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· 一月 19, 2023 阅读大约需 10 分钟
请求和接收测试结果(HL7v2的消息OML、ORL和ORU)

在上一篇文章中,我们看到了最常用的HL7消息类型之一--ADT(入院、出院、转院)的结构,以及ADT^A04的例子和它所有字段的描述。现在让我们来看看另一个数据流,它与测试订单的订购和履行有关。我说的是ORM(从2.5版本开始,你应该使用特定的消息来订购测试,如OMG、OML、OMD、OMS、OMN、OMI和OMP),ORL和ORU消息。在一个非常简化的情况下,数据的交换可能看起来像这样。

让我们更详细地看一下这些消息。

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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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· 六月 18, 2023 阅读大约需 3 分钟
医疗行业的未来--数据与人的融合

在数字化时代,数据的重要性无可置疑。数据作为新型生产要素,不仅在宏观政策层面得到党和政府的大力推动,也是医院高质量发展的关键和改变医疗行业的驱动力。随着医疗信息化的迅猛发展,我们正迈向一个数据随处可及、人人可用易用的医疗信息化时代。这一时代将数据与人的需求相结合,致力于让数据能“主动”找到需要他们的医护人员和患者,每一个行业从业者,都应致力于为医护人员和患者提供简单易用的软件解决方案,减少工作量,提高效率,推动医疗行业的进步。

数据与人的融合是实现医疗行业数字化转型的核心。当然,医疗数据的收集、存储和管理对于提供高质量的医疗服务至关重要。然而,仅仅有大量的数据并不足够,我们需要将数据与人的需求紧密结合起来。这意味着我们应该让更多的数据关联起来,并且能服务于更多的人群,让患者能够随时随地访问他们的电子病历,让医生和科研人员也能及时有效地获取病人在医院围墙内外进行治疗和健康管理的数据,并且以直观易懂的方式呈现给医护人员和患者,使他们能够快速、准确地获取所需的信息。数据的融合还包括将不同来源的数据整合起来,为医护人员提供全面、完整的视图,同时基于医疗诊断的规则,不管是通过CDSS的形式,还是通过ChatBot(聊天机器人),帮助他们做出更好的决策。

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· 七月 13, 2023 阅读大约需 1 分钟
国际主流医疗数据标准一览

前不久,北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知。其中提到要“率先探索数据跨境流通”。今年1月,北京市互联网信息办公室也发文公示,首都医科大学附属北京友谊医院与荷兰阿姆斯特丹大学医学中心合作研究项目成为全国首个被北京网信办批准的数据出境安全评估案例(编号20220001)。可以预见,为更好发挥数据要素作用将来可能出现越来越多的跨境数据流通。那么我们今天仅仅看下,在医疗领域国际主要流行的数据标准都有哪些。

以下是国际数字医疗合作组织的主要统计(该组织协同了世界卫生组织WHO,OECD和33个不同的国家和地区)

从上表可以看出,数据共享领域 DICOM,HL7 v2, CDA, FHIR,v3 是主要的标准,在临床术语方面 ICD9/10/11, SNOMED 和Lionc是目前国际上各个国家和地区最主流的医疗数据标准。供大家参考。

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· 七月 30, 2023 阅读大约需 3 分钟
第七章 HL7 架构和可用工具 - 使用 HL7 消息查看器页面

第七章 HL7 架构和可用工具 - 使用 HL7 消息查看器页面

使用 HL7 消息查看器页面

HL7 提供了消息查看器页面。可以使用此页面显示、转换和导出 HL7 消息(外部文件或来自生产消息存档的消息)。

要访问此页面,请选择互操作性 > 互操作 > HL7 v2.x > HL7 v2.x 消息查看器。

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· 九月 1, 2023 阅读大约需 2 分钟
JWT - JSON Web Token Authentication

JWT Authentication 原理及验证流程

原理

JWT 是一种结构紧凑、URL 安全的身份验证、授权或信息交换方式。在身份验证的情况下,服务器会向已通过身份验证的客户端提供一个 JWT,这样客户端在 JWT 过期之前就无需再提供密码来访问服务器上受保护的资源。

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· 十二月 10, 2023 阅读大约需 2 分钟
第三十一章 控制到 XML 模式的映射 - %ListOfDataTypes

第三十一章 控制到 XML 模式的映射 - %ListOfDataTypes

%ListOfDataTypes

本部分显示从支持 XML 的类生成的 XML 架构的一部分,该类包含中定义为%ListOfDataTypes 的属性。例如,考虑以下属性定义:

Property PropName As %ListOfDataTypes(XMLITEMNAME = "MyXmlItemName");

如果此属性位于名为 Test.DemoList 的启用 XML 的类中,则该类的 XML 架构包含以下内容:

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· 十二月 27, 2023 阅读大约需 7 分钟
FHIR小百科 - 处方的表达

在医疗行业中,处方是个非常重要的临床工作数据概念。因此,在考察用FHIR能如何构造我国所需医疗行业数据模型时,就会需要考虑如何用FHIR表达处方。

在2019年,FHIR的工作组已否认需要使用特定的资源来表达处方(不是药嘱)这个概念,见:

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· 三月 16 阅读大约需 10 分钟
IRIS 2024.1新特性 - JSON_TABLE

IRIS 2024.1已经发布,它引入了诸多新特性,其中之一是JSON_TABLE。

数据表达和交换中,JSON已经是日益主流的存在。在之前的IRIS版本中,可以轻易将JSON数据以对象解析并保存到IRIS,也可以将IRIS数据使用SQL、对象等多种方式输出为JSON。对于得到的JSON序列化的数据,如果我们想通过SQL去解析,甚至进行检索和查询,就可以利用JSON_TABLE这个新特性。

对于一些大规模的JSON序列化数据,例如从FHIR服务器查询获得的FHIR资源Bundle,里面包含了大量数据。例如下面的FHIR查询结果,后面的示例以这个的复杂的JSON作为用例:

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这是“IRIS数据库在医疗行业发展”系列课程的第一讲,InterSystems中国技术总监乔鹏为您介绍InterSystems IRIS架构。InterSystems IRIS数据平台是全球首款且唯一一款专门设计用于从医疗数据中提取价值的数据平台。

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· 三月 13, 2021 阅读大约需 9 分钟
第九章 SQL查询数据库(二)

第九章 SQL查询数据库(二)

调用用户定义函数的查询

InterSystems SQL允许您在SQL查询中调用类方法。这为扩展SQL语法提供了强大的机制。

若要创建用户定义的函数,请在持久性InterSystems IRIS类中定义一个类方法。该方法必须具有文字(非对象)返回值。这必须是一个类方法,因为在SQL查询中将没有对象实例可以在其上调用实例方法。还必须将其定义为SQL存储过程。

例如,我们可以在MyApp.Person类中定义一个Cube()方法:

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· 三月 28, 2021 阅读大约需 7 分钟
第十三章 使用动态SQL(六)

第十三章 使用动态SQL(六)

%ObjectSelectMode = 1 Swizzling字段名称属性

下面的示例使用%ObjectSelectMode = 1进行准备,当使用字段名称属性返回值时,其类型类别为可Swizzle类型的字段(持久性类,序列类或流类)将自动发生Swizzle。转换字段值的结果是相应的对象参考(oref)。使用%Get()%GetData()方法访问字段时,InterSystems IRIS不会执行此筛选操作。在此示例中,rset.Home处于Swizzle状态,而引用同一字段的rset.%GetData(2)处于not swizzled状态:

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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。”

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· 五月 27, 2021 阅读大约需 5 分钟
第八章 处理收到的电子邮件

第八章 处理收到的电子邮件

处理收到的电子邮件

本节介绍如何处理通过%Net.POP3检索到的电子邮件(%Net.MailMessage)。

Message Basics

检索电子邮件(%Net.MailMessage)后,通常首先确定它是哪种类型的邮件以及如何阅读它;也就是说,它是否是多部分邮件以及各部分是否是二进制的。在此步骤中,您可以使用ContentType属性。或者,可以使用IsBinaryIsHTMLIsMultiPart属性,它们间接提供与contentType相同的信息。

