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· 三月 14 阅读大约需 3 分钟
Fhir-肝炎预测

使用 FHIR SQL BUILDER 处理 FHIR 资源以预测患丙型肝炎疾病的概率

随着科技的发展,医疗行业也在不断的进步,人类也往往更加关注自身的健康,
通过计算机学习和处理数据集,可以预测疾病。

前提条件:使用 FHIR 和 ML的能力
首先,我们的数据集从kaggle获得,并根据患者性别、年龄、ALP或ALT转化为FHIR资源,并导入到FHIR资源库中

要导入FHIR资源库,我们可以使用以下命令:

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在上一篇文章中,我们了解了如何恢复存储在特定 HIS 数据库中的资源,因此今天我们将了解如何在 HIS 中添加新记录,其来源是我们在系统中收到的 FHIR 资源。

FHIR 的 CRUD 操作

FHIR 的主要功能之一是通过 Rest API 支持 CRUD 操作,这意味着任何使用 FHIR 的系统都必须提供对 GET、POST、PUT 和 DELETE 类型的 HTTP 调用的支持。在今天的文章中,我们将了解如何管理对安装 FHIR 适配器时自动配置的端点的 POST 调用。

如果我们回顾资源存储调用的 FHIR 规范,我们会发现它告诉我们,用于调用的 URL 必须遵循以下格式:

http(s)://server_url/{endpoint}/{Resource}

在我们的示例中,我们将不使用安全调用,因此我们的 URL 将如下所示:

http://localhost:52774/Adapter/r4/Patient

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· 三月 14 阅读大约需 6 分钟
教程:将 OpenAI 添加到互操作性生产中

人工智能(AI)最近受到广泛关注,因为它可以改变我们生活的许多领域。更好的计算机能力和更多数据帮助人工智能完成了许多惊人的事情,例如改进医学测试和制造自动驾驶汽车。人工智能还可以帮助企业做出更好的决策,提高工作效率,这也是人工智能越来越流行和广泛应用的原因。如何将 OpenAI API 调用集成到现有的 IRIS 互操作性应用程序中?

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· 十二月 29, 2023 阅读大约需 9 分钟
使用 FHIR 适配器在传统系统上提供 FHIR 服务 - 阅读资源

我们继续推出有关可供 HealthShare HealthConnect 和 InterSystems IRIS 用户使用的 FHIR 适配器工具的系列文章。

在前几篇文章中,我们介绍了小型应用程序,并在此基础上建立了我们的工作,并展示了安装 FHIR 适配器后在 IRIS 实例中部署的架构。在今天的文章中,我们将看到一个示例,说明如何执行最常见的 CRUD(创建 - 读取 - 更新 - 删除)操作之一,即读取操作,我们将通过恢复资源来完成此操作。

什么是资源?

FHIR 中的一个资源对应一种相关的临床信息,这种信息可以是病人(Patient)、对实验室的请求(ServiceRequest)或诊断(Condition)等。每种资源都定义了组成它的数据类型,以及对数据的限制和与其他类型资源的关系。每个资源都允许对其包含的信息进行扩展,从而满足 FHIR 80% 以外的需求(满足 80% 以上用户的需求)。

在本文的示例中,我们将使用最常见的资源 "Patient"。让我们来看看它的定义:

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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:

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想必大家都听说过 FHIR 是解决系统间所有互操作性和兼容性问题的灵丹妙药和解决方案。就在这里,我们可以看到他手持一份 FHIR 资源,愉快地享受其中:

但对于我们这些普通人,我们将做一个小小的介绍。

什么是 FHIR?

让我们直接进入定义:FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resource)是由HL7(Health Level 7标准组)开发的一种互操作性标准,旨在实现医疗行业中不同系统之间的电子医疗数据交换。

FHIR 从根本上基于哪些技术?

主要是通过 REST API 和 JSON 格式进行 HTTP 调用的结合(尽管它可以是 XML 以及我们可用的任何其他通信,具体根据我们的使用情况)。

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您好!社区的各位老师,

在我的上一篇文章中,我们学习了以下主题:

  1. 什么是 Docker?
  2. Docker 的一些好处
  3. Docker 是如何工作的?
  4. Docker 镜像
  5. Docker容器
  6. Docker 镜像存储库
  7. InterSystems 的 Docker 镜像存储库
  8. Docker安装
  9. Docker 基本命令
  10. 使用 Docker 运行 IRIS 社区版
  11. Docker 桌面图形用户界面

在本文中,我们将讨论以下主题:

  1. 使用 Docker Compose 文件( YAML 文件)
  2. Docker 文件的使用(用于构建 Docker 镜像)
  3. Docker 卷的使用

那么让我们开始吧。

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· 九月 5, 2023 阅读大约需 11 分钟
HTTP请求监控响应时间

嗨,开发者们!

