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#InterSystems 业务解决方案和架构

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本主题下汇集了各种文献，这些文献介绍了InterSystems业务理念和产品使用方法、成功案例、架构以及您可以使用 InterSystems 产品（InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health、HealthShare、Caché 和 Ensemble）创建、构建和实现的解决方案的演示。

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：

Open Exchange app
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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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· 六月 8 阅读大约需 7 分钟
没有虚拟 IP 地址的数据库镜像

++ 更新：2018 年 8 月 1 日

使用内置于 Caché 数据库镜像的 InterSystems 虚拟 IP (VIP) 地址有一定的局限性。特别是，它只能在镜像成员驻留在同一网络子网时使用。当使用多个数据中心时，由于增加了网络复杂性（ 此处有更详细的讨论），网络子网通常不会“延伸”到物理数据中心之外。出于类似的原因，当数据库托管在云端时，虚拟 IP 通常无法使用。

负载均衡器（物理或虚拟）等网络流量管理设备可用于实现相同级别的透明度，为客户端应用程序或设备提供单一地址。网络流量管理器自动将客户端重定向到当前镜像主服务器的真实 IP 地址。自动化旨在满足灾难后 HA 故障转移和 DR 升级的需求。

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尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生，Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究，还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集，整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析，这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问，"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中，我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题，从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现，儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence，她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而，当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时，Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

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** 2018 年 2 月 12 日修订

虽然本文是关于 InterSystems IRIS 的，但它也适用于 Caché、Ensemble 和 HealthShare 发行版。

介绍

内存以页为单位进行管理。 Linux 系统上的默认页面大小为 4KB。 Red Hat Enterprise Linux 6、SUSE Linux Enterprise Server 11 和 Oracle Linux 6 引入了一种根据系统配置提供 2MB 或 1GB 大小的增加页面大小的方法，称为 HugePages。

起初 HugePages 需要在启动时分配，如果管理或计算不当可能会导致资源浪费。因此，各种 Linux 发行版引入了默认启用 2.6.38 内核的Transparent HugePages。这是一种自动创建、管理和使用 HugePages 的方法。以前的内核版本也可能具有此功能，但可能未标记为 [always] 而是设置为 [madvise]。

Transparent Huge Pages (THP) 是一种 Linux 内存管理系统，它通过使用更大的内存页面来减少在具有大量内存的机器上进行Translation Lookaside Buffer (TLB) 查找的开销。然而，在当前的 Linux 版本中，THP 只能映射单个进程的堆栈空间。

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· 一月 6 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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