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。

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。

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。

** 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。

企业需要快速有效地扩展和管理其全球计算基础设施，同时优化和管理资本成本及支出。

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）。

推荐一篇文章，南方医院HIS系统的更换与建设探索！

本帖将展示为 InterSystems 数据平台上运行的数据库应用调整共享内存需求（包括 global 和例程缓冲区、gmheap 以及 locksize）的方法，以及在配置服务器和虚拟化 Caché 应用程序时应考虑的一些性能提示。 和以往一样，当我谈到 Caché 时，我指的是所有数据平台（Ensemble、HealthShare、iKnow 和 Caché）。

本系列其他帖子的列表

当我最初开始使用 Caché 时，大多数客户的操作系统是 32 位的，Caché 应用程序的内存有限且昂贵。 通常部署的英特尔服务器只有几个核心，唯一的扩展方式是选择大型服务器，或者使用 ECP 横向扩展。 现在，即使是基本的生产级服务器也具有多个处理器、几十个核心，并且最小内存为 128 或 256 GB，可能达到 TB。 对于大多数数据库安装，ECP 已被遗忘，我们现在可以在单台服务器上大幅提高应用事务处理速率。

在最近的大规模基准测试活动中，我们看到过多的%sys CPU时间，对应用程序的扩展产生了负面影响。

问题

我们发现，由于TZ环境变量没有被设置，很多时间都花在了localtime()系统调用上。 我们创建了一个简单的测试程序来证实这一观察结果，设置了TZ与未设置TZ的时间差和所需的CPU资源都是惊人的。 我们发现，当TZ没有设置时，从localtime()继承使用stat()系统调用到/etc/local_time是成本很高。

(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。

众说周知，EPIC 是电子病历厂商中当之无愧的领导者，本文让我们看看EPIC是如何玩转FHIR的，并进一步了解其互操作性方法、资源和API工具。

几十年来，EPIC和其他主要的EHR供应商一直在围绕着互操作性作斗争，有时候互相容忍，有时也得接受（开放接口）。

今天，大多数电子病历厂商已经针对市场和监管的压力采取了行动，采用FHIR API标准，扩大病人对医疗记录的访问。

但在早期，EPIC和其他竞争对手争先恐后地抢占市场份额，为了成为院内系统的主导者，与其他厂商分享数据、给别人提供数据访问似乎是自我毁灭。

那么今天，EPIC在FHIR API、SMART on FHIR 应用市场、患者访问和互操作性战略方面的立场如何？ 以下是关于EPIC在FHIR API和互操作性上提供的简单介绍和链接。

EPIC 在FHIR API和互操作性上的战略和资源

EPIC互操作性的方法和选择

大多数EPIC集成的重点是通过EPIC系统提供扩展访问，但不一定与其他厂商共享。

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。

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

索引

下文按顺序列出了数据平台上容量计划和性能系列中的所有帖子。 也列出了我的其他帖子。 我将随着该系列中新帖子的增加进行更新。