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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。
我们所有的工作环境都是Ensemble 2017.2。但我们最近将迁移到IRIS for Health 2021.1版本。这是一个复杂的过程，但经过仔细考虑，我们找到了实现这一目标的方法。
我们有一个开发服务器和两个生产服务器的镜像，采用Failover模式。我们有40多个名称空间在使用中，有些有HL7集成，有些有Soap服务、Rest服务、文件处理......什么都有点。我们需要确定向IRIS的迁移不会出现问题，最重要的是，我们需要不惜一切代价避免服务中断。因此，我们必须做的第一件事是建立一个计划。
最新一期“极客聊吧”，InterSystems销售工程师们聊了聊这些话题：为什么有些医院和某些商保之间可以直接结算，有些又不能？医院和保险之间的结算难在哪儿？在InterSystems 2021全球线上峰会中提到的医保结算案例对国内实践有哪些借鉴意义？FHIR又能起到什么关键作用？医疗数据实现互联互通的关键是什么？来听听的答案。
通过本课程可以：
在InterSystems IRIS和InterSystems Caché 里，是否您遇到过执行一个SQL Insert/Update语句，明明给的是正确的日期值，但被告知“值‘2022-01-01’ 校验失败”的类似情况，并感到困惑？
如果有，那么您需要了解一下InterSystems IRIS和InterSystems Caché保存和显示数据的模式。
InterSystems IRIS和InterSystems Caché里，数据有3种模式，称之为SELECT MODE：
逻辑模式：这是数据被保存到InterSystems IRIS和InterSystems Cache'时的格式。例如，%Date类型的数据，在数据库里被保存为一个整数，即从1840年12月31号到这个日期的天数，而不是YYYY-MM-DD的格式。
ODBC模式：这是ODBC对数据定义的格式。在这个模式下，%Date类型的数据就会显示为YYYY-MM-DD的格式。
显示模式：这是数据在InterSystems IRIS和InterSystems Caché里默认的显示格式。例如在美国语言环境下，%Date的默认显示格式是DD/MM/YYYY格式。
InterSystems IRIS和InterSystems Caché只会使用逻辑模式保存数据，但可以以任何模式显示数据。
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可以在运行容器时直接发布63300端口，主机的telnet客户端将能够连接到前台端口。
如果你愿意，你可以改变这个端口号，直接设置到全局的
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Set tPortRangeStart=$G(^Ens.Config("FGTelnetRange","start"),63300)
Set tPortRangeEnd=$G(^Ens.Config("FGTelnetRange","end"),63499)Do $system.Process.Terminate(<BO JOB>)
Do ##class(Ens.Job).Start("BO CONFIGNAME", 1)pyodbc是一个开源的Python模块，可以利用ODBC来访问底层数据库。InterSystems支持使用pyodbc作为使用关系模式从Python访问数据库的一种方式。这个模块也可以用于InterSystems IRIS的早期版本。
import pyodbc
def run():
# connection information
ip = localhost
port = 51773 # IRIS超级服务端口号
namespace = USER
username = <userName>
password = <password>
driver = "{InterSystems IRIS ODBC35}" # ODBC data source名称, IRIS 安装时一般自带ODBC驱动，所以不需要独立安装
# Create connection to InterSystems IRIS
connection_string = 'DRIVER={};SERVER={};PORT={};DATABASE={};UID={};PWD={}' \
.format(driver, ip, port, 
痴呆症是一个重大的全球性问题，困扰着5400万人，到2050年这个数字将上升到1.3亿。由英国剑桥大学的学者创立的Cognetivity Neurosciences公司设计了一个尖端的解决方案，以帮助缓解全球痴呆症的流行。
根植于先进神经科学的简单解决方案
在出现临床症状之前的早期检测，为专家干预和改变生活方式打开了大门，可以减缓痴呆症的发展，提高生活质量。生活方式的改变有可能将症状的出现推迟五年，进而将普通人群中的痴呆症发病率降低50%。
Cognetivity Neurosciences的综合认知评估测试（ICA）是基于人类对动物刺激的强烈反应，以及健康的大脑在不到200毫秒内处理动物图像的能力。
ICA将基于云的人工智能和神经科学的进展结合起来，进行快速的动物/非动物视觉分类测试，目的是在记忆症状出现之前发现疾病的迹象。它涉及在阿尔茨海默症的前症状阶段受到影响的大脑区域，并检测出信息处理速度的细微损伤。
ICA基于云的敏捷性使临床医生和用户能够在熟悉的硬件上进行ICA测试，如iPad和智能手机，并在任何有互联网连接的地方进行。
Cognetivity Neurosciences正在通过一个先进的、可扩展的解决方案，利用神经科学的进步、人工智能和InterSystems IRIS for Health云数据管理平台的力量，重新发明痴呆症检测。
核心需求是数据的
Hello 家人们，
InterSystems 学习网站有许多非常棒的课程。 因此，如果您想了解 InterSystems 并开始使用 InterSystems，希望这些资源可以帮到你：
说明
欢迎来到InterSystems广播站--数据点！在这一集里，我们和在线培训团队负责人Jenny Ames聊了聊InterSystems IRIS--稳定、灵活、可扩展、可互操作的数据平台，它为世界上许多最关键的核心应用提供支持。从它的多模型性质到它的集成引擎，再到它的医疗保健功能，在一次谈话中，有很多东西需要解读。
本期节目回放：https://datapoints.castos.com/episodes/1-what-is-intersystems-iris-jenn…
关于InterSystems广播站的更多信息，请访问https://datapoints.intersystems.com。
今天就试用InterSystems IRIS，请到https://www.intersystems.com/try，启动你的实例!
