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· 四月 17 阅读大约需 1 分钟
[视频]了解HL7 FHIR 资源(Resources)的架构

各位开发者好

欢迎观看InterSystems Bilibili官方频道的最新视频 InterSystems Developers Bilibili:

⏯ Understanding the Structure of HL7 FHIR Resources

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· 十二月 27, 2023 阅读大约需 7 分钟
FHIR小百科 - 处方的表达

在医疗行业中,处方是个非常重要的临床工作数据概念。因此,在考察用FHIR能如何构造我国所需医疗行业数据模型时,就会需要考虑如何用FHIR表达处方。

在2019年,FHIR的工作组已否认需要使用特定的资源来表达处方(不是药嘱)这个概念,见:

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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 23, 2023 阅读大约需 12 分钟
FHIR Profile - FHIR扩展与再约束

FHIR标准提供灵活的扩展与再约束机制 - Profile。到底Profile机制如何工作?什么样的扩展需要用到Profile?怎么建立Profile?


FHIR核心资源模型 - FHIR Core

FHIR发布的资源模型是按80/20原则设计的 - 最常用那80%的用例中需要的数据会被涵盖在FHIR核心资源模型中,这些数据需求可能只是所有用例需要数据的20%;通过对核心资源的扩展和再约束,可以让它们适用于不常见的20%用例和未被涵盖的80%的数据需求。

FHIR发布的资源模型是FHIR核心资源模型(FHIR Core),它们有如下特点:

1. 对象模型 - 有继承关系。所有资源都继承自DomainResource

2. 为了保证最大的适用度,资源中的绝大多数属性的最小基数都是0,意味着它们都可以为空

3. 资源的属性可以通过code(值集)、coding、CodeableConcept(术语)进行取值范围约束

4. 为了防止医疗错误,所有的属性都没有且不能有默认值

当需要对核心资源模型进行扩展和再约束时,FHIR提供了profile机制对所做的扩展和再约束进行画像(描述),这就是profile的意思。

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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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医院拥有丰富的CDA文档库,如何实现数据的有效利用和共享?

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· 七月 13, 2023 阅读大约需 1 分钟
国际主流医疗数据标准一览

前不久,北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知。其中提到要“率先探索数据跨境流通”。今年1月,北京市互联网信息办公室也发文公示,首都医科大学附属北京友谊医院与荷兰阿姆斯特丹大学医学中心合作研究项目成为全国首个被北京网信办批准的数据出境安全评估案例(编号20220001)。可以预见,为更好发挥数据要素作用将来可能出现越来越多的跨境数据流通。那么我们今天仅仅看下,在医疗领域国际主要流行的数据标准都有哪些。

以下是国际数字医疗合作组织的主要统计(该组织协同了世界卫生组织WHO,OECD和33个不同的国家和地区)

从上表可以看出,数据共享领域 DICOM,HL7 v2, CDA, FHIR,v3 是主要的标准,在临床术语方面 ICD9/10/11, SNOMED 和Lionc是目前国际上各个国家和地区最主流的医疗数据标准。供大家参考。

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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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医院管理者、信息中心、业务骨干,每个角色都有独特的业务诉求,InterSystems IRIS医疗版互联互通套件专为国内用户设计,可助力医院用户释放数据价值,推动应用创新!截至目前,InterSystems技术已助力150余家医院通过四级及以上医院信息互联互通标准化成熟度评测,其中,五级乙等用户近30家。

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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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· 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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· 一月 19, 2023 阅读大约需 10 分钟
请求和接收测试结果(HL7v2的消息OML、ORL和ORU)

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。

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· 一月 6, 2023 阅读大约需 8 分钟
《数据二十条》的号角声

国务院于2022年12月19日发布了《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(后简称《数据二十条》),如何有效利用数据已经成为下一步的趋势。另一方面,无论是基于数据中台还是数据编织理念,两者也都对如何利用数据提出了构想。因此医疗行业数字化建设的目标已不能再局限于如何收集数据,建立医疗行业数据的流通机制将会是为越来越普遍的需求。

时钟拨回几年前,数据中台概念开始火爆。人们对数据中台的定义、诠释尽管有诸多差异,通过数据中台降低数据共享和利用的成本则是共同的期望。但经过这几年的探索之后,中台已死的观点也在涌现。究其原因,除去中台概念在技术上的不确定,数据流通过程中的责权益的不清晰也是严重的制约因素。毕竟,数据中台自身作为一套技术框架并不能代替法律法规与市场自动将数据转变为商品从而创造出流通价值。

那么,如何能够使数据的流通合规合法,使数据能够如货币和商品一般自由流动,则是我们需要思考和探索的主题,这次《数据二十条》的出现,无疑为医疗信息技术工作者提供了一个明确的思考方向。

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· 十二月 31, 2022 阅读大约需 10 分钟
HL7 ADT消息的类型和ADT^A04的例子

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。

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· 十一月 30, 2022 阅读大约需 5 分钟
HL7v2到底是什么?!

