航班预订——示例

在数字化时代，数据的重要性无可置疑。数据作为新型生产要素，不仅在宏观政策层面得到党和政府的大力推动，也是医院高质量发展的关键和改变医疗行业的驱动力。随着医疗信息化的迅猛发展，我们正迈向一个数据随处可及、人人可用易用的医疗信息化时代。这一时代将数据与人的需求相结合，致力于让数据能“主动”找到需要他们的医护人员和患者，每一个行业从业者，都应致力于为医护人员和患者提供简单易用的软件解决方案，减少工作量，提高效率，推动医疗行业的进步。

数据与人的融合是实现医疗行业数字化转型的核心。当然，医疗数据的收集、存储和管理对于提供高质量的医疗服务至关重要。然而，仅仅有大量的数据并不足够，我们需要将数据与人的需求紧密结合起来。这意味着我们应该让更多的数据关联起来，并且能服务于更多的人群，让患者能够随时随地访问他们的电子病历，让医生和科研人员也能及时有效地获取病人在医院围墙内外进行治疗和健康管理的数据，并且以直观易懂的方式呈现给医护人员和患者，使他们能够快速、准确地获取所需的信息。数据的融合还包括将不同来源的数据整合起来，为医护人员提供全面、完整的视图，同时基于医疗诊断的规则，不管是通过CDSS的形式，还是通过ChatBot（聊天机器人），帮助他们做出更好的决策。

将 FHIR 文档（例如患者信息表、出院摘要）发布到 FHIR 存储库时：

EndPoint端点/Bundle捆绑

您可以使用上述 URL 进行 POST。 （以下示例使用 IRIS for Health 提供的 FHIR 存储库。）

我将检查 GET 请求。

我能够确认我能够注册。

对于在FHIR repository注册的FHIR文档，如果能通过指定文档编号来GET会很方便，由于支持，无法对指定Composition.identifier的Bundle资源进行GET请求。

嗨社区！

想与您分享我在Telegram中使用GPT创建“我自己的”聊天的练习。

这个应用需要用到 Open Exchange 上的两个组件：@Nikolay Solovyev 的Telegram Adapter和@Kurro Lopez的IRIS Open-AI

因此，通过此示例，您可以在 Telegram 中使用 ChatGPT 设置自己的聊天。

让我们看看如何让它发挥作用！

你好社区！

今天我继续我的全球峰会活动，欢迎你们来到第二天。

上午的演讲专门针对 IRIS 数据平台（太棒了！）。

Scott Gnau 首先解释了为什么 IRIS 被称为 IRIS。我居然才知道！

开发者们可以让轻松让全世界了解他们如何与Epic软件进行连接

2022年12月，全球排名第一的电子病历厂商Epic宣布发布Connection Hub供应商服务平台，供全球供应商来分享他们与Epic软件实现互操作能力的平台。

这个新网站于2023年1月9日开放，将允许所有与Epic有连接的供应商列出他们的应用，并自我报告他们是否已经实现了成功的数据交换。网站访问者，包括Epic客户，可以看到供应商提供的信息，如应用描述和网站链接。

Connection Hub将对所有供应商开放，目的是使供应商更容易加入其在线产品目录。希望被列入名录的供应商可以通过提供他们的信息和完成一个可选填的问卷来加入。除了Connection Hub，Epic还将推出供应商服务--提供Epic的新闻通讯、详细的教程、扩大的测试沙盒和技术支持的访问。

EPIC现有应用市场将进行更新并计划在今年晚些时候重新启动。 目前在应用市场的供应商将自动迁移到Connection Hub供应商服务平台。所有连接将不会受到影响，在应用市场中接受服务、API和测试工具的供应商将继续通过Connection Hub进行。对于那些目前在应用市场中列有实时连接的供应商，EPIC将为他们提供一个简单的方法，将其现有信息转移到Connection Hub。

嗨开发者们！

如您所知，InterSystems IRIS 除了Global、对象、文档和 XML 数据模型还支持关系，其中 SQL 语言也被用来处理数据。

与其他关系型 DBMS 一样，InterSystems IRIS 有自己的特点。

我开始这篇文章是为了抛砖引玉，并邀请您分享您的小诀窍 - 我会根据收到的评论更新内容。

开始了！

好不好玩，能当真吗？

最近几个月，大型语言模型GPT正在激起一些现象。因此，上周末我不可避免地也在玩 ChatGPT，以探究它是否会成为我正在敲打的一些基于 BERT 的“传统”AI 聊天机器人的补充，或者更确切地说，它是否会淘汰它们。

玩的时候脑子里冒出一个念头。通过略微理论化或哲学化，最终互操作性标准（如 HL7 和 FHIR 等）是一种“语言”，对吗？ HL7 有自己的语法、规则、词汇甚至方言——每个系统都有自己的语调。这就是为什么当一台机器与另一台机器对话时，它们需要翻译器（例如 DTL 转换）来实现相互理解。

所以环顾四周，似乎一切都是语言：编码是语言：python，javascript和COS也是语言。 HL7、FHIR 甚至 XML 或 JSON 都是语言，只是它们比自然语言更结构化，那么 GPT 应该更容易上手吗？

那么，我们可以从简单地重用 GPT 的预训练编码语言模型来模拟 DTL 开始吗？我们还没有进行调整，以下是初步结果：

InterSystems IRIS 2022.2 具有适用于 Python 的原生 SDK (https://docs.intersystems.com/iris20222/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAG...)。

我们知道如何使用 IRIS Object Script $Order 函数遍历Global数据结构。

在这里，您将找到一个在 IRIS 环境中使用 Python 的简单程序，以及另一个在 Python 环境中使用 ObjectScript 的简单程序。另外，我想分享一些我在学习实践时遇到的麻烦。

IRIS 环境中的 Python

比方说，您在 IRIS 环境中想要解决一个您认为使用 Python 更容易或更有效的问题。

您可以简单地更改环境：像创建任何其他方法一样创建您的方法，并在其名称和规范的末尾添加 [Language = python]：

您可以在该方法中使用任何类型的参数，并且要访问它们，您可以执行与在 COS 中完全相同的操作：

假设您有这个 %String 参数 Arg 和一个来自自定义类的参数 OtherArg。这个其他类可能具有标题和作者等属性。您希望像这样访问：