更多资料欢迎访问：https://gettingstarted.intersystems.com。
以下是本期对话中文全文。
德里克-罗宾逊 00:01 欢迎来到InterSystems 在线培训的播客。请确保在你最喜欢的播客应用程序上订阅播客，如Spotify、苹果播客、谷歌播放或Stitcher。你可以通过搜索 "数据点 "并点击订阅按钮来做到这一点。我是Derek Robinson，在今天的节目中，我将与InterSyst
InterSystems 数据平台团队非常高兴地宣布，InterSystems IRIS数据平台、InterSystems IRIS for Health和HealthShare Health Connect的2021.2版本现已向我们的客户和合作伙伴全面开放（GA）。
各种技术在交换数据的时候，就需要知道对方给的数据使用什么字符集和字符编码，否则很可能就解码错了。这里列举了医疗行业常见的数据交换技术方式和它们对字符集使用的声明方式。
如果想快速查看锁表空间的使用情况，可以通过GetLockSpaceInfo()方法来获得。
%SYS>w ##class(SYS.Lock).GetLockSpaceInfo() 4717392,4712512,1200
返回值是 "AvailableSpace,UsableSpace,UsedSpace"，每个值的单位都是Byte。
AvailableSpace：锁表的总空间减去已用空间的大小（UsedSpace）。
UsableSpace：预估的可用空间。AvailableSpace里有一些空间是系统内部保留的，所以UsableSpace比AvailableSpace要小。UsableSpace是用户在锁表中可用的自由空间的数量。
UsedSpace：已经使用的空间。
亲爱的开发者们，
很高兴同大家分享一个好消息！我们中文社区版主、InterSystems高级销售工程师Louis（@Louis Lu）于近日顺利通过“HL7 FHIR R4 Proficiency Exam”并取得资格认证证书！
现代医疗有无数来自数字技术的机会，包括优化流程的指挥中心、支持洞察力和决策的人工智能和机器学习、提供实时数据的物联网和连接设备，以及管理和保护大型数据流的强大数字基础设施。创建数字孪生和使用虚拟技术来推动医疗行业的真实世界价值将这一切结合起来。
数字孪生是一个物理对象或过程的虚拟副本，通过模拟和反馈物理对应物来学习和发展。它在动态系统建模的同时部署了人工智能和机器学习，并适用于医疗保健和生命科学环境。数字孪生创造了一个机会，在实施干预措施、路径变化和操作改进之前，对系统的影响进行建模和预测，以实现效益最大化和风险最小化。
这种模拟创造了以下机会：测试情景以预测影响和帮助决策（例如，在系统设计和病人治疗中）；识别低效、瓶颈和机会，并模拟效益/副作用（例如，在流程优化中）；自动化反应和决策（例如，在环境控制中）；以及越来越多地在虚拟环境中进行测试（例如，硅研究 - 美国和欧洲监管机构都在探索在新医疗药物和技术的审批中使用此类 "数字证据"）。
在IRIS 上怎么实现读写分离？
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。
为了帮助您开始使用FHIR，我们发布了一个新的学习路径: Building Basic FHIR Integrations with InterSystems IRIS for Health. 通过这个路径，您可以学习FHIR的基础知识，学习如何在InterSystems IRIS医疗版中设置FHIR端点，将数据应用到FHIR存储库并转换FHIR数据，使用InterSystems API管理器管理FHIR API，以及使用客户端应用查询FHIR资源。该路径包括一些建议，例如使用SDA-FHIR转换将其他数据格式转换为FHIR。
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我们还在考虑如何创建额外的内容，以指导您启用现有的应用程序并利用存储在FHIR存储库之外的数据。这些对您有用吗？关于如何使用FHIR和InterSystems产品，您还想学习什么？
我们为什么要关注医疗领域的数字孪生？
环顾四周，你会看到无数的设备监测和收集我们身体状态数据的例子。可穿戴智能手表和健身追踪器、医疗成像设备、数字健康应用程序、温度计等。同样，这些设备本身也在产生关于其当前运行环境和状况的大量数据。但是，我们如何才能理解所有这些数据，并从中获得有意义的洞察？一种可能性是对这些数据进行动态展示，即所谓的数字孪生。
数字孪生是一个物理对象或系统在其生命周期内的虚拟表达。这意味着，数字孪生包含了关于其现实世界对应物状态的最新和历史数据。将这些动态数据纳入不同医疗应用的虚拟表示中，可以实现主动决策、流程优化和医疗领域的完整生命周期管理。
医疗数据集应用（这个应用主要目的是获得医疗数据样本来进行自动化机器学习和其他应用）现在有了6个真实世界的医疗数据集（更多数据集在路上，敬请期待!）
赶快来下载吧: https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset
对于那些在某种程度上需要测试ECP的水平可扩展性（计算能力和/或用户和进程的并发性），但又懒得建立环境、配置服务器节点等的人来说，我刚刚在Open Exchange上发布了OPNEx-ECP部署的应用/示例。
可以使用内嵌REST API用描述文件生成REST服务
请求消息如下：
POST： http://[YourServer]/api/mgmnt/v2/INTEROP/cmAPI
