我们一开始并没有大的人工智能战略。

我们有一个传统的 InterSystems Caché 2018 应用程序、大量老旧的业务逻辑和一个实际需求：构建一个新的用户界面并改进已运行多年的代码。起初，我认为人工智能编码代理只能帮助完成一小部分工作。也许是一些模板、系统周围的一些 REST 工作，以及帮助阅读旧的 ObjectScript。

但实际上，它的作用远不止这些。

当我们开始认真使用它时，我们意识到它可以跨越庞大的代码库，理解模式，提出重构建议，并帮助我们以比我预期快得多的速度实现 Caché 的现代化。但这只是在开始时经历了一段令人沮丧的时期之后才发生的。

真正的挑战不是获得代码建议。而是教会代理我们的 Caché 环境如何实际运行。

我们为什么能使用它

在进行任何技术工作之前，我们必须回答一个安全问题。

我们不能将企业资源规划代码和内部业务逻辑直接发送给公共人工智能服务，并寄希望于最好的结果。这样做永远无法通过严格的安全审查。

亚马逊 Bedrock 改变了我们的想法。我们的服务器、数据和开发环境已经在 AWS 中，因此 Bedrock 可以很自然地融入我们已经信任和管理的云环境。我们可以使用该模型，同时将流量、访问控制和周边安全控制保持在我们已经在使用的 AWS 框架内。

📘新书发布｜《IRIS(数据平台)编程技术指南》正式发售！

大家好，我是姚鑫。

最近一段时间，我把自己过去几年在 InterSystems IRIS 项目中的开发经验，系统整理成了一本书—— 📕 《IRIS(数据平台)编程技术指南》 现已由 北京航空航天大学出版社 正式出版发行。

说实话，写书的过程比我想象中要难很多。 如果说写博客是“随手记录”，那么写书就是一次真正的“工程项目”：要保证结构完整、逻辑严谨、内容能从入门一路带到实战。

🚀这本书写了什么？

本书围绕 InterSystems IRIS 的核心开发语言 ObjectScript 展开，内容不仅讲语法，更注重“工程实践”。

主要包括：

✅ IRIS 平台介绍与开发环境搭建 ✅ ObjectScript 语法规则、变量体系、全局变量机制 ✅ 常用数据类型、表达式、系统命令、系统函数 ✅ 函数与方法、面向对象编程基础 ✅ %Persistent 持久类（ORM 与 SQL 映射） ✅ Storage 存储策略、懒加载机制、并发分析 ✅ 嵌入式数据结构、常见性能问题与技术难点解析

整体内容更偏向“项目实战型”，不是纯概念堆砌。

🎯适合哪些人？

背景情况

急诊医疗服务（EMS）团队到达急诊科时，常常会遇到人口统计数据不完整或未知的病人——没有病历号（MRN），没有确认的姓名，有时甚至没有出生日期。然而，急救医疗运送记录仍然需要准确无误地记录在病历中。

为了支持安全可靠的记录，急救医疗机构、第三方集成服务和医院集成团队建立了安全接口，用于交换识别码和临床信息。当这些标识符不一致时，下游系统就无法自动发布转运记录，从而产生可避免的人工操作，并延误记录的完整性。本文概述了如何使用 FHIR Patient.Search (R4) 来填补最常见的人口统计空白并改进自动发布。

挑战

在许多 EMS 到医院的集成中，患者最初是以通用或临时标识符注册的。最终登记和任何记录合并可能要到稍后才会发生，有时是在出院后。在这些更新传播之前，EMS 患者标识符和电子病历 (EMR) 标识符可能一直不同步。

当转运记录因不匹配而无法发布时，集成通常会生成一个错误，并转到 EMR 工作队列进行人工审核。在 EMS 处理量大的情况下，队列会迅速增长。