如果消息是多部分消息,则每个部分都是%Net.MailMessagePart的一个实例。

Message Headers

消息本身和消息的每个部分都有一组标头。

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可以使用%SYS.Journal.File类中的ByTimeReverseOrder查询,以及%SYS.Journal.Record类中的List查询来实现。

下面是这两个查询的具体作用:

A) %SYS.Journal.File类中的ByTimeReverseOrder查询
这个查询会获取journal日志文件名并按降序排列

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· 十月 28, 2021 阅读大约需 32 分钟
IRIS 2021 技术文档 First Look 31:InterSystems IRIS 和 UIMA
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本文档将向您介绍 InterSystems IRIS®数据平台如何通过使用应用服务器进行分布式缓存,利用企业缓存协议(Enterprise Cache Protocol,ECP)来扩展用户容量(User Volume)。
本指南介绍了如何使用分布式缓存架构进行扩展,并介绍了与部署 InterSystems IRIS 分布式缓存集群相关的一些初始任务。一旦您完成了本指南,您将对分布式缓存集群的工作原理和设置方法有一个基本的了解。
这些活动被设计成只使用默认的设置和功能,这样您就可以熟悉该功能的基本原理,而不必处理细节(尽管这些细节在执行实现时可能很重要)。有关使用 InterSystems IRIS 分布式缓存和 ECP 的完整文档,请参见本指南末尾 " For More Information (更多信息)" 部分中的参考资料列表。
要浏览所有的技术概要(First Look),包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些,请参见 InterSystems First Looks(《InterSystems 技术概要》)。

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各大技术社区常年充斥着关于字符集支持、乱码的问题。Cache’/Ensemble/HealthConnect/IRIS的用户也经常遇到这类问题。为何文字乱码在信息化发展这么久后还会困扰我们?因为字符集、多语言实在有点复杂。

我计划写三篇:第一篇花点时间回顾一下多语言字符集的简史,第二篇介绍一下各种技术对于字符集和字符编码的使用声明,最后一篇会介绍常见的ISC技术和工具的乱码、尤其是中文乱码的现象和解决办法。

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· 四月 13, 2022 阅读大约需 7 分钟
用Globals 作为图数据库来存储和抽取图结构数据

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这篇文章是对我的  iris-globals-graphDB 应用的介绍。
在这篇文章中,我将演示如何在Python Flask Web 框架和PYVIS交互式网络可视化库的帮助下,将图形数据保存和抽取到InterSystems Globals中。

建议

 

第一步 : 通过使用Python 原生SDK建立与IRIS Globals的链接

 #create and establish connection
  if not self.iris_connection:
         self.iris_connection = irisnative.createConnection("localhost", 1972, "USER", "superuser", "SYS")
                                     
  # Create an iris object
  self.iris_native = irisnative.createIris(self.iris_connection)
  return self.iris_native

 

第二步 : 使用 iris_native.set( ) 功能把数据保存到Globals 里     

#import nodes data from csv file
isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1nodes")
if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1nodes.csv", newline='') as csvfile:

 reader = csv.DictReader(csvfile)
 for row in reader:
    self.iris_native.set(row["name"], "^g1nodes", row["id"])

 #import edges data from csv file
 isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1edges")
 if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1edges.csv", newline='') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 counter = 0                
 for row in reader:
    counter = counter + 1
    #Save data to globals
    self.iris_native.set(row["source"]+'-'+row["target"], "^g1edges", counter)  

 

第三步: 使用iris_native.get() 功能把节点和边缘数据从Globals传递给PYVIS

 #Get nodes data for basic graph    
  def get_g1nodes(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1nodes")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1nodes",level1_subscript)
            element = {"id": level1_subscript, "label": val, "shape":"circle"}
            result.append(element)            
        return result

    #Get edges data for basic graph  
    def get_g1edges(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1edges")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1edges",level1_subscript)
            element = {"from": int(val.rpartition('-')[0]), "to": int(val.rpartition('-')[2])}
            result.append(element)            
        return result

 

