#InterSystems 想法门户

我们继续使用FHIR适配器的示例，在本文中，我们将回顾如何在我们的IRIS实例中进行配置以及安装的结果。

配置项目的步骤与官方文档中所示的相同，您可以直接在此处查看。好吧，让我们开始工作吧！

安装

正如您在与本文相关的项目中看到的，我们将 IRIS 实例部署在 Docker 中，因此初始配置的主要部分将在 Dockerfile 中完成。别担心，我们不会详细介绍 Docker 配置。

要安装 FHIR 适配器，我们只需：

Hi 社区成员们！

我们非常兴奋地推出一系列全新的公告，展示您在创意门户中所提交的创意的实施情况。通过这个系列，我们将聚焦那些已转化为现实世界解决方案的令人赞叹的想法。

大家好！

我们的第二届 InterSystems Idea-A-Thon创意马拉松顺利结束，产生了29 个与竞赛主题相关的精彩创意：

💡使用 InterSystems IRIS 快速、安全、绿色地运行解决方案💡

感谢大家的想法、评论和投票！

现在是时候宣布获奖者了！

Hi 开发者社区的成员们，大家好！

欢迎关注我们第7期 InterSystems Ideas News!

本期分享如下：

​​​​✓ 创意门户已收集了 200 多个创意

✓ 由社区成员实施的创意

✓ 在 Grand Prix 23 竞赛中实施一个创意并获得技术奖励

✓ 最近发布的创意

虽然在一项研究中，与医生的回答相比，一些专业人士确实更喜欢ChatGPT的回答，但凯洛格Kellog研究人员表示，现在判断人工智能是否真的能与医生的专业知识和对待病人的态度相媲美还为时过早。

根据本周发表在《美国医学会杂志》(JAMA Internal Medicine)上的一项研究，人工智能聊天机器人助手可以为患者的健康问题提供可以与医生回复相提并论的同等质量而且富有同情心的答复。

一组有执照的医护人员比较了医生和聊天机器人2022年10月在社交媒体论坛Reddit的r/AskDocs上公开提出的病人问题的回答，到了12月下旬他们被ChatGPT的答复征服了。

研究作者称："聊天机器人的回答比医生的回答更受欢迎，而且在质量和同情心方面的评价都明显更高。“

加州大学圣地亚哥分校高通研究所的约翰-艾尔斯(John Ayers)撰写的《比较医生和人工智能聊天机器人对发布在公共社交媒体论坛上的患者问题的回应》的研究新闻很快被大量报道，其中充满了决定性的动词，如 "超越"、"击败 "或 "战胜"，医生们上了头条，而ChatGPT成为了胜利者。

但其他生成型人工智能学者并不确定ChatGPT的同理心是否能取代医生的同理心。

IRIS 配置和用户帐户包含需要跟踪的各种数据元素，许多人难以在 IRIS 实例之间复制或同步这些系统配置和用户帐户。那么如何简化这个过程呢？

在软件工程中，CI/CD 或 CICD 是持续集成 (CI) 和（更常见的）持续交付或（较少见的）持续部署 (CD) 的组合实践集。 CI/CD 能消除我们所有的挣扎吗？

我在一个开发和部署 IRIS 集群的团队工作。我们在 Red Hat OpenShift 容器平台上的容器中运行 IRIS。

如果您当前没有使用 Kubernetes，请不要停止阅读。即使您没有使用 Kubernetes 或在容器中运行 IRIS，您也可能会遇到与我和我的团队面临的挑战类似的挑战。

我们决定将代码与配置分开，并将它们放在不同的 GitHub 存储库中。每次在代码库中进行提交时，都会触发管道运行。结果，从代码库中的文件构建了一个新image。

国务院于2022年12月19日发布了《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（后简称《数据二十条》），如何有效利用数据已经成为下一步的趋势。另一方面，无论是基于数据中台还是数据编织理念，两者也都对如何利用数据提出了构想。因此医疗行业数字化建设的目标已不能再局限于如何收集数据，建立医疗行业数据的流通机制将会是为越来越普遍的需求。

时钟拨回几年前，数据中台概念开始火爆。人们对数据中台的定义、诠释尽管有诸多差异，通过数据中台降低数据共享和利用的成本则是共同的期望。但经过这几年的探索之后，中台已死的观点也在涌现。究其原因，除去中台概念在技术上的不确定，数据流通过程中的责权益的不清晰也是严重的制约因素。毕竟，数据中台自身作为一套技术框架并不能代替法律法规与市场自动将数据转变为商品从而创造出流通价值。

那么，如何能够使数据的流通合规合法，使数据能够如货币和商品一般自由流动，则是我们需要思考和探索的主题，这次《数据二十条》的出现，无疑为医疗信息技术工作者提供了一个明确的思考方向。

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：

Hi 大家好，

我最近开始学习InterSystems IRIS 的互操作性，我发现官方文档对理解它的工作原理很有帮助，尽管我自己在实现它时仍有一些困难。在我的同事的帮助下，我成功地创建了一个系统的Demo，并从实践中学习。因此，我决定写一下文章，分享我得到的帮助，来帮助更多的其他人。

在医院但凡接触“数据”和“指标”的人，对以下场景应该是深有感触。同样的指标、同样的时间，有可能是同一个部门出的，最后“数据不一致”。除了“匪夷所思”，更有“深恶痛绝”。那么，如何解决这个问题？我的答案是商业智能(BI)。随着技术和市场的发展，有很多公司开始研发直接面向业务用户的敏捷BI工具，FineBI就是这样的一款BI工具。这个也是我接触的第一款国产BI。