当我们在 IRIS 中创建 FHIR 资源库时，我们有一个端点来访问信息、创建新资源等。但 FHIR 中有些资源可能不会出现在我们的资源库中，例如二进制资源（该资源返回文档，如 PDF）。

我创建了一个例子，当请求二进制资源时，FHIR 端点会返回一个响应，就像它存在于资源库中一样。

首先，我们需要一个命名空间和一个 FHIR 端点。然后，我们需要配置一个将连接到 FHIR 端点的互操作生产环境。该生产环境必须包含以下项目：

我们非常高兴地宣布， IntegratedML Custom Models（集成式机器学习自定义模型）抢先体验计划即将开启，这是 IRIS 2026.1 版本中即将推出的一项强大新功能！

这是什么？

IntegratedML Custom Model扩展了现有的IntegratedML/AutoML（集成式机器学习/自动化机器学习）功能，支持您直接在 SQL 查询中部署自己的自定义 Python 机器学习模型。IntegratedML AutoML功能提供自动化机器学习服务，而Custom Model（自定义模型）则赋予您完全的控制权——自定义预处理、任意与 scikit-learn 兼容的模型，以及 Prophet 或 LightGBM 等第三方库——所有操作均在数据库内执行，无需数据移动。

InterSystems IRIS Adaptive Analytics（自适应分析）2025.4.1 版本现已通过InterSystems 软件分发页面发布。 该版本集成 AtScale 2025.4.1，并兼容现有自适应分析用户自定义聚合函数（User-Defined Aggregate Function，UDAF）文件（2024.1 版本）。

AtSCale 2025 版本包含的新功能包括：

实时 FHIR® 到 OMOP 转换

Interoperability on Python (IoP) 是一个概念验证项目，旨在展示与 Python 优先方式相结合时 InterSystems IRIS Interoperability Framework 的强大功能。IoP 利用Embedded Python（嵌入式 Python，InterSystems IRIS 的一个功能）使开发者能够用 Python 编写互操作性组件，从而可以与强大的 IRIS 平台无缝集成。本指南专为初学者编写，全面介绍了 IoP、其设置以及创建第一个互操作性组件的操作步骤。 阅读完本文，您将能够清楚地了解如何使用 IoP 构建可扩缩、基于 Python 的互操作性解决方案。

数字健康解决方案提供者面临的压力越来越大，他们不仅要集成复杂的健康数据系统，还要确保可扩缩性、安全性和符合 HL7 FHIR 等标准。 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 提供了一个标准化框架，使不同的健康 IT 系统能够毫不费力地进行通信，彻底改变了健康数据的交换方式。 但是，仅仅遵循 FHIR 标准并不足以应对健康数据集成错综复杂的问题。 解决方案合作伙伴必须利用 FHIR 代理、装饰和仓库等先进的架构组件来构建可扩缩的高效解决方案。 无论是本地部署、在公共云中，还是作为 InterSystems 管理的基于云的服务，InterSystems 提供为您的健康数据实现 FHIR 所需的所有必要功能。

您知道当您拿到验血结果时一切看起来都像天书的那种感觉吗？ 这就是 FHIRInsight 要解决的问题。 它最初的理念是，医疗数据不应该令人恐惧或困惑 – 它应该是我们所有人都能使用的东西。 验血是健康检查中十分常见的检查，但说实话，大多数人都很难理解它们，有时甚至对不擅长实验室工作的医务人员来说也是如此。 FHIRInsight 希望整个过程能够变得更简单，信息更富有实用价值。

🤖我们为什么要构建 FHIRInsight

这一切都始于一个简单而有力的问题：

“为什么验血结果仍然很难读懂 — 有时甚至对医生来说也是如此？”

在 InterSystems，我们相信负责任地披露最近发现的安全漏洞。我们向客户提供及时的信息，同时防止信息落入可能滥用信息的人之手。我们还了解每个客户在解决安全问题方面都有不同的要求。

InterSystems 发布了新的点式更新，该更新解决的缺陷问题影响以下受支持的产品线的最新先前版本 2025.1.0、2024.1.4、2023.1.6 和 2022.1.7：

InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 部分 使用 SNMP 进行监控

在之前的帖子中，我展示了如何使用 pButtons 收集历史性能指标。 我首选 pButtons 是因为我知道它随每个数据平台实例（Ensemble、Caché、...）一起安装。 不过，还有其他方法可以实时收集、处理和显示 Caché 性能指标，以进行简单的监视，或进行更重要的并且复杂得多的运营分析和容量计划。 最常见的数据收集方法之一是使用 SNMP（简单网络管理协议）。

SNMP 是 Caché 向各种管理工具提供管理和监控信息的标准方式。 Caché 在线文档包含了 Caché 和 SNMP 之间接口的详细信息。 虽然 SNMP 应该可以直接与 Caché 配合工作，但仍有一些配置技巧和陷阱。 我经历了很多次错误的开始，并且在 InterSystems 其他同事的帮助下，才让 Caché 与操作系统 SNMP 主代理建立对话，所以我写了这篇帖子，希望您可以避免同样的痛苦。

在本帖中，我将介绍如何为 Red Hat Linux 上的 Caché 设置和配置 SNMP，您应该能够对其他 *nix 版本使用相同步骤。 我使用 Red Hat 写这篇文章是因为在 Linux 上进行设置更棘手一些；在 Windows 上，Caché 会自动安装一个 DLL 来与标准 Windows SNMP 服务连接，所以应该更容易配置。