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. 将 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。

2. 当 IRIS C 变为活动状态时（请参阅备份状态和自动故障转移），在 IRIS A 上执行正常关闭。自动故障转移被触发，允许 IRIS C 接管为主。
3. 在可能希望在 IRIS C 上执行任何测试后，重新启动 IRIS A，它会自动加入镜像作为备份。

或者，如果你想重启主服务器以保持同步而不自动成为备份，因为在真正的灾难中它不太可能可用，可以在重启之前将它降级为 DR 异步（通过它的 ISCAgent），然后准备好后将其提升为故障转移成员。有关执行此操作的信息，请参阅将备份降级为 DR 异步。

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。

第六十章 镜像中断程序 - 使用主 ISCAgent 的日志数据进行 DR 提升和手动故障转移

使用主 ISCAgent 的日志数据进行 DR 提升和手动故障转移

如果 IRIS A 的主机系统正在运行，但 IRIS 实例没有且无法重新启动，您可以使用以下过程在通过升级后使用来自 IRIS A 的最新日志数据更新升级的 IRIS C IRIS A 的 ISCAgent。

1. 推广 IRIS C，选择 IRIS A 作为故障转移伙伴。 IRIS C 被提升为故障转移成员，从 IRIS A 的代理获取最新的日志数据，并成为主要成员。
2. 重新启动 IRIS A 上的 IRIS 实例，它作为备份重新加入镜像。
3. 在 IRIS A 重新加入镜像并变为活动状态后，可以使用使用升级的 DR 异步临时替换故障转移成员中描述的过程，将所有成员返回到它们以前的角色，首先是正常关闭 IRIS C ，然后在 IRIS B 的配置参数文件的 [MirrorMember] 部分中设置 ValidatedMember=0（请参阅配置参数文件参考中的 [MirrorMember]），将 IRIS B 重新启动为 DR 异步，将 IRIS B 提升为备份，并以 DR 异步方式重新启动 IRIS C。

第五十八章 镜像中断程序 - 主要故障转移成员的计划外隔离

主要故障转移成员的计划外隔离

如自动故障转移机制中所述，当主节点同时与备份节点和仲裁节点失去联系时，它会进入无限期的故障状态并且不能再作为主节点运行。通常，发生这种情况时，备份会接管并成为主要的。当主服务器与备份服务器的连接恢复时，备份服务器强制关闭主服务器；或者，可以在恢复连接之前自行强制关闭主服务器。

但是，如果一个网络事件（或一系列网络事件）导致故障转移成员和仲裁器同时（或几乎同时）彼此失去联系，则可能没有主节点，因为备份无法接管并且主节点不再存在作为主要操作。这种情况显示为自动故障转移机制详细部分中仲裁模式下对丢失连接的镜像响应表中的最终方案。当主数据库变得孤立并且备份由于错误而无法接管时，可能会发生类似的情况。

当这些情况发生时，有以下选择：

第五十七章 镜像中断程序 - 在手动故障转移之前确定备份是否处于活动状态

在手动故障转移之前确定备份是否处于活动状态

假设有两个名为 IRIS A 和IRIS B 的故障转移成员。如果 ^MIRROR 例程确认备份 (IRIS B) 在与主 (IRIS A) 丢失联系时处于活动状态，因此具有最新的来自 IRIS A 的日志数据，可以使用单个过程手动进行故障转移。当连接因主要故障而丢失时，不会造成数据丢失的风险。但是，当发生多个故障时，活动备份可能没有来自主服务器的所有最新日志数据，因为主服务器在连接丢失后继续运行了一段时间。

使用以下过程确定备份是否处于活动状态：

1. 确认 IRIS 实例 IRIS A 上的 ISCAgent 实际上已关闭（并确保它们在整个手动故障转移过程中保持关闭状态）。
2. 在 IRIS B 上，在终端的 %SYS 命名空间中运行 ^MIRROR 例程（请参阅使用 ^MIRROR 例程）。
3. 在主菜单中选择镜像管理，显示如下子菜单：

InterSystems 已纠正导致进程内存使用量增加的缺陷。

具体来说，在对局部变量执行$Order 、 $Query  或 Merge时，会出现本地进程分区内存消耗增加的问题。虽然这对大多数运行环境没有不利影响，但支持大量进程或严格限制每个进程最大内存使用的环境可能会受到影响。某些进程可能会遇到<STORE> 错误。

