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#InterSystems IRIS for Health

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InterSystems IRIS for Health™ 是全球第一个也是唯一一个专门为医疗应用程序的快速开发而设计的数据平台，用于管理全世界最重要的数据。它包括强大的开箱即用的功能：事务处理和分析、可扩展的医疗保健数据模型、基于 FHIR 的解决方案开发、对医疗保健互操作性标准的支持等等。所有这些将使开发者能够快速实现价值并构建具有突破性的应用程序。了解更多信息。

开发者们可以让轻松让全世界了解他们如何与Epic软件进行连接

2022年12月，全球排名第一的电子病历厂商Epic宣布发布Connection Hub供应商服务平台，供全球供应商来分享他们与Epic软件实现互操作能力的平台。

这个新网站于2023年1月9日开放，将允许所有与Epic有连接的供应商列出他们的应用，并自我报告他们是否已经实现了成功的数据交换。网站访问者，包括Epic客户，可以看到供应商提供的信息，如应用描述和网站链接。

Connection Hub将对所有供应商开放，目的是使供应商更容易加入其在线产品目录。希望被列入名录的供应商可以通过提供他们的信息和完成一个可选填的问卷来加入。除了Connection Hub，Epic还将推出供应商服务--提供Epic的新闻通讯、详细的教程、扩大的测试沙盒和技术支持的访问。

EPIC现有应用市场将进行更新并计划在今年晚些时候重新启动。 目前在应用市场的供应商将自动迁移到Connection Hub供应商服务平台。所有连接将不会受到影响，在应用市场中接受服务、API和测试工具的供应商将继续通过Connection Hub进行。对于那些目前在应用市场中列有实时连接的供应商，EPIC将为他们提供一个简单的方法，将其现有信息转移到Connection Hub。

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实现医疗系统之间的互操作性是一项艰巨的挑战。随着FHIR日渐普及，对FHIR标准的兼容如今已成为许多国家医疗信息系统的全国性强制性要求。FHIR标准最有价值的一方面就是所有内容可被机器读取，使得FHIR应用跨机构使用成为可能，帮助您距离“语义互操作性”更近一步。

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不同系统在“对话”时候，如何让它们明白“带黑色条纹的白马”和“带白色条纹的黑马”是同一种动物（斑马）呢？FHIR是HL7国际（HL7 International）为满足当前医疗数据环境中的互操作性需求而创建的医疗数据标准，如今已成为许多国家医疗信息系统的全国性强制性要求。本视频介绍了FHIR的设计理念和关键构成，包括FHIR资源、FHIR Profile、FHIR扩展等。

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今天从官网下载了IRISHealth-2023.1.0.229.0-lnxrh9x64版本的数据库安装包，在RHEL9.0上进行安装配置测试，遇到一个问题，趁热记录下来。

测试环境及软件版本：

操作系统——Red Hat Enterprise Linux release 9.0 (Plow)

数据库——IRISHealth-2023.1.0.229.0-lnxrh9x64

测试创建镜像时，配置好虚拟IP，点击保存。

保存后发现数据库没有变成主成员状态，一直是等待的状态，如下图所示：

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文章
· 五月 9 阅读大约需 5 分钟
接收从 PACS 到 IRIS for Health 的 DICOM 消息

在上一篇文章中，我们看到了如何捕获位于我们服务器上一个文件夹中的DICOM类型的文件，以及如何将它们发送到PACS软件（在我们的案例中是ORTHANC开源解决方案）进行存储和咨询。那么，在这篇文章中，我们要处理的是相反的动作。

在我们的例子中，我们将配置我们的IRIS for Health Prodcution，以接收从我们的PACS通过TCP/IP发送的图像。要做到这一点，我们必须包括一个标准EnsLib.DICOM.Service.TCP类的业务服务，它将允许我们配置接收端。让我们来看看这个配置：

如您所见，我们已经声明了将监听的端口，通过该端口将接收从 PACS 发送的图像。我们还配置了本地 AET （Application Entity Title，应用实体名称）(IRIS) 和将向我们发送 DICOM (ORTHANC) 的 PACS，请记住这些字段是强制性的，并且将用于检查发送和接收 DICOM 消息的有效性。不要忘记必须从 DICOM 设置菜单配置和关联两个 AET：

Open Exchange app
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虽然在一项研究中，与医生的回答相比，一些专业人士确实更喜欢ChatGPT的回答，但凯洛格Kellog研究人员表示，现在判断人工智能是否真的能与医生的专业知识和对待病人的态度相媲美还为时过早。

根据本周发表在《美国医学会杂志》(JAMA Internal Medicine)上的一项研究，人工智能聊天机器人助手可以为患者的健康问题提供可以与医生回复相提并论的同等质量而且富有同情心的答复。

一组有执照的医护人员比较了医生和聊天机器人2022年10月在社交媒体论坛Reddit的r/AskDocs上公开提出的病人问题的回答，到了12月下旬他们被ChatGPT的答复征服了。

研究作者称："聊天机器人的回答比医生的回答更受欢迎，而且在质量和同情心方面的评价都明显更高。“

加州大学圣地亚哥分校高通研究所的约翰-艾尔斯(John Ayers)撰写的《比较医生和人工智能聊天机器人对发布在公共社交媒体论坛上的患者问题的回应》的研究新闻很快被大量报道，其中充满了决定性的动词，如 "超越"、"击败 "或 "战胜"，医生们上了头条，而ChatGPT成为了胜利者。

但其他生成型人工智能学者并不确定ChatGPT的同理心是否能取代医生的同理心。

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