Step4: Use PYVIS Javascript to generate graph data

<script type="text/javascript">
    // initialize global variables.
    var edges;
    var nodes;
    var network;
    var container;
    var options, data;
  
    // This method is responsible for drawing the graph, returns the drawn network
    function drawGraph() {
        var container = document.getElementById('mynetwork');
        let node = JSON.parse('{{ nodes | tojson }}');
        let edge = JSON.parse('{{ edges | tojson }}');
     
        // parsing and collecting nodes and edges from the python
        nodes = new vis.DataSet(node);
        edges = new vis.DataSet(edge);

        // adding nodes and edges to the graph
        data = {nodes: nodes, edges: edges};

        var options = {
            "configure": {
                "enabled": true,
                "filter": [
                "physics","nodes"
            ]
            },
            "nodes": {
                "color": {
                  "border": "rgba(233,180,56,1)",
                  "background": "rgba(252,175,41,1)",
                  "highlight": {
                    "border": "rgba(38,137,233,1)",
                    "background": "rgba(40,138,255,1)"
                  },
                  "hover": {
                    "border": "rgba(42,127,233,1)",
                    "background": "rgba(42,126,255,1)"
                 }
                },

                "font": {
                  "color": "rgba(255,255,255,1)"
                }
              },
            "edges": {
                "color": {
                    "inherit": true
                },
                "smooth": {
                    "enabled": false,
                    "type": "continuous"
                }
            },
            "interaction": {
                "dragNodes": true,
                "hideEdgesOnDrag": false,
                "hideNodesOnDrag": false,
                "navigationButtons": true,
                "hover": true
            },

            "physics": {
                "barnesHut": {
                    "avoidOverlap": 0,
                    "centralGravity": 0.3,
                    "damping": 0.09,
                    "gravitationalConstant": -80000,
                    "springConstant": 0.001,
                    "springLength": 250
                },

                "enabled": true,
                "stabilization": {
                    "enabled": true,
                    "fit": true,
                    "iterations": 1000,
                    "onlyDynamicEdges": false,
                    "updateInterval": 50
                }
            }
        }
        // if this network requires displaying the configure window,
        // put it in its div
        options.configure["container"] = document.getElementById("config");
        network = new vis.Network(container, data, options);
        return network;
    }
    drawGraph();
</script>

 

第五步: 从app.py 主文件调用上面的代码

#Mian route. (index)
@app.route("/")
def index():
    #Establish connection and import data to globals
    irisglobal = IRISGLOBAL()
    irisglobal.import_g1_nodes_edges()
    irisglobal.import_g2_nodes_edges()

    #getting nodes data from globals
    nodes = irisglobal.get_g1nodes()
    #getting edges data from globals
    edges = irisglobal.get_g1edges()

    #To display graph with configuration
    pyvis = True
    return render_template('index.html', nodes = nodes,edges=edges,pyvis=pyvis)    

下面是关于此项目的 介绍视频:

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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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· 八月 7, 2022 阅读大约需 2 分钟
最佳实践之改善日期范围查询的SQL性能

根据日期范围查询的SQL性能让你失望? 我有一个比较特别的技巧,可能会帮助你解决这个问题! (SQL开发人员讨厌这个!)*

如果你有一个类,在添加数据时记录时间戳,那么这些数据将与你的IDKEY值保持顺序--也就是说,当且仅当ID1<ID2时,表内所有ID和时间戳值的TimeStamp1<TimeStamp2--那么你可以利用这一知识来提高对时间戳范围的查询性能。 考虑一下下面这个表:

Class User.TSOrder extends %Persistent 
{ 

Property TS as %TimeStamp;

Property Data as %String (MAXLEN=100, MINLEN=200);

Index TSIdx on TS;

Index Extent [type=bitmap, extent];

}

用过去30天内的30,000,000条随机行来填充,每天将得到1,000,000条行。 现在,如果我们想查询某一天的信息,你可以这样写:

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· 十一月 2, 2022 阅读大约需 1 分钟
InterSystems IRIS医疗版的“专精特新”

门为医疗行业打造,深度整合国内外医疗行业标准,专有技术服务医疗行业44年,可能是全球最早从事医疗信息化的公司;