该缺陷存在于2023.1.0.229.0中，但它被重新发布为2023.1.0.235.1，并包含了修复程序，以加快修正，而无需客户等待维护版本。

此缺陷的更正标识为 DP-423127 和 DP-423237。这些将包含在所有未来版本中。

该缺陷出现在 InterSystems IRIS ® 、InterSystems IRIS for Health ™ 和HealthShare ® Health Connect 的版本 2022.2、2022.3 和 2023.1（内部版本 229）中。如果您运行的是这些版本之一，我们建议升级到 2023.1（内部版本 235）。

此修复也可通过 Ad hoc 分发获得。

如果您对此警报有任何疑问，请联系全球响应中心。

第五十六章 镜像中断程序 - 计划外停机程序

计划外停机程序

当一个故障转移成员意外失败时，适当的程序取决于哪个 实例失败，镜像所处的故障转移模式（参见自动故障转移机制详述），另一个故障转移成员实例的状态，两个故障转移成员的 ISCAgent 的可用性, 和镜像的设置。

• 备份故障转移成员的计划外中断
• 具有自动故障转移的主要故障转移成员的计划外中断
• 未发生自动故障转移时主要故障转移成员的计划外中断
• 主要故障转移成员的计划外隔离
• 两个故障转移成员的计划外中断

在阅读和使用本节时，您能需要查看对各种中断情况的镜像响应，其中讨论了主服务器变得不可用时备份行为的详细信息。

备份故障转移成员的计划外中断

当备份故障转移成员的 实例或其主机系统发生故障时，主要继续正常运行，尽管某些应用程序可能会出现短暂的暂停（有关详细信息，请参阅备份中断的影响）。

当备份发生意外中断时，纠正导致故障的条件，然后重新启动备份实例或主机系统。当备份的 实例重新启动时，它会自动加入镜像作为备份。

注意：如果备份在代理控制模式下失败（请参阅自动故障转移规则）并且无法联系到备份的 ISCAgent，则主的 实例在重新启动后无法成为主实例，因为它无法确定它是否是最近的主实例.因此，如果出于任何原因需要在备份主机系统关闭时重新启动实例，则必须使用维护备份故障转移成员中描述的过程来执行此操作。

具有自动故障转移的主要故障转移成员的计划外中断

将 FHIR 文档（例如患者信息表、出院摘要）发布到 FHIR 存储库时：

EndPoint端点/Bundle捆绑

您可以使用上述 URL 进行 POST。 （以下示例使用 IRIS for Health 提供的 FHIR 存储库。）

我将检查 GET 请求。

我能够确认我能够注册。

对于在FHIR repository注册的FHIR文档，如果能通过指定文档编号来GET会很方便，由于支持，无法对指定Composition.identifier的Bundle资源进行GET请求。

作为解决方法，将注册 Bundle 时设置为 Composition.identifier.value 的文档编号设置为 Bundle.identifier.value 然后 POST。通过这样做，您可以在 Bundle 的 Search Parameter: identifier 中指定文档编号并 GET 目标 Bundle 资源。

文档示例：（这是部分摘录，因为它很长）

文章相关视频参见Synthea生成FHIR测试数据，以及FHIR服务器加载FHIR资源文件

1. 什么是Synthea

Synthea是一个开源软件包，可以模拟生成患者就诊数据。他的github地址在这里。

生成的就诊模版从最初的模拟美国前十种常见病、前十种慢性病到现今超过90种不同的模型。详细模型参见这里。

基于当前版本，Synthea的特性包括：

• 从出生到死亡的全生命周期
• 可配置的人口统计学信息（默认为美国马萨诸塞州人口普查数据）
• 模块化规则系统
  • 插入通用模块
  • 用于附加功能的自定义 Java 规则模块
• 主要医疗事件就诊、急诊室就诊和症状驱动的就诊
• 症状、 过敏、药品、 疫苗接种、观察/生命体征、实验室、处置、 护理计划
• 支持格式
  • HL7 FHIR（R4、STU3 v3.0.1 和 DSTU2 v1.0.2）
  • ndjson 格式的批量 FHIR（设置 exporter.fhir.bulk_data = true 以激活）
  • C-CDA （设置 exporter.ccda.export = true 以激活）
  • CSV （设置 exporter.csv.export = true 以激活）
  • CPCDS （设置 exporter.cpcds.export = true 以激活）
• 使用Graphviz可视化呈现规则和疾病模块

