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· 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。

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· 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。

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· 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。

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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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· 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。

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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。

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· 五月 20, 2021 阅读大约需 7 分钟
互操作消息统一管理系列:MessageBank

一. 企业信息库简介

企业信息库(MessageBank)是一个可选的远程归档设施,可以从多个来自不同实例的互操作性Production中收集信息、事件日志项目和搜索表项。如下图所示:
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这套环境由两种角色的实例构成:
企业信息库服务器,它本身也是一个Production,完全由Message Bank服务组成,接收来自任何数量的客户Production提交的消息、日志等。

客户端Operation(Message Bank Operation),将其添加到一个正在运行的Production中,并用企业信息库服务器的地址进行配置。如连接通畅,消息和日志即可自动转发到Message Bank并在其中存储。

为了使你能方便地看到信息库中的信息,InterSystems IRIS®提供了以下附加选项。

对于企业信息库实例,管理门户自动包括企业监控器页面,在那里你可以监控客户端Production的状态,浏览消息库,并对被监控客户的消息进行检索。

对于每个客户端实例,你在消息库实例中配置一个到企业监控器的链接。

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· 五月 20, 2021 阅读大约需 7 分钟
互操作消息统一管理系列:SearchTable加速检索

在上一篇文章《互操作消息统一管理系列:Message Bank》中,我们了解到在Message Bank中,消息均以半结构化(XML)或非结构化(Stream)的形式保存,因此无法与客户端的结构化消息一样,直接支持基于索引的检索。为此,需要在Message Bank中定义Search Table以支持查询。关于Search Table的定义和作用,请查阅https://docs.intersystems.com/healthconnectlatest/csp/docbook/DocBook.UI...

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· 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。

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· 五月 24, 2021 阅读大约需 7 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 1 篇

您的应用程序已部署,一切运行正常。 很好,击个掌! 然后电话突然响个不停 – 用户投诉应用程序有时很“慢”。 这是什么意思? 有时? 您有哪些工具,查找和解决这个缓慢问题应查看哪些统计数据? 您的系统基础架构是否能承担用户负载的任务? 在投入生产之前,应该询问哪些基础架构设计问题? 如何自信地为新硬件规划容量,而不会过度规定? 如何停止电话铃声? 如何一开始就不让它响?

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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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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)。

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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:

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· 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:

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· 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。

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· 一月 11, 2021 阅读大约需 27 分钟
面向 Amazon Web Services (AWS) 的 InterSystems IRIS 示例参考架构

Amazon Web Services (AWS) 云提供广泛的云基础设施服务,例如计算资源、存储选项和网络,这些都非常实用:按需提供,几秒内就可用,采用即付即用定价的模式。 新服务可得到快速配置,且前期无需支出大量资金。 这使得大企业、初创公司、中小型企业以及公共部门的客户可以访问他们所需的基础设施,从而快速响应不断变化的业务需求。

更新日期:2019 年 10 月 15 日

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本贴提供了在 VMware ESXi 5.5 及更高版本的环境中部署 Caché 2015 及更高版本时,关于配置、系统规模调整和容量规划等方面的指南。

我假定您已经了解 VMware vSphere 虚拟化平台,所以直接给出推荐。 本指南中的推荐不特定于任何具体硬件或站点特定的实现,也不应作为规划和配置 vSphere 部署的全面指南,而是一份您可以做出选择的最佳实践配置清单。 我希望您的 VMware 专家实施团队能针对具体站点对这些推荐进行评估。


这里是 InterSystems 数据平台和性能系列的其他帖子的列表。

注:本帖更新于 2017 年 1 月 3 日,强调必须为生产数据库实例设置虚拟机内存预留,以保证 Caché 有足够内存可用,并且不会出现内存交换或膨胀而对数据库性能产生负面影响。 更多详细信息,请参见下面的内存部分。

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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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· 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。

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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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本报告介绍了ESG 集团对多个数据库管理软件产品进行的并发数据摄取和实时查询性能验证测试。测试结果表明,InterSystems IRIS 数据平台可在摄取上亿条记录的同时执行数百万条查询,响应时间达到微秒级,其性能优于其他传统产品和内存产品。

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· 十一月 21, 2021 阅读大约需 3 分钟
适合工作的工具:我们聆听了医疗行业开发人员的声音

在医疗领域,开发创新可以挽救更多的生命。

这也是为什么我们更需要去倾听负责构建未来的人:开发人员。 他们需要什么工具才能更有效地使应用程序更加高效? 他们面对着什么样的障碍?

InterSystems 不想去做无用的猜测,因此我们推动进行了一项研究,该研究综合了 200 名医疗行业开发者的反馈,深入了解了他们的最大需求。我们认为,这些研究结果为医疗单位和医疗技术公司提供了一个机会,可以帮助他们的开发团队为业务带来新机遇,同样也为临床医生和患者带来更光明的未来。

以下是三个关键要点:

1. 开发人员想要一个统一的医疗平台。

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#Open Exchange

您可能已经看到邀请分享您的 Open Exchange 应用程序的演示:Share a Demo of Your Open Exchange Application

它背后的服务——InterSystems Online Demo Server (ODS)——这不是什么新事物

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本文提供了一个参考架构,作为示例说明基于 InterSystems Technologies(适用于 CachéEnsembleHealthShareTrakCare 以及相关的嵌入式技术,例如 DeepSeeiKnowZen Zen Mojo)提供的强大性能和高可用性应用。
Azure 有两种用于创建和管理资源的不同部署模型:Azure Classic Azure Resource Manager 本文中的详细信息基于 Azure Resource Manager (ARM) 模型。

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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?

//player.bilibili.com/player.html?aid=274423967&bvid=BV1mF411f77g&cid=1226555487&page=1
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