文章
· 九月 24, 2022 阅读大约需 2 分钟
使用Global进行数据可视化---商业智能(BI)

在医院但凡接触“数据”和“指标”的人,对以下场景应该是深有感触。同样的指标、同样的时间,有可能是同一个部门出的,最后“数据不一致”。除了“匪夷所思”,更有“深恶痛绝”。那么,如何解决这个问题?我的答案是商业智能(BI)。随着技术和市场的发展,有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具,FineBI就是这样的一款BI工具。这个也是我接触的第一款国产BI。

18 0
0 170
文章
· 九月 22, 2022 阅读大约需 25 分钟
精华文章--漫谈应用集成的现在与未来

关注FHIR的大侠们估计都注意到了,FHIR更新了它支持的互操作范式,除了消息、文档、服务、API这4种,增加了2个:资源仓库、订阅。前面4个好理解,为什么资源仓库和订阅会成为FHIR的新的互操作范式?互操作与应用集成是什么关系?

这里借FHIR的新互操作范式,聊聊应用集成,看看集成平台是什么?有什么样的集成方案?以及怎么评价不同的方案。

8 0
3 558
文章
· 十二月 18, 2021 阅读大约需 12 分钟
精华文章--从软件架构发展谈业务集成技术演进与展望

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。

5 0
0 735
文章
· 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。

4 0
0 191
文章
· 六月 8, 2023 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。

2 0
0 67

各位领导、老师大家好。非常荣幸有机会参加这次由中国数字医学杂志社组织的陕西省医院数字化转型研讨会。

IT这个行业很有意思,就是大家都很喜欢造词。这几年有一个词特别火,叫做数智化底座,很多厂商都先后推出了自己的数智化底座解决方案。结合最近对整个行业的一些观察,今天借这个机会,跟各位领导和老师探讨一下,医疗行业的数字化有什么特点,到底什么样的底座或者平台比较符合我们医疗行业,以及我们在建设数智化底座的时候需要考虑哪些问题。结合我们最近的一些观察和思考,有不当之处,欢迎各位老师批评、指正。

首先一点就是我们做任何工作,首先要解决“为什么”的问题?第一个核心思路,我想数字化转型是为智慧医院服务的,归根结底,还是要通过数字化的手段,来实现医院的高质量发展。针对这一目标,国家卫健委制定了智慧医院发展的三大目标,就是智慧医疗、智慧管理和智慧服务,我想说白了,无非就是让医院、医护人员以及我们的患者过的更好,提高我们治疗和护理水平、降本增效,同时能够让我们的患者得到更好的服务。所有的数字化建设,不管是平台还是应用,都应该围绕这一核心目标。

2 0
0 241
文章
· 二月 21, 2023 阅读大约需 4 分钟
Linux Transparent HugePages 及其对 InterSystems IRIS 的影响

** 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。

1 0
0 85
文章
· 四月 25, 2022 阅读大约需 39 分钟
Angular 中 Ensemble 工作流的 UI

大家应该都已经很熟悉 InterSystems Ensemble(一个集成和应用程序开发平台),每个人都知道 Ensemble Workflow 子系统是什么以及它对于自动化人类交互的作用。 对于那些不了解 Ensemble Workflow 的人,我将简要介绍它的功能(已经熟悉的朋友可以直接跳过这一部分并学习如何使用 Angular.js 中的 Workflow 接口)。

InterSystems Ensemble

InterSystems Ensemble 是一个集成和应用程序开发平台,旨在集成异构系统、自动化业务流程和创建新的复杂应用程序,这些应用程序通过新的业务逻辑或新的用户界面增强集成应用程序的功能:EAI、SOA、BPM、BAM 甚至 BI (感谢 InterSystems DeepSee:一种用于开发分析应用程序的内置技术)。

Ensemble 具有以下关键功能:

1 1
0 314

想必大家都听说过 FHIR 是解决系统间所有互操作性和兼容性问题的灵丹妙药和解决方案。就在这里,我们可以看到他手持一份 FHIR 资源,愉快地享受其中:

但对于我们这些普通人,我们将做一个小小的介绍。

什么是 FHIR?

让我们直接进入定义:FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resource)是由HL7(Health Level 7标准组)开发的一种互操作性标准,旨在实现医疗行业中不同系统之间的电子医疗数据交换。

FHIR 从根本上基于哪些技术?

主要是通过 REST API 和 JSON 格式进行 HTTP 调用的结合(尽管它可以是 XML 以及我们可用的任何其他通信,具体根据我们的使用情况)。

1 0
0 56
文章
· 十一月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
精华翻译文章:什么是智慧医院数字孪生?