支持的参数可见下图

最近在换吃饭的家伙(笔记本)，整理了一下当前开发使用的环境和工具，如下以目录展示，想问问社区的各位老师和同学，你们开发的各个环节使用的是什么工具，同时希望展示一下你们的硬件设备😁😁😁

1 Java环境

1.1 JDK-1.8

1.2 开发工具-IDEA

1.3 MySQL数据库

1.4 版本管理工具-git/svn

1.5 nacos

1.6 spring cloud alibaba

2 前端vue环境

2.1 node

2.2 vue

2.3 浏览器

2.3.1 谷歌

2.3.2 Firefox

2.3.3 Edge

3 esb环境--IRS

3.1 IRS for Heath 2023

3.2 Postman/ApiPost

3.3 SOAPUI

3.4 7Edit.2.x

3.5 Json&XML可视化工具

MissionKitEnt2014/Altova XMLSpy 2014

3.6 开发工具 VSCode

4 虚拟机环境

4.1 VMware Workstation Pro

4.2 镜像

4.2.1 Ubuntu20.04镜像

4.2.2 Windows 2012 R2镜像

4.2.3 Windows 10 镜像

4.3 Docker

4.4 FinalShell

5 远程链接

5.1 向日葵

5.2 ToDesk

6 数据环境

6.1 dbeaver

6.2 navicat

7 办公环境

7.1 腾讯会议

7.2 钉钉

第三十二章 开发Productions - ObjectScript Productions - 定义警报处理器 - 使用路由警报处理器

使用路由警报处理器

如果需要通过多种输出机制联系用户，警报处理器应该是一个业务流程，用于确定如何在消息中路由 Ens.AlertReques。在这种情况下，Productions必须为每个输出机制包含一个额外的业务操作，并且警报处理器将消息转发到这些业务操作。

将警报处理器定义为路由进程

要将警报处理器定义为路由流程，请创建一个可以在消息中接收 Ens.AlertRequest 的业务流程类。

业务流程将检查消息并将它们转发给不同的业务操作，具体取决于警报内容和包含的任何逻辑。

逻辑可能需要考虑以下因素：

• 不同用户的不同要求
• 根据一天中的时间不同的要求
• 组织的问题解决政策和程序

可以在使用 EnsLib.MsgRouter.RoutingEngine类作为 Ens.Alert 路由进程。此类提供设置业务规则名称。如果将此设置指定为路由规则集的名称，则此业务主机会使用该规则集中的逻辑来转发它收到的所有消息。

定义业务操作

可以定义每个所需的业务操作，如使用简单电子邮件警报处理器或使用简单出站适配器警报处理器中所述。

将自定义代码添加到警报管理

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；

3. 数据平台及数据应用建设依赖单一厂商的能力，而建设成果，包括数据工具、分析指标和应用都无法跨数据平台复用。往往项目都在做低水平重复建设。

第三十章 开发Productions - ObjectScript Productions - 定义业务操作 - 调用适配器方法

调用适配器方法

最常见的是，业务操作不包含用于与外部系统通信的逻辑。相反，业务操作使用处理此逻辑的出站适配器。一旦业务操作与出站适配器相关联，它就会调用适配器的方法来发送和接收数据。有关调用适配器方法的详细信息，请参阅从业务主机访问属性和方法。

向生产中的目标发送请求

尽管业务操作主要负责向特定的外部应用程序传递请求，但它也可以根据需要向其他业务操作或业务流程发送消息。要将消息发送到生产中的目标，请调用 SendRequestSync()、SendRequestAsync() 或 SendDeferredResponse()。

Ens.BusinessOperation 定义了一个可以使用的附加方法：DeferResponse()。

DeferResponse() 方法

此方法中返回一个 %Status，指示成功或失败。它提供了一个引用参数 token，它返回稍后调用 SendDeferredResponse() 所需的延迟响应传递令牌。例如：

   Set sc=..DeferResponse(.token)
   // Send the token out somewhere...
   Quit $$$O

挂起消息

我们想介绍一些在 FHIR 相关培训期间我们从几个人那里收到的问题。

IRIS for Health FHIR 存储库会自动在存储库中分配一个唯一的逻辑 ID (id) 作为资源 POST 期间的默认行为。

例如，如果您发布一个 Patient 资源，例如

数据分集 （测试数据可以在网上下载 https://catalog.data.gov/dataset/）

1. 创建训练集，80%用于训练集。

CREATE TABLE DataMining.DiabetesTraining AS SELECT top 641 Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin,BMI, Age, Outcome from DataMining.DSTable order by ID

2. 创建测试集，20%用于测试集。

CREATE TABLE DataMining.DiabetesTest AS SELECT top 127 Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI,Age, Outcome from DataMining.DSTable order by ID DESC

Integrated ML

1. 创建ML配置

此步骤用来配置Provider 及不同Provider所使用的配置参数。

医院管理者、信息中心、业务骨干，每个角色都有独特的业务诉求，InterSystems IRIS医疗版互联互通套件专为国内用户设计，可助力医院用户释放数据价值，推动应用创新！截至目前，InterSystems技术已助力150余家医院通过四级及以上医院信息互联互通标准化成熟度评测，其中，五级乙等用户近30家。

在InterSystems IRIS中重新加载更新后的Python模块的方式和直接使用Python 重新加载模块的方式是一样的。

在Python3.4 之后到版本中，直接使用Python 重新加载模块的方式如下：

import importlib
​
importlib.reload(module)

同样，在在InterSystems IRIS中重新加载Python模块的方式与其没有区别，示例如下：

ClassMethod Hello() As %Status
{
 Set sc = $$$OK
 Set sm = ##class(%SYS.Python).Import("sample")
 Set importlib = ##class(%SYS.Python).Import("importlib")
 do importlib.reload(sm)
 write sm.hello()
 Return sc
}
​

亲爱的开发者们，

向大家分享一个好消息！InterSystems开发者中文社区版主、InterSystems高级销售工程师祝麟 ( @Nicky Zhu ) 于近日顺利通过“HL7 FHIR R4 Proficiency Exam”并取得资格认证证书！

当数据资产已经成为医院的核心资产，如何有效利用数据核心资产，持续挖掘互联互通平台和各种数据中心的价值，成为医疗信息化工作的重中之重。欢迎扫码注册（或点击链接注册）观看多位大咖针对这一话题的解读。

各位老师好，安装IRIS测试版时出现以下问题：

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。

运行池的机制和组件运行池的建议配置大小

您对FHIR了解多少？点击【此处】，或扫描下方图片中的二维码回答问卷，即可获赠《FHIR白皮书》。

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。

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。

视频文字版。点击查看视频。

“数据二十条”体现了怎样的制度创新和政策智慧？FHIR将如何发挥作用？来看InterSystems亚太区总经理老卢（Luciano Brustia）与CHIMA主任委员王才有的精彩探讨！

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：

这时查看控制台日志发现有大量报错，如下图所示：

从控制台日志看出，此时矛头指向了virtualIP.sh，经过查找发现这个脚本位置在安装目录下的bin目录中。

这里只是创建了MIRROR的配置，然后出现了问题，大概可以猜到可能是添加VIP的方法有什么问题，开启脚本的DEBUG，测试运行添加VIP的方法。

果然，发现了一处报错，如下图所示：

打开脚本文件，查看第588行代码。

研究发现RHEL9.0中，ID=`id | grep uid= | awk -F"=" '{print $2}' | awk -F"(" '{print $1}'`，$ID返回是空，不是数字，所以报错了，修改脚本，注释掉其中六行代码，并关闭DEBUG，如下：

保存脚本后，再次执行添加IP方法测试，IP可以正常添加。PS：不要忘记把测试添加的IP移除掉。

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：

正如你所看到的，我们已经配置了从IRIS到ORTHANC（前一篇文章的案例）和从ORTHANC到IRIS（本文中的案例）的信息发送。确认你已经为这两个关联上下文配置了你在两个系统中发送和接收的DICOM图像类型的演示上下文。

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。

医生是如何对待回答社交媒体上的问题的？