Body： API 描述文件，例如下面的Json文件
Basic Authorization Username: 用户名
Basic Authorization Password: 密码
Content-Type Header:application/json
** 注意**：调用接口前，需要创建相应命名空间，本示例为INTEROP
API 描述文件：
{
"swagger": "2.0",
"info": {
"description": "An API for coffee sales using InterSystems IRIS",
"version": "1.0.0",
"title": "Coffee Maker API",
"license": {
"name": "Apache 2.0",
"url": "http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html"
}
},
"schemes": [
"https"
],
"patIRIS 2019.4 预览版中发布了/api/monitor服务，以Prometheus格式展示IRIS指标，但没有正式公布。对于任何想要使用IRIS指标作为其监控和警报解决方案的一部分的人来说，这是一个大新闻。该API是新的IRIS 系统警报和监控（SAM）解决方案的一个组成部分，将在IRIS的一个即将到来的版本中发布。
然而，你不必等待SAM开始规划和试用这个API来监控你的IRIS实例。在未来的文章中，我将深入挖掘可用的指标和它们的含义，并提供交互式仪表盘的例子。但首先，让我从一些背景和一些问题和答案开始。
IRIS（和Caché）总是在收集关于它自己和它所运行的平台的几十个指标。一直以来都有多种收集这些指标的方法来监控Caché和IRIS。我发现，很少有安装使用IRIS和Caché内置的解决方案。例如，History Monitor仪表盘作为性能和系统使用指标的历史数据库已经存在很长时间了。然而，没有明显的方法来展现这些指标，并实时监测系统。
IRIS平台的解决方案正在从运行在几个企业内部的实例上的单体应用程序，转向分布式解决方案部署在 "任何地方"。对于许多用例，现有的IRIS监控选项并不适合这些新的模式。InterSystems没有使用陈旧的方法，而是寻找当前流行的、经过验证的开源解决方案进行监控和警报。
普罗米修斯
技术概要（First Look）是为用户提供InterSystems IRIS的关键技术和选项的实践经验的简短文档，其中涉及到的许多技术都可以在免费的评估实例上体验。所有这些技术都可以在已授权的InterSystems IRIS实例上完成。
技术概要：InterSystems 云管理器（First Look: InterSystems Cloud Manager）
介绍InterSystems 云管理器，为您展示如何利用它在公有云上部署InterSystems产品。
技术概要: 容器中的InterSystems 产品（First Look: InterSystems Products in Containers）
介绍Docker容器和在容器中运行InterSystems产品。
InterSystems IRIS 基础：安装（InterSystems IRIS Basics: Installation
指导用户完成InterSystems IRIS的单实例安装，以便与其它技术概要（First Looks）一起使用。
技术概要：使用InterSystems分布式缓存扩展系统的用户容量
介绍了使用由ECP支持的分布式缓存来扩展用户容量。
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。
InterSystems IRIS、IRIS for Health 以及 HealthShare Health Connect 的 2021.2 版本的预览版现已发布。
由于这是一个预览版，我们希望在下个通用版本发布之前了解您对这个新版本的体验。请通过开发者社区分享您的反馈，以便我们能够共同打造一个更好的产品。
我想与您分享一些在 Caché 中同样存在但几乎不为人知且大多未使用的存储功能。 它们当然可以在 IRIS 中使用，并且在大型分布式存储架构中变得越来越重要。
InterSystems面向中国用户推出InterSystems IRIS医疗版互联互通套件，以满足医院信息化建设的标准化要求，促进业务协同，助力公立医院高效建设互联互通平台。
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 "或 "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。
当我和加州大学戴维斯分校健康中心的同事着手简化提供者对基因组数据报告的访问时，我们希望这些信息能帮助临床医生提供更好、更个性化的护理。 我们的基因组数据没有操作界面，既不可搜索，也不与患者图表相关联。 如果我们可以在 FHIR（快速医疗互操作性资源）连接器上利用SMART原则在平台之间实现单点登录，我们的护理团队就可以更早地获得数据，患者将能够更好地得到照顾，并在与癌症的斗争中取得积极成果。
而这也是正在实现的事情。 我们支持基因组数据报告的工作为临床医生带来了 50 个离散数据点，这意味着医生用于搜索报告的时间更少，也拥有了更多具有重要洞察力的离散数据，简化了对临床试验信息的访问，最终患者也得到了及时的护理。
但我们并没有停下脚步，这不过是迈向更广阔数字领域的第一步。在 InterSystems 的帮助下，我们拥有了规模越来越大、类型更多样的数据集。