当我们在设计一个需要重复使用的BP时候，往往需要开发一个可配置<call>的对象的组件，我们将call的target 设置为

@process.TargetConfigName

即可实现。

下面是完整代码：

此视频帮助大家了解InterSystems如何帮助CRO来加快临床数据采集和更快地推广市场。

演讲嘉宾:

Jim Coutcher, Senior Director/Principal, Global Head of Enriched Studies, Real World Solutions, IQVIA
Qi Li, Physician Executive, InterSystems
Matt Stannard, life Sciences Advisor, InterSystems

//player.bilibili.com/player.html?aid=1852663638&bvid=BV1fp421C74H&cid=1490352677&p=1
[这是一个嵌入式链接，但由于您拒绝了访问嵌入式内容所需的 Cookie，您无法直接在网站上进行查看。要查看嵌入式内容，您需要在 Cookie 设置中接受所有 Cookie。]

欢迎大家来我们的 Bilibili主页观看更多视频!

2024年3月29日-3月31日，由国家卫生健康委医院管理研究所主办、《中国数字医学》杂志社有限公司承办的“2024中华医院信息网络大会（CHINC）”将在青岛国际会展中心（红岛馆）举办。InterSystems诚邀您莅临展会，我们带来了内容丰富的Demo演示，包括：InterSystems IRIS 2024.1新特性、 InterSystems IRIS矢量存储和矢量查询、InterSystems FHIR数据资产化解决方案，以及InterSystems IRIS医疗版互联互通套件解决方案。

2024 CHINC期间，InterSystems在合作伙伴东华医为展位（B3馆-A02）设立Demo演示区，即日起即可预约现场Demo咨询，欢迎点击【此处】注册预约。

本文汇聚了与FHIR相关的内容，包括新闻资讯、线上研讨会、视频、客户案例、行业洞察等，欢迎收藏保存！

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理？我们怎么在业务中利用它？

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型，是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图：

1.1 为什么我们称之为大语言模型？

大语言模型的“大”体现在多个方面：

使用 FHIR SQL BUILDER 处理 FHIR 资源以预测患丙型肝炎疾病的概率

随着科技的发展，医疗行业也在不断的进步，人类也往往更加关注自身的健康，
通过计算机学习和处理数据集，可以预测疾病。

前提条件：使用 FHIR 和 ML的能力
首先，我们的数据集从kaggle获得，并根据患者性别、年龄、ALP或ALT转化为FHIR资源，并导入到FHIR资源库中

要导入FHIR资源库，我们可以使用以下命令：

02/21/24-18:32:48:515 (7568) 3 InterSystems IRIS Internal Failure

Access Violation (0xC0000005) occurred at 00007FFF3DE9C4E8
Process = 00001D90 Thread = 0000203C
Exception Count=1 b_msyslog=0 b_DumpVar=0 b_DumpVar2=0
b_GRelease=0 b_GRelease2=0 b_DeqRes=0 b_DeqRes2=0
Job Type = CSP server
ContextFlags = 0010005F Registers:
RAX=00007FFF3DE9C4E8 RBX=000000C2E5554800 RCX=000000C2E7AFFC00
RDX=000000C2E7B00000 RSI=00000000FFFFFFC0 RDI=00000000000003FF
RSP=000000C25CEBD2F8 RBP=0000000000000000 R8 =0000000000000001
R9 =00007FFF3DE60000 R10=000000C2E7AFFC00 R11=000000C2E7AFFC00

FHIR 用例集： 打破数字医疗壁垒，实现高质量发展

--促进互联互通，改进工作流程，提高数据洞察

简介

HL7® FHIR®（快速医疗互操作性资源）是以电子方式访问、交换和管理医疗信息的国际标准。与以往的标准不同，FHIR 可让帮助行业从业者轻松构建创新应用程序，有效地收集、汇总和分析来自不同来源的各种医疗保健和管理数据。医疗机构、社保/保险公司、政府机构、生命科学公司、医疗设备制造商和医疗科技等多种主体利用 FHIR 来简化信息流、提高数据洞察力、改善临床效果和业务成果。

FHIR 基于 JSON、HTTP 和 REST 等流行的网络技术。有了 FHIR，没有医疗信息化背景的软件开发人员也能使用熟悉的开发工具和开源技术，快速、轻松地满足政府机构、临床医生、研究人员、医疗行业从业者以及各类市场主体的数据需求。

FHIR 是一种灵活、适应性强的医疗数据模型，可轻松定制，以实现各种用例的互操作性。FHIR 由称为 "资源 "的离散、可计算的数据对象组成，以实现最佳效率。通过 FHIR 资源，应用程序可以访问单个医疗记录元素，而无需检索摘要文档中包含的所有数据。

医院目前即将使用iris2023.1；里面包含了%External.Messaging.KafkaClient 类，需要设置kafka的链接，发送kafka消息，然后断开链接，能否跟springboot 一样；自动配置，kafka的链接交给iris来管理，保持长链接，不要断开；直接使用%External.Messaging.KafkaClient 发送消息；

想请教一下压缩和截断操作的区别？会影响业务运行吗？

第七章 使用 SQL Search - 同义词表

同义词表

要实现同义词表，请将该表定义为扩展 iFind.Synonym 抽象类的持久类。

此类定义了两个属性：FromTerm 和 ToTerm。一对 FromTerm 和 ToTerm 属性将 ToTerm 定义为 FromTerm 的同义词。如果查询包含 FromTerm，SQL 搜索将使用 ToTerm 来扩展查询。

该查询使用此类的 GetMatch() 方法根据查询词在同义词表中搜索同义词。

Hi 开发者们，

我们非常高兴地邀请大家参加新的 InterSystems 在线编程竞赛，此次编程大赛关注于“FHIR与数字医疗互操作性”这个主题。

🏆 InterSystems编程大赛：FHIR 与数字医疗互操作性🏆

时间： 2024年1月15日至2月5日（美国东部时间）

奖金池： 14,000 美元

Gartner魔力象限是业内知名的分析报告，针对特定市场进行严谨、基于事实的研究后发布的魔力象限报告，可为用户提供全面视图，以便其了解在高速增长、差异化明显的市场中供应商的相对位置。在魔力象限中，供应商被定位在四个象限中：领导者（Leader）、挑战者（Challenger）、远见者（Visionary）和利基玩家（Niche Player）。

2023年年底，在 Gartner 2023年最新发布的“云数据库管理系统（Cloud DBMS）魔力象限”中，InterSystems再次荣膺“挑战者”（Challenger）称号，这是InterSystems第三次入围这一报告并得到认可（2022年“远见者”，2021年“挑战者”）。

第十五章 创建Callout Library - 处理 UNIX 信号处理错误

处理 UNIX 信号处理错误

在 UNIX 及相关操作系统下运行时，如果进程收到信号，某些系统调用可能会失败，最常见的是打开、读取、写入、关闭、ioctl 和暂停。如果函数使用任何这些系统调用，代码必须能够区分真正的错误、Ctrl-C 和应重新启动的调用。

以下函数允许检查异步事件并在 $ZF 中设置新的警报处理程序。函数声明包含在 iris-cdzf.h 中：

sigrtclr()

int sigrtclr(); — 清除重试标志。应在使用 sigrtchk() 之前调用一次。

dzfalarm()

int dzfalarm(); — 建立新的 `SIGALRM 处理程序。

进入 $ZF 时，会自动保存先前的处理程序。退出时会自动恢复。用户程序不应改变任何其他信号的处理。