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。

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· 九月 9, 2022 阅读大约需 5 分钟
论集成标准的选择对医院信息集成平台建设的影响

集成平台的关键在于解决系统之间的互联互通和互操作性的问题,是一个多厂商、多协议的体系结构。医院在集成平台实施的过程中,面临的第一件重要的事情就是交互标准的选择,目前的建设中,分为两队:非标准队和标准队。非标准队一般采用视图抓取、xml格式、json等等的自定义格式,标准队一般采用HL7 V3、HL7 V2、FHIR、DICOM等医疗领域标准,下面会简单介绍一下各种方式以及实施落地的难易程度。(以下内容中将以难易程度总分5★来表示,星数量越多代表难度越高)

1、非标准队

与其说非标准,不如定义为院内交互标准,交互仅限于院内,是一种很有限的互操作,而且定制程度很高,需要很好地把握系统的内部知识。方案缺乏通用性,难以规模推广。但由于其技术门槛较低,学习成本较低,在集成系统数量较少时不失为一种经济快速的方法。

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· 九月 14, 2022 阅读大约需 5 分钟
集成平台消息相关的常见存储问题
  1. 从消息查看器看到清除周期以外的消息没有被正常清除

这种情况先抽查这些消息所处的会话中是否有未完成操作周期的消息(状态为除“Completed”“Error”“Discarded”之外的状态)。如有,且定期清除任务配置了“KeepIntegrity”,且该环境并不需要保留这些消息,可通过关闭清除任务中的“KeepIntegrity”配置清除这些会话和包含的消息。如果有这类消息,但是定期清除任务未配置“KeepIntegrity”,可能是定期清除任务的逻辑或消息数据问题导致清楚任务查找的时候没有覆盖这些消息,请联系WRC帮助排查具体原因。

有关定期清除任务的更多信息请参见文档

Purging Production Data | Managing Productions | InterSystems IRIS for Health 2022.1

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这是一个我开发的名为NiPaRobotica Pharmacy的小应用。 从附件可以看到一个界面,能够接收药房配药请求,并将订单上的行项目转换为发送给机器人的配药对话 。我在3家医院的药房部署了这个接口,其中两家药房有6个机器人被安排来将药物从分配槽配送到药剂师的窗口,每天能服务1200个病人。这些机器人能够将病人平均等待时间从2小时减少一半到1小时.接下来我把这个接口部署到专门为慢病病人建的6个配送点,例如如结核病、艾滋病毒、糖尿病、癫痫、高血压和哮喘等等。这个项目的目标是“把药物带给病人”。 这些点有六个6 ATM形式的药房配药设备 (Pharmacy Dispense Units ,PDU),可以让病人直接与呼叫中心的药剂师沟通。在每个PDU 背后是一个存放上千种药物的大型的机器人。我的应用可以发送指令给机器人,机器人将药物分配到传送带上,送到一个打印机下面。这个打印机已经收到药房标签的内容,包括病人姓名、剂量说明和其他信息等。然后打印机把标签放下并贴在药品包装上。这包药再往前走一点就有一块海绵压住标签,使其更牢固地贴在包装上。然后,传送带将物品传送到PDU中的一个盒子里,一旦所有药物都被分发出去,病人就能打开PDU上的一个盖子,取出他的药品。这个项目最重要的意义是让病人少跑腿,不需要请假,还要长途跋涉到他们平时看病的医院,再取药回家。

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 6 分钟
InterSystems IRIS医疗版2020.1 HL7基准测试

简介

最近完成了针对IRIS医疗版2020.1版本的性能及可扩展性基准测试,重点关注HL7v2的互操作性。本文介绍了在各种工作负载下观察到的吞吐量,并提供了IRIS医疗版用作HL7v2消息传输互操作性引擎时的系统常规配置和调整准则。

基准测试模拟了与实际环境接近的工作负载(详细信息请参见“工作负载说明和方法”部分)。本次测试的工作负载包括HL7v2患者管理(ADT)和生命体征结果(ORU)数据,并包含数据内容转换和路由。

IRIS医疗版2020.1版本可以表明,采用第二代Intel®Xeon®可扩展处理器和Intel®Optane™SSD DC P4800X系列SSD存储的商用服务器,每天的持续消息吞吐量超过23亿条(入站和出站总量),与此前的Ensemble 2017.1 HL7v2吞吐量基准测试相比,扩展性提高了一倍多。

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