关于 "智慧医院 "的真正内涵,有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 " "数字设备 "的同义词。然而,事实是,增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且,在某些情况下,数字创新被强加于医院,而没有真正考虑到其效果。

这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如,一方面,人们对医院采用数字技术的期望越来越高,但另一方面,人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样,尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力,但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。

这些相互冲突的压力表明,需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。

智慧医院数字孪生的出现,证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。

在过去的几年里,数字孪生已经有了很大的发展,成为一项值得期待的技术。然而,尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬,但对于数字孪生是什么(不是什么)以及它是否能实现其承诺,仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样,数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。

在本文中,我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。

1 1
0 556

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:

1 0
0 63
文章
· 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。

1 2
0 236
文章
· 五月 12, 2021 阅读大约需 13 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 3 篇:聚焦 CPU

本周,我将关注 CPU - 主要硬件食物群之一 :) 一位客户请我就以下情况提供建议:他们的生产服务器已接近使用寿命终止,是时候更新硬件了。 他们还考虑通过虚拟化来整合服务器,并希望适当调整裸机或虚拟机的容量规模。 今天我们将关注 CPU,在后面的帖子中,我将介绍适当调整其他主要食物群(内存和 IO)规模的方法。

所以问题是:

  • 如何将五年多以前对处理器的应用要求转换成针对当今的处理器?
  • 目前的处理器有哪些是合适的?
  • 虚拟化如何影响 CPU 容量计划?
0 0
0 174

(ECP) Caché 出色的可用性和扩展特性之一是企业缓存协议 (ECP)。 在应用程序开发过程中,如对使用 ECP 的分布式处理加以考虑,可以横向扩展 Caché 应用程序的架构。 应用程序处理可以调整为非常高的速率,处理能力从单个应用程序服务器扩展到最多 255 个应用程序服务器,并且不需要任何应用程序更改。

在我参与的 TrakCare 部署中,ECP 已广泛使用多年。 十年前,主要供应商之一的一台“大型”x86 服务器可能总共只有八个核心。 对于大型部署来说,ECP 是横向扩展商业服务器处理能力的方式,不适合单台昂贵的大型企业服务器。 即使是高核心数的企业服务器也有限制,因此 ECP 也用于扩展这些服务器上的部署。

如今,大多数的新 TrakCare 部署或升级到当前硬件不需要 ECP 即可扩展。 目前的双插槽 x86 生产服务器可以拥有数十个核心和巨大容量的内存。 我们看到,在最近的 Caché 版本中,TrakCare 以及许多其他 Caché 应用程序具有可预测的线性扩展能力,能够随着单台服务器中 CPU 核心数量和内存的增加而支持逐渐增多的用户和事务。 在现场,我看到大多数的新部署都是虚拟化的,即使如此,虚拟机也可以根据需要扩展到主机服务器的规模。 如果资源需求超过单个物理主机可以提供的资源,则使用 ECP 进行横向扩展。

0 0
0 203
文章
· 四月 17, 2022 阅读大约需 3 分钟
翻译博客文章--浏览医疗保健的未来

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

0 0
0 66
文章
· 五月 12, 2021 阅读大约需 7 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 2篇

部分 在上个帖子中,我们安排了使用 pButtons 进行 24 小时的性能指标收集。 在本帖中,我们将研究几个收集到的关键指标,以及它们与底层系统硬件的关系。 我们还将开始探索 Caché(或任一 InterSystems 数据平台)指标与系统指标之间的关系。 以及如何使用这些指标来了解系统的每日节拍率并诊断性能问题。

0 0
0 189
文章
· 七月 6, 2021 阅读大约需 16 分钟
精华文章--虚拟化大型数据库 - VMware CPU 容量规划

供应商或内部团队要求说明如何为 VMware vSphere 上运行的大型生产数据库进行 CPU 容量规划。

总的来说,在调整大型生产数据库的 CPU 规模时,有几个简单的最佳做法可以遵循:

  • 为每个物理 CPU 核心规划一个 vCPU。
  • 考虑 NUMA 并按理想情况调整虚拟机规模,以使 CPU 和内存对于 NUMA 节点是本地的。
  • 合理调整虚拟机规模。 仅在需要时才添加 vCPU。

通常,这会引出几个常见问题:

  • 由于使用超线程技术,VMware 创建的虚拟机的 CPU 数量可以是物理 CPU 数量的两倍。 那不就是双倍容量吗? 创建的虚拟机不应该有尽可能多的 CPU 吗?
  • 什么是 NUMA 节点? 我应该在意 NUMA 吗?
  • 虚拟机应该合理调整规模,但我如何知道什么时候合理?

