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。

医疗行业的互操作性在改善病人护理、降低医疗服务提供者的成本以及为提供者提供更准确的情况方面发挥着重要作用。然而，由于有这么多不同的系统，数据的格式也有很多不同的方式。有许多标准被创造出来以试图解决这个问题，包括HL7v2、HL7v3和CDA，但每一种都有其缺点。

FHIR，即快速医疗互操作性资源，是一种新的医疗数据格式，旨在解决这些问题。它是由国际卫生级七组织（HL7）开发的，该组织还开发了HL7v2、HL7v3和CDA。

今天我们将探讨如何在VS代码中借助IntelliSense和自动完成功能，通过使用FHIR Schema 创建和验证FHIR资源。

第 1 步 :从FHIR 官方网站 https://www.hl7.org/fhir/下载 JSON schema file 文件用来做资源校验

在国际上有很多互操作标准的开发组织，在我们医院信息化、医疗信息化领域有40多个标准开发组织，最广为人知的就是HL7国际、IHE，当然SNOMED也是，它开发的是行业术语跟语义的标准。

在这个由三个部分组成的系列文章中，介绍了如何在OAuth 2.0标准下使用IAM简单地为IRIS中的未经验证的服务添加安全性。

第一部分介绍了一些OAuth 2.0背景知识，以及IRIS和IAM的一些初始定义和配置，以帮助读者理解确保服务安全的整个过程。

大家可能已经听说过，我们近期推出了InterSystems API管理器 (以下简称IAM)。InterSystems IRIS数据平台™新增了一项功能，支持用户监视、控制和管理IT基础架构中基于Web的API间通信。

在本文中，我将向大家展示如何设置IAM，并重点介绍IAM中可用的一些功能。InterSystems API管理器可提供你所需的一切功能。

在医疗行业要实现互操作，应该要达到语义级别。只有达到语义级别才能保障医疗信息的准确和医疗行为的安全。而要达到语义级别，我们需要基于标准。

大家好!

InterSystems IRIS有一个叫做互操作性Interoperability的菜单。

它提供了轻松创建系统集成的机制（适配器、记录图、BPM、数据转换等），因此不同的系统可以轻松地连接起来。

关于微服务架构（MSA）的IRIS定位的初学者指南。MSA在企业级Java世界中的能见度越来越高，因此，了解这股热潮背后的内容是至关重要的。我尝试着写下我的观点并与大家分享。

背景

首先，我必须承认。今年初夏，我的同事要求我收集一些关于匈牙利开发的医疗产品的信息。当我从相关公司得到反馈时，发现该产品是一个模块化系统，基于微服务架构（MSA）。好的。什么是MSA？在网上做了简短的研究，阅读了一些WIKI网页后，我得出结论：啊哈，又是一个 "架构"。我们可以用IRIS在 "架构层面 "遵守 "任何架构"--至少 "在某种程度上"。但也有一些恼人的地方。这让我对MSA有了更多的了解。到目前为止还不错，但是REST不是这篇文章的主要话题吗？MSA和REST之间的关系是什么？我访问的几乎每个网站都在例子中使用了RESTful网络服务。这让我有点怀疑。但总的来说，我赞同对MSA的一般总结：它是SOAP但做得很好。特别是因为有一些关于 "内聚 "和 "耦合 "的句子，我完全不明白。那么，如果MSA只是 "SOAP做得好"，为什么我没有看到SOAP的例子？为什么这些例子（几乎）都是RESTful？

第十九章 源代码文件 REST API 参考（一）

源代码文件 REST 接口支持以下方法：
- GetServer：返回有关服务器的信息。
- HeadServer：返回服务器的 HttpHeader。
- GetJobs：返回正在运行的jobs列表。
- GetMetaData：返回命名数据库的 METADATA.zip 文件的内容。
- GetCSPApps：返回 Web 应用程序列表。
- GetNamespace：返回有关特定命名空间的信息。
- GetDocNames：返回源代码文件名列表。
- GetModifiedDocNames：返回自数据库具有指定哈希值以来已修改的源代码文件列表。
- PutDoc：保存提供的源代码文件。

“池大小”（PoolSize）设置的值决定了一个组件的作业的量和启动方式。在这篇文章中我们将具体讨论对于不同类型的组件来说“池大小”设置的可能值和这些值所代表的含义。

Pool Size = 1

对于所有的组件来说，运行池大小为1的含义都是一样的: 该组件有且只有一个作业，单独运行该组件的代码，顺序处理发送到该组件的消息（FIFO）。

Pool Size > 1

对于业务进程（BP）和业务操作（BO）来说，当运行池大小大于1时，该组件将运行多个作业（作业数=运行池大小设置数）。每个作业都只运行该组件的代码，但消息处理的顺序将被打乱。将运行池的大小设为大于1的值可以在一定程度上提升组件处理消息的性能，但是每个作业的性能还是受限于系统资源的，所以并不是说组件的性能可以随着运行池的大小增加而无限提升。

对于轮询类业务服务（Polling BS）来说，当运行池大小大于1时，该服务也将运行多个作业（作业数=运行池大小设置数）。但这种配置会导致多个进程对轮询结果产生竞争（race condition），所以一般情况下轮询服务不应将运行池大小设为大于1的数值。

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

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。

假设您想编写一些真正的web应用程序，例如medium.com网站的简单克隆。这类应用程序可以在后端使用任何不同的语言编写，也可以使用前端的任何框架编写。编写这样一个应用程序有很多方法，你也可以看看这个项目。它为完全相同的应用程序提供了一堆前端和后端实现。您可以轻松组合它们，任何所选前端应该与任何后端搭配。

我来介绍一下这个使用后端InterSystems IRIS来实现后端的相同的应用程序。

在这篇文章中，你可以访问InterSystems开发者社区中与学习InterSystems IRIS最相关主题的文章库。找到按机器学习、嵌入式Python、JSON、API和REST应用、管理和配置InterSystems环境、Docker和云、VSCode、SQL、分析/BI、全局、安全、DevOps、互操作性、Native API排列的顶级发表的文章。快来享受学习的乐趣吧!

机器学习

机器学习是建立先进的数据分析和自动化人工活动的一种必要的技术，具有很好的效率。它可以创建认知模型，从现有的数据中学习，并根据其自我调整的算法进行预测、概率计算、分类、识别和 "非创造性 "的人类活动的自动化。

在所有情况下，InterSystems IRIS作为一个数据平台和环境来创建、执行、提供和使用这些机器学习模型。IRIS能够从SQL命令（IntegratedML）中使用ML，使用嵌入式Python和PMML（预测模型标记语言）来执行ML。你可以在以下文章中查看它的功能: