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。

如果您使用过 Caché Objects，你已经知道所有关于关系（一对多，父子孙继承等）......
但是您不会在文档中找到关于多对多关系的地方。

但我经常遇到 Caché 对象的新用户提出的问题：
“是否可以实现多对多关系？”答案是——当然！

如何实现取决于相关的任务：有一个比较重的和一个轻量级的解决方案。
两者的共同点是它们不能开箱即用需要添加一些代码来管理它。

让我们举一个基于 SAMPLES 命名空间的例子：

我们有 N:1 关系的情况

但是，您如何处理超过 1 个公司的员工？

重的解决方案：
您添加一个额外的持久类，与双方都有一个：多的关系。

InterSystems IRIS 是一个高性能、可靠且可扩展的数据平台，用于为医疗保健、金融服务和其他行业构建和部署关键任务应用程序。它提供了广泛的功能，包括数据管理、集成、分析等。

IRIS 提供的功能之一是能够将 Python 代码嵌入到 ObjectScript 代码中。这意味着您可以在 IRIS 应用程序中使用 Python 库和函数，让您可以访问大量的工具和资源。在本文中，我们将了解如何在 InterSystems IRIS 中使用嵌入式 Python。

设置嵌入式 Python

在 IRIS 中开始使用嵌入式 Python 之前，您需要设置环境。这涉及安装 Python 解释器和配置 IRIS 以识别它。

第一步是安装 Python。您可以从官方网站 ( https://www.python.org/downloads/ ) 下载最新版本的 Python。安装 Python 后，需要将其添加到系统的 PATH 环境变量中。这允许 IRIS 找到 Python 解释器。

正式名称为Class Query 的意思可以追溯到 Caché 的早期。
使用CLASS是因为它嵌入在 COS 类中。
尽管官方文档中有精确的描述，但它仍然相当抽象。
我的教程应该通过 COS 中的一个简单示例逐步指导您，使您有直观的体会

尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生，Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究，还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集，整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析，这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问，"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中，我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题，从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现，儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence，她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而，当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时，Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

在 InterSystems IRIS 2022.2 中，我们引入了列存储作为持久化 IRIS SQL 表的新选项，可以将您的分析查询性能提高一个数量级。该功能在 2022.2 和 2022.3 中标记为实验性，但将在即将发布的 2023.1 版本中“升级”为完全支持的生产能力。

产品文档和这个介绍性视频已经描述了行存储（仍然是 IRIS 上的默认设置并在我们的整个客户群中使用）与列表存储之间的区别，并提供了有关为您的用例选择合适的存储布局的高级指导。在本文中，我们将详细阐述这个主题，并根据行业实践建模原则、内部测试和抢先体验计划参与者的反馈分享一些建议。

通常，如果你想部署一个解决方案，你需要手动添加项目、配置你的查找表和默认配置。
如果您拥有执行这些操作的所有权限，那也没关系。如果您想部署到客户的生产服务器，但您没有权限，则需要在文档中指明系统部署必须执行的所有步骤。

每秒插入大量记录，同时同步进行实时查询的能力称为混合事务分析处理 (HTAP)。 它也被称为 Transactional analytics 或 Transanalytics 或 Translytics，当存在来自工业物联网传感器的持续实时数据流或股票市场的波动数据时，它是非常有用的技术，并且允许实时或接近实时地查询这些数据集。

在本文中我将分享我在不同平台上运行带有测试流数据的演示，同时进行持续插入和持续查询，看看每个平台上有何不同反应，如在每个平台上输入和输出数据的速度以及它们的性能。 我在本演示中试验的平台包括：InterSystems IRIS、MariaDB 和 MySQL。

试验结果

20秒的测试时间里：

嵌入式 Python 模板

今天你们分享一个简单的嵌入式 Python 模板，我建议将其作为任何使用 InterSystems IRIS 并将使用嵌入式 Python 的通用项目的起点。

功能：

• 随时可用的嵌入式 Python；
• 3 种嵌入式 Python 开发方式示例；
• 随时可用的 VSCode 开发；
• 支持 Docker；
• 支持在线演示；
• 随时可用的 ZPM 优先开发。

下面讨论一下这些功能！