我以下面的示例回答这些问题。 但也要记住,最佳做法并不是一成不变的。 有时需要做出妥协。 例如,大型生产数据库虚拟机很可能不适合 NUMA 节点,但我们会看到,其实是没问题的。 最佳做法是指必须针对应用程序和环境进行评估和验证的准则。

0 0
0 781

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。

0 0
0 224

Google Cloud Platform (GCP) 为基础架构即服务 (IaaS) 提供功能丰富的环境,其作为云提供完备的功能,支持所有的 InterSystems 产品,包括最新的 InterSystems IRIS 数据平台。 与任何平台或部署模型一样,必须留心以确保考虑到环境的各个方面,例如性能、可用性、操作和管理程序。 本文将详细阐述所有这些方面。

0 0
0 575
文章
· 五月 12, 2021 阅读大约需 11 分钟
InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 篇 使用 SNMP 进行监控

InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 部分 使用 SNMP 进行监控

在之前的帖子中,我展示了如何使用 pButtons 收集历史性能指标。 我首选 pButtons 是因为我知道它随每个数据平台实例(Ensemble、Caché、...)一起安装。 不过,还有其他方法可以实时收集、处理和显示 Caché 性能指标,以进行简单的监视,或进行更重要的并且复杂得多的运营分析和容量计划。 最常见的数据收集方法之一是使用 SNMP(简单网络管理协议)。

SNMP 是 Caché 向各种管理工具提供管理和监控信息的标准方式。 Caché 在线文档包含了 Caché 和 SNMP 之间接口的详细信息。 虽然 SNMP 应该可以直接与 Caché 配合工作,但仍有一些配置技巧和陷阱。 我经历了很多次错误的开始,并且在 InterSystems 其他同事的帮助下,才让 Caché 与操作系统 SNMP 主代理建立对话,所以我写了这篇帖子,希望您可以避免同样的痛苦。

在本帖中,我将介绍如何为 Red Hat Linux 上的 Caché 设置和配置 SNMP,您应该能够对其他 *nix 版本使用相同步骤。 我使用 Red Hat 写这篇文章是因为在 Linux 上进行设置更棘手一些;在 Windows 上,Caché 会自动安装一个 DLL 来与标准 Windows SNMP 服务连接,所以应该更容易配置。

0 2
1 255

以下步骤展示如何显示 /api/monitor 服务提供的指标列表示例。

在上个帖子中,我概述了以 Prometheus 格式显示 IRIS 指标的服务。 该贴介绍了如何在容器中设置和运行 IRIS 预览版 2019.4,然后列出了指标。


本帖假定您已安装 Docker。 如果未安装,现在就为您的平台安装吧 :)


步骤 1. 下载并运行 docker 形式的 IRIS 预览版

按照预览发行版的下载说明下载预览版许可证密钥IRIS Docker 映像。 例如,我选择了 InterSystems IRIS for Health 2019.4

0 0
0 173

临床研究必须与健康数据相连

就在不久以前,临床科研人员还需要依靠三联的纸质NCR表格,手工收集从堆积如山的手写电子病历中提炼出来的病人数据。从又大又重的《医师案头参考》(PDR)撕下几页,通过传真机发送给FDA,用于药物安全报告。业内专业人士接受了大量的培训,以确保数据经过源文件验证、双键处理,并在经过看似无休止的查询以纠正错误之后,保证其符合目的。

值得庆幸的是,随着电子健康档案的广泛采用,健康数据的数字化,这一过程得到了极大的改善。但是,鉴于临床研究进展缓慢,特别是精美的Excel表格仍由人工数据摘要完成,该领域早该有更多的技术变革,特别是围绕释放医疗互操作性的全部好处。如果我们能做到这一点,生命科学公司将有机会利用宝贵的健康数据来确保病人的安全,优化新药的疗效,并使临床开发过程更加高效,减少错误。

0 0
0 84

在本帖中,我将展示使用外部备份来备份 Caché 的策略,以及与基于快照的解决方案集成的示例。 如今,大多数解决方案部署在基于 VMware 的 Linux 上,因此许多帖子都以展示解决方案如何集成 VMware 快照技术为例。

Caché 备份 - 包括电池?

Caché 安装后即包含 Caché 在线备份,可提供不间断的 Caché 数据库备份。 但随着系统规模的扩大,您应该考虑更高效的备份解决方案。 集成了快照技术的外部备份是推荐的系统(包括 Caché 数据库)备份解决方案。

外部备份有特殊注意事项吗?

外部备份的在线文档包含了全部详细信息。 一个关键考虑事项是:

“为确保快照的完整性,Caché 提供了在创建快照时冻结数据库写操作的方法。 在创建快照期间,只冻结对数据库文件的物理写入,从而允许用户进程继续在内存中不间断地执行更新。”

0 0
0 509

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。

0 0
0 164
文章
· 五月 10, 2022 阅读大约需 2 分钟
关于自适应分析Adaptive Analytics 示例模式操作!

InterSystems IRIS 2021.1 的发布引入了自适应分析(Adaptive Analytics)的介绍。 为了开始使用和熟悉 InterSystems IRIS BI cube示例,我们创建了一个用于自适应分析的 HoleFoods 应用程序示例模版。 此示例应用程序可在 Open Exchange 上获得, 还有一个学习服务课程learning services course 可用于了解有关自适应分析的更多信息。

0 0
0 79