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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。

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2021年7月9日-11日，2021(16th) 中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会暨软硬件与健康医疗产品展览会(CHITEC)在武汉国际博览中心（湖北省武汉市汉阳区鹦鹉大道619号）盛大召开，欢迎莅临InterSystems展位A6-16，了解备受瞩目的InterSystems IRIS医疗版互联互通套件。

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· 八月 17, 2021 阅读大约需 1 分钟
【视频】FHIR标准和国际基于FHIR的互联互通实践

当前医院面临更多互联互通需求，如预约挂号与分级诊疗、检验结果共享、医联体信息化、监管数据上报、临床辅助决策支持等，都需要对多源数据进行集成与整合。医疗机构内部和跨机构数据交换与共享，对互联互通提出新的要求。HL7 FHIR是国际上医疗行业实现数据交换和信息共享的标准之一，正在快速得到医疗行业广泛关注。InterSystems中国技术总监乔鹏在视频中分享了FHIR标准与国际互联互通的一些实践经验。

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国际互联互通的需求是在不断增长，这跟咱们国内的情况是非常类似的。这些年美国在互联互通领域的政策跟实践还是不少的，比如大家可能听到过包括“有意义的使用（Meaningful Use）”，“21世纪治愈法案（21st Century Cures Act）”，还有更多的政策上的驱动。这里先介绍一下“有意义的使用（Meaningful Use）”。

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回过头来，业务场景都是千人千面的， FHIR怎么能够用一个标准涵盖尽可能多的用例？HL7吸收了V3的教训，在V3里面不成功的、或者说采纳度比较低的一个原因就V3试图穷举所有用例，由HL7组织自己来规范这些用例。这个是蛮沉重的教训，这也是V3的方法论虽然好，但是这套实施的路线在国际上有很大障碍的原因。

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FHIR是快速医疗互操作资源（Fast Healthcare Interoperability Resources）的缩写，所以FHIR的核心是资源模型。它的颗粒度和结构都优于之前的V2 、V3、CDA标准，而且能够灵活扩展。另外一个优势就是它的API，它不仅提供了针对于资源模型本身的原子化的CRUD（创建、读取、更新、删除的这样一些原子化操作），而且提供了查询这种更复杂操作的能力，同样API是可以扩展的。

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什么是互联互通？我们所说的互联互通其实就是国际上的互操作性，HIMSS对于互操作性定义的是：不同的信息系统、设备、应用系统之间、程序之间，在机构区域和国家边界之内，以及跨机构、区域和国家边界，以协调的方式来访问交换集成和协作使用数据的能力。

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· 六月 23, 2021 阅读大约需 3 分钟
加密一个数据库需要多久？

一位客户请求估计使用 cvencrypt 实用工具加密一个数据库需要多久。

这个问题有点像问一根绳子有多长 — 视情况而定。 但这是一个有趣的问题。 答案主要取决于客户使用的目标平台上的 CPU 和存储的性能，因此答案更关乎的是提出一个简单方法，可以在运行 cvencrypt 时使用该方法对 CPU 和存储进行基准测试。

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 4 分钟
使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

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使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

本文将展示如何把 InterSystems IRIS 数据库与 Python 集成，以服务于自然语言处理 (NLP) 的机器学习模型。

为什么选择 Python？

随着在世界范围内的广泛采用和使用，Python 拥有了出色的社区，以及许多加速器 | 库用于部署任何类型的应用。 如果您感兴趣，请访问 https://www.python.org/about/apps/

Iris Globals

我接触到 ^globals 后很快就熟悉了，它们可以用作快速获取现成数据模型中数据的方法。 因此，首先，我将使用 ^globals 存储训练数据和对话以记录聊天机器人的行为。

Open Exchange app
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· 三月 15, 2021 阅读大约需 2 分钟
InterSystems开发者社区行为准则

我们的承诺

为了建设一个开放、包容的环境，我们（社区贡献者、社区版主、社区经理）承诺为使用InterSystems开发者社区的所有成员提供没有任何骚扰的环境，而不论其年龄、体型、残障、种族、性别认同和表达、经验水平高低、国籍、外表、种族、宗教或性取向。

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新冠肺炎疫情大流行史无前例地推动着医疗数字化发展，这一进程不仅影响了医疗服务的提供方式，更带来深刻的行业服务模式变革。经济学人邀请了来自数据技术提供商InterSystems、初级医疗服务提供商Babylon、咨询服务提供商埃森哲、数字化医疗解决方案提供商Kaiser Permanente的专家，从各自的领域和观察出发解读多个热点话题。

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