的方式：

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：

研究Healthshare2018在已经安装完成使用的情况下，部署IIS，并代理平台。之前看到可以通过单独的CSP Gateway安装包进行处理这种问题，该文主要是获取不到该安装包的时候可以如何实现IIS的处理。

第一步:首先按照网上教程部署IIS服务。安装完成之后会在C盘创建一个名叫intepub的包。

第二步:在inetpub包下面直接插入CSPGateway 。这个包是在其他先安装IIS下，后安装Healthshare的CSP网关服务的时候在inetpub下面自动插入的包，直接找一个复制过来。

第三步:打开IIS，创建一个叫csp的网站，按照下图配置。

第四步:在点击模块进行CSPms模块的添加。

在美国各地，当需要实现大规模的应用集成时，医疗行业的领导者会使用InterSystems HealthShare Health Connect®。无论是为了连接电子病历，还是为了提升床边护理决策能力，无论是为了创新远程医疗和远程护理，还是为了业务增长，亦或是为未来做准备，InterSystems和Health Connect随时准备好帮助您和您的组织实现目标。我们在此提供几个InterSystems医疗行业的集成实例以作示范。

HL7（Health Level 7）是一套技术规范，用于医院信息系统（HIS）之间临床、财务和管理数据的计算机互交换。这些规范被不同程度地被纳入美国（ANSI）和国际（ISO）正式标准的语料库中。

HL7的L7表示它是在OSI模型的第7层，换句话说，在应用层运行的标准。这意味着HL7不需要考虑交换的安全性，也不需要考虑信息传输的安全性（这一点由较低层次的层来保证，例如用于安全的SSL/TLS或用于数据传输的TCP）。更准确地说，第7层支持终端用户进程和应用的通信，以及面向用户的软件应用的数据展示。作为OSI模型的最高层，也是最接近最终用户的层，第7层提供特定的应用功能，如识别通信伙伴和它们之间的服务质量，确定资源可用性，考虑隐私和用户认证，以及同步通信，并将应用与OSI模型的较低层连接起来。

回到HL7标准，HL7第二版标准（也称为Pipehat）最初创建于1989年，但目前仍在使用并定期更新，形成了2.1、2.2、2.3、2.3.1、2.4、2.5、2.5.1、2.6、2.7、2.7.1、2.8、2.8.1、2.8.2和2.9版本。v2.x标准是向后兼容的（例如，基于2.3版本的信息将被支持2.6版本的应用程序所理解），在更高的版本中，你会看到一些字段是专门为它而留的。

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

你好！

在上一篇文章中，我们讨论了标准 HL7v2 的起源、结构和消息类型。现在让我们看一下最常用的消息类型之一及其结构示例。我说的是 ADT。

HL7 ADT 消息（入院、出院、转院）用于在医疗机构传达基本患者信息、就诊信息和患者状态。 ADT 消息是使用最广泛且容量最大的 HL7 消息类型之一，因为它为许多触发事件提供信息，包括患者入院、注册、取消、更新、出院、患者数据合并等。

在InterSystems 2022年全球峰会上，InterSystems HealthShare 产品管理总监 Jonathan Teich 及其团队解读了医疗与医疗IT行业的趋势，并分享了HealthShare的最新产品策略与路线图，演示了一些易用且具有前瞻性的功能和用例。

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🌰： -

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。

在上一篇文章中，我们看到了最常用的HL7消息类型之一--ADT（入院、出院、转院）的结构，以及ADT^A04的例子和它所有字段的描述。现在让我们来看看另一个数据流，它与测试订单的订购和履行有关。我说的是ORM（从2.5版本开始，你应该使用特定的消息来订购测试，如OMG、OML、OMD、OMS、OMN、OMI和OMP），ORL和ORU消息。在一个非常简化的情况下，数据的交换可能看起来像这样。

让我们更详细地看一下这些消息。

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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