#互操作性

1. 新的系统SQL业务服务/业务操作

接连SQL数据源和操作SQL数据目标是常见的集成业务场景。使用SQL适配器监控SQL数据源和操作SQL目标库时，我们需要开发自定义BS或BO，写不少代码。例如开发自定义SQL服务需要：

1. 开发响应消息类，用于承接SQL快照数据；

2. 开发自定义业务服务BS类，用于将SQL快照按字段赋值给对应的消息，并将消息发送给目标（业务流程或业务操作）。

而要开发自定义SQL操作，更麻烦些：

1. 开发请求和响应消息类，用于向BO传输数据和接收返回数据；

2. 开发自定义业务服务BO类，设置消息响应表，根据不同请求消息类型编写方法；

3. 在方法中根据请求消息数据拼写SQL语句；

4. 在方法中将SQL执行结果存入响应消息。

虽然很简单，但编程过程枯燥乏味。而且当修改SQL语句时，还要修改对应的消息类和BS/BO类。

从2021.2开始，InterSystems IRIS增加了2套系统通用SQL业务服务和SQL业务操作：

为什么要连接系统？

连接系统可以让一个系统处理来自非本系统的信息。例如，以下场景需要连接系统：

• 为了提高效率，最初设计为执行单一功能的系统需要集成。例如，您可以通过集成跟踪库存、订购材料、记录销售和控制运输的各个系统来提高效率。
• 系统合并后，在不同机构中执行相同功能的系统需要协同工作才能使统一的机构有效。

将系统连接在一起时，您可能会面临一些挑战，例如：

• 不同系统使用不同的通信协议：一个系统可能使用TCP，另一个系统使用SOAP，第三个系统使用REST。
• 不同系统使用不同格式或基于不同标准的不同消息。
• 需要保证消息成功传递到正确的系统，并能够检测和纠正故障。
• 必须监控传输消息的系统，如果一次消息过多，则为消息提供一个队列，并监控整体系统性能以确保没有任何障碍。

虽然可以编写自定义应用程序来连接系统，但开发一款InterSystems IRIS® 产品要容易得多，也快得多。

TCP作为OSI 7层的传输层的通信协议，其使用上不像更上层的通信协议那么方便，因为TCP操作的不是数据包，它操作的是数据流。因此有多种将TCP数据流“解释”为数据包（消息）的方法。

InterSystems IRIS提供了多种TCP适配器，用于不同的“解释”，例如EnsLib.TCP.FramedInboundAdapter使用特定的首尾字符做为分隔、EnsLib.TCP.CountedInboundAdapter使用固定的长度进行分隔...

同时，InterSystems IRIS提供了多种开箱即用的TCP业务服务和业务操作，方便接入和发送TCP数据。这里我们介绍常见的使用特定的首尾字符做为分隔的TCP业务服务和业务操作。

一个简单的生产配置，使 FHIR 交易捆绑包能够通过 Box 和 Dropbox 加载到 InterSystems® FHIR® 服务器中。使用包含的 MFT 连接组件和 14 行自定义业务流程，此生产配置会将您的交易捆绑包处理到 FHIR 资源，以便立即使用，就像哈利·波特的魔法一样。

我首先会展示该生产配置的短视频导览、MFT 连接以及 IRIS 上 Box 和 Dropbox 的 Oauth2 应用配置，接下来循序渐进地展示一些步骤，让您使用您喜欢的任何 MFT 供应商以及您选择的任何工作流程、桌面、API 或 Web 控制台拖放操作。

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。

痴呆症是一个重大的全球性问题，困扰着5400万人，到2050年这个数字将上升到1.3亿。由英国剑桥大学的学者创立的Cognetivity Neurosciences公司设计了一个尖端的解决方案，以帮助缓解全球痴呆症的流行。

根植于先进神经科学的简单解决方案

在出现临床症状之前的早期检测，为专家干预和改变生活方式打开了大门，可以减缓痴呆症的发展，提高生活质量。生活方式的改变有可能将症状的出现推迟五年，进而将普通人群中的痴呆症发病率降低50%。

Cognetivity Neurosciences的综合认知评估测试（ICA）是基于人类对动物刺激的强烈反应，以及健康的大脑在不到200毫秒内处理动物图像的能力。

ICA将基于云的人工智能和神经科学的进展结合起来，进行快速的动物/非动物视觉分类测试，目的是在记忆症状出现之前发现疾病的迹象。它涉及在阿尔茨海默症的前症状阶段受到影响的大脑区域，并检测出信息处理速度的细微损伤。

ICA基于云的敏捷性使临床医生和用户能够在熟悉的硬件上进行ICA测试，如iPad和智能手机，并在任何有互联网连接的地方进行。