众说周知，EPIC 是电子病历厂商中当之无愧的领导者，本文让我们看看EPIC是如何玩转FHIR的，并进一步了解其互操作性方法、资源和API工具。

几十年来，EPIC和其他主要的EHR供应商一直在围绕着互操作性作斗争，有时候互相容忍，有时也得接受（开放接口）。

今天，大多数电子病历厂商已经针对市场和监管的压力采取了行动，采用FHIR API标准，扩大病人对医疗记录的访问。

但在早期，EPIC和其他竞争对手争先恐后地抢占市场份额，为了成为院内系统的主导者，与其他厂商分享数据、给别人提供数据访问似乎是自我毁灭。

那么今天，EPIC在FHIR API、SMART on FHIR 应用市场、患者访问和互操作性战略方面的立场如何？ 以下是关于EPIC在FHIR API和互操作性上提供的简单介绍和链接。

EPIC 在FHIR API和互操作性上的战略和资源

EPIC互操作性的方法和选择

大多数EPIC集成的重点是通过EPIC系统提供扩展访问，但不一定与其他厂商共享。

WinterCorp 性能测试报告摘要

• InterSystems的性能测试方法用来衡量 "许多运行状态下数据库应用的关键构件 "是有效的。
• 与AWS Aurora MySQL、MariaDB、Microsoft SQL Server、Oracle和PostgreSQL相比，InterSystems IRIS显示出 "巨大的性能优势"。
• InterSystems IRIS的插入速度是其他系统的1.7到9倍。InterSystems IRIS的数据速率是1.1到600倍。在插入率和查询率的组合上，没有其他系统在性能上能接近于InterSystems IRIS。
• InterSystems IRIS的效率是AWS Aurora MySQL的2.7到3.1倍，而且随着集群中节点数量的增加，效率优势也越来越大。

当我们使用IRIS时，我们通常有能力快速的部署一个现成使用的BI基础模块（数据、分析立方体和IRIS BI仪表盘）。当我们开始使用Adaptive Analytics时，我们通常希望有同样的功能。Adaptive Analytics拥有我们需要的所有工具。文档中包含了对如何使用开放的网络API的描述。用户界面和引擎之间的所有交互也都是通过内部的Web API发生的，并且可以被发射出来。

有必要将这两个过程自动化：在容器中部署Adaptive Analytics和直接部署到服务器系统。为此，最简单的方法是使用bash脚本来处理API。我们唯一需要的第三方应用程序是一个名为jq的JSON文件解析器。你可以使用以下命令来安装它：

在InterSystems IRIS医疗版里有一个文件压缩解压的适配器HS.Util.Zip.Adapter和对应的文件压缩解压业务操作HS.Util.Zip.Operations。集成产品可以使用它们进行文件的压缩和解压操作。这2个类的联机文档说明较少，这里介绍它们的使用方法。

1. 基础配置

InterSystems IRIS使用操作系统的压缩和解压缩能力，因此需要注册操作系统执行压缩解压的命令。

在管理门户的Health标签页下，选中配置注册（Configuration Registry）：

在其中增加2个注册项目：

\ZipUtility\UnZipCommand 和\ZipUtility\ZipCommand，分别代表解压和压缩命令。适配器HS.Util.Zip.Adapter会检查这2个注册项并得到相应的命令。各个操作系统的命令并不一样，示例如下：

1. 概述

Kong提供了一个开源的配置管理工具（用Go语言编写），称为decK（即声明式Kong，declarative Kong）。

IRIS的23种设计模式

第一章 Caché 设计模式 简单工厂模式

定义

• 简单工厂模式属于创建型模式，又可称为静态工厂模式，这是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例

使用场景

• 工厂类负责创建的对象比较少
• 客户只需知道传入工厂类的参数，而无须关心创建对象的逻辑

优点

• 使用户根据参数获得对一个的类实例，避免了直接实例化类型，降低了耦合性
• 能把客户类和具体子类的实现解耦，客户类不再需要知道有哪些子类以及应当实例化哪个子类：客户类往往有多个，如果不使用简单工厂，那么所有的客户类都要知道所有子类的细节。而且一旦子类发生改变，所有的客户类都要进行修改