耕细做打磨数十年的稳定、可靠、易用、可扩展的数据平台;

色鲜明,不唯技术、终生负责、以解决客户问题为核心的特色企业文化;

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· 一月 19, 2023 阅读大约需 6 分钟
介绍使用嵌入式 Python 进行 Web 抓取

什么是网页抓取:

简单来说,网络抓取网络收获网络数据提取是从网站收集大数据(非结构化)的自动化过程。用户可以根据需要提取特定站点上的所有数据或特定数据。收集的数据可以以结构化格式存储以供进一步分析。

什么是网页抓取? — 詹姆斯·勒

网页抓取涉及的步骤:

  1. 找到您要抓取的网页的 URL
  2. 通过检查选择特定元素
  3. 编写代码获取被选元素的内容
  4. 以需要的格式存储数据

就这么简单!

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· 三月 18, 2023 阅读大约需 3 分钟
第一章 高可用性解决方案 - IRIS HA 解决方案中的问题

第一章 高可用性解决方案 - HA 解决方案中的问题

高可用性(HA)指的是使系统或应用程序在长时间内保持正常运行并可供用户使用的目标,从而最大限度地减少计划内和计划外停机时间。 IRIS提供自己的HA解决方案,并轻松与操作系统提供商提供的常见HA解决方案集成。

维护高系统可用性的主要机制称为故障转移。在这种方法下,故障的主系统由备用系统代替;也就是说,生产故障转移到备份系统。许多HA配置还提供了灾难恢复(DR)机制,即当HA机制无法保持系统可用时,恢复系统可用性。

本页简要讨论可与基于 IRIS 的应用程序一起使用的一般 HA 策略,然后涵盖 IRIS HA 解决方案中的问题,提供 HA 解决方案功能比较,并讨论使用分布式缓存和故障转移策略

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· 六月 11, 2023 阅读大约需 7 分钟
统一语义数据平台

数据平台一直在进化:从数据中心到数据中台,离散的数据资产得到进一步梳理和整合、按业务封装数据和操作数据的方法,并逐步提供了企业统一的访问、更新、检索、查询等数据服务。

然而市场上不乏听到数据平台的成功案例,却鲜见这些案例得到大规模推广。原因是什么呢?

一. 传统数据平台建设的挑战

传统数据平台的数据模型基于各自厂商的理解,缺乏统一行业数据模型和行业语义。可供参考的国内卫生信息数据元、数据集标准并非完整的行业语义,例如没有业务实体模型和数据元关系定义。传统的数据平台建设通常根据业务域,围绕数据应用需求组织数据。经常看到按业务域划分为CDR(临床数据中心)、ODR(运营数据中心)、RDR(科研数据中心)......

这造成了几个挑战:

1. 按业务域、而非业务实体来划分数据,虽然方便相应的业务域数据分析,但跨业务域重叠的业务实体数据,例如患者,需要跨数据中心同步。这些同步由于数据模型上的差异,往往非全息拷贝。随着同步次数越多,跨数据中心的数据越失真,造成数据资产多源不统一、数据资产一致性问题和时效性问题。

2. 数据平台产品语义表达上参差不齐,业务用户依赖数据工程师对数据理解和操作,无论是统计分析还是机器学习,海量的实施工作无法满足业务敏捷性要求;

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第六十一章 镜像中断程序 - 计划故障转移到提升的 DR 异步

计划故障转移到提升的 DR 异步

如果在镜像中包含一个或多个 DR 异步以提供灾难恢复功能,则最好通过计划的故障转移到每个 DR 异步来定期测试此功能。要执行此测试,或者当出于任何其他原因(例如包含故障转移成员的数据中心计划停电)而想要故障转移到 DR 异步时,请使用以下过程:

  1. IRIS C 提升为故障转移成员;因为 IRIS A 可用,所以不会要求您选择故障转移伙伴。 IRIS C 成为备份, IRIS B(如果存在)降级为 DR 异步。

注意:如果镜像仅包含一个故障转移成员,则过程相同;不需要选择故障转移伙伴, IRIS C 成为备份,因此镜像现在有两个故障转移成员。

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