缺点

• 可实例化的类型在编译期间已经被确定。
• 如果增加新类型，则需要修改工厂，这违背了开放封闭原则
• 子类多过不适合使用

示例

• 用Caché 实现一个计算器控制台程序，要求输入两个数和运算符号。

Hi Developers,

嗨，各位开发者们：

各位都知道，Python是一个庞大而强大的生态系统，包含了成千上万的库和包，特别是在数据科学方面。

因此，我想首次尝试使用IRIS最近的一项功能--嵌入式Python，简单地导入一个名为datetime的Python库，生成带有时间戳成分的数据，并在InterSystems IRIS for Health Data Platform中持久化。同样的方法在IRIS数据平台上也可以使用。

第二十章 用户、角色和权限

InterSystems IRIS®具有系统级安全性，以及一组与sql相关的额外安全性特性。
在数据库级保护之外，InterSystems SQL安全性提供了额外级别的安全功能。
SQL和系统级安全性之间的一些关键区别是:
- SQL保护比系统级保护更细粒度。可以为表、视图和存储过程定义特权。
- SQL权限既可以授予用户，也可以授予角色。
系统级权限只分配给角色。
- 持有SQL特权会隐式授予执行SQL操作所需的任何相关系统特权。
(相反，系统级特权并不意味着表级特权。)

InterSystems SQL在InterSystems IRIS数据平台上对ODBC、JDBC、Dynamic SQL和SQL Shell接口进行权限检查。
嵌入式SQL语句不执行特权检查;
假定使用嵌入式SQL的应用程序在使用嵌入式SQL语句之前会检查特权。

SQL权限和系统权限

要通过特定于SQL的机制操作表或其他SQL实体，用户必须具有适当的SQL权限。
系统级权限不足。
用户可以直接被授予SQL权限，也可以属于具有SQL权限的角色。

亚太地区的医疗数字化环境正在快速发展。在不断增长的消费者需求、快速发展的技术和更复杂的护理需求的驱动下，医疗机构正面临着提供数字优先、无缝、可持续的医疗服务的压力。

网络攻击不断增加、人们对安全问题的关注也越来越多、不断上升的医疗成本，以及数据的爆炸性增长，医疗机构正在转向数字医疗技术，以希望把复杂的事情变得简单。

在2022年，哪些趋势正在塑造亚太地区医疗服务的未来？哪些机会是成熟的创新？医疗行业领导者如何确保他们的组织能够做好准备来利用新出现的机会？

趋势一 不断增长的数据量带来了复杂性

在我们寻找新的方法来利用数据的同时，数据量继续上升，越来越多的数据被综合起来，以建立有意义的联系并提供可指导行动的洞察。

趋势二 人工智能在医疗领域的应用加速

随着医疗行业在人工智能成熟度方面赶上其他行业。数据既是一个关键的成功因素，也是人工智能成功应用的一个障碍。

趋势三 互操作性解决方案释放数据的真正力量

随着部署互操作性解决方案的成本降低，在组织内部和外部，实现真正的互操作性的梦想也在逐步实现。

在数字化转型成为国家战略和国内外科技大厂的成功经验、强大的宣传攻势和推广能力联合左右下，微服务架构（Microservices Architecture，MSA）毫无疑问已经成为当今基础架构的主流话题，短短几年间席卷全行业，仿佛成了每个行业数字化转型的必由之路。

1. VMWare快照引起的网络中断导致非计划内主备机切换问题

1.1 问题描述

在创建虚拟机快照时，虚拟机需要短时间的冻结，这个短时间冻结通常指虚拟机静默，在静默过程中网络连接处于中断状态。由于数据库的不断增长，使用VMWare快照的方式对虚拟机进行备份的时长也会不断增加，当对虚拟机进行快照的时长长于InterSystems镜像服务质量 (QoS) 超时时间，即当主机网络中断超过QoS超时时间，仲裁机与备机观察并相互确认与主机的连接丢失后，将发起切换过程，使原备机成为主机并将虚拟IP从主机MAC地址解绑后重绑定到备机的MAC地址上。特别需要注意的是，在这种由于网络中断引起的切换中，仲裁与备机都无法得知主机的实际工作状态。因此，在主机网络连接恢复后，为了为了避免因切换期间主机还在处理数据导致主备机间数据不一致，备机主动发起请求让主机下线，关闭主机，此时主机状态显示为关闭（Down）。

连接前准备：

1. Python 开发环境
2. DB-API驱动：irispython wheel 文件
3. Connection String

步骤：

连接前准备：

1. C++ 开发环境
2. InterSystems ODBC 驱动 （ODBC 驱动会随InterSystems IRIS安装包自动安装在服务器中）
3. Connection String

步骤：