今天我想谈谈一个让我感到困难的话题。我相信你们中的很多人一定已经遇到过这种情况(所谓的“瓶颈”)。由于这是一个广泛的主题,因此本文将仅重点关注识别可能导致缓慢问题的传入 HTTP 请求。我还将向您提供我开发的一个小工具来帮助识别它们。

我们的软件变得越来越复杂,处理来自不同来源的大量请求,无论是前端还是第三方后端应用程序。为了确保最佳性能,必须有一个能够记录一些关键测量的日志系统,例如响应时间、global引用的数量以及每个 HTTP 响应执行的代码行数。作为工作的一部分,我参与了 EMR 软件的开发以及事件分析。由于用户负载主要来自 HTTP 请求(REST API 或 CSP 应用程序),因此在发生普遍缓慢问题时进行此类测量的需求变得显而易见。

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VR ICU® 是 InterSystems FHIR 创新孵化器 Caelestinus 的参与者。这篇文章将向您介绍我们利用 InterSystems FHIR Server 为医疗保健提供的 VR 解决方案。

我们是一家技术初创企业虚拟实验室,利用先进的 VR/AR 技术开发解决方案。VR ICU® 是一个针对重症监护室医务人员的培训平台,是在 Covid 时代为满足医院需求而创建的。

与InterSystems合作的优势

我们的 VR ICU® 解决方案符合实践需求,是与医院合作开发的。

除了技术解决方案和技能学习本身,记录培训课程、培训进度和成功率对于医院或麻醉学和重症监护部门的有效管理也至关重要。医务长可以通过了解谁在何时接受了培训,清楚地掌握能够在重症监护室使用设备的人员数量,从而有效地对他们进行培训,以保持技能、有控制地规划人员技能储备并提高他们的能力。

在这方面,与 InterSystems 的合作对我们来说至关重要,它使我们能够在应用程序中存储每次培训期间的数据。目前,我们会记录参与者的姓名、培训日期和时长、培训类型、设备类型、错误数量和类型,必要时还会记录培训成功完成的信息。

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· 七月 31, 2023 阅读大约需 2 分钟
ChatGPT 与 InterSystems FHIR SQL 数据库构建器

FHIR® SQL Builder或 Builder 是 InterSystems IRIS 医疗版数据平台 的一个组件。它是一种复杂的投射工具,用于将 InterSystems IRIS 医疗版数据平台FHIR 存储库中的数据创建为自定义的 SQL 模式,而无需将数据移动到单独的 SQL 存储库中。 Builder 专门设计用于与 InterSystems IRIS 医疗版数据平台中的 FHIR 存储库和多模型数据库配合使用。

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· 二月 28, 2023 阅读大约需 3 分钟
用一个命令设置您的 InterSystems FHIR 服务器

嗨,InterSystems 开发人员!

最近我更新了FHIR 开发模板,它发布了一个 IPM 包fhir-server ,使 InterSystems FHIR 服务器的设置成为一个微不足道的手动或自动或编程的程序,只需一条命令。

请参阅下文,了解如何从中受益。

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

以下所有详细信息。

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· 一月 19, 2023 阅读大约需 10 分钟
请求和接收测试结果(HL7v2的消息OML、ORL和ORU)

在上一篇文章中,我们看到了最常用的HL7消息类型之一--ADT(入院、出院、转院)的结构,以及ADT^A04的例子和它所有字段的描述。现在让我们来看看另一个数据流,它与测试订单的订购和履行有关。我说的是ORM(从2.5版本开始,你应该使用特定的消息来订购测试,如OMG、OML、OMD、OMS、OMN、OMI和OMP),ORL和ORU消息。在一个非常简化的情况下,数据的交换可能看起来像这样。

让我们更详细地看一下这些消息。

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· 一月 19, 2023 阅读大约需 4 分钟
在globals中序列化 Python 对象

动机

这个项目是在我考虑如何通过Embedded Python让Python代码自然地处理IRIS globals所提供的可扩展的存储和高效的检索机制时想到的。

我最初的想法是使用globals创建一种Python字典的实现,但很快我就意识到,我应该首先处理对象的抽象问题。

所以,我开始创建一些可以包装Python对象的Python类,在globals中存储和检索它们的数据,也就是说,在IRIS globals中序列化和反序列化Python对象。

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· 十二月 31, 2022 阅读大约需 10 分钟
HL7 ADT消息的类型和ADT^A04的例子

在上一篇文章中,我们讨论了标准 HL7v2 的起源、结构和消息类型。现在让我们看一下最常用的消息类型之一及其结构示例。我说的是 ADT。

HL7 ADT 消息(入院、出院、转院)用于在医疗机构传达基本患者信息、就诊信息和患者状态。 ADT 消息是使用最广泛且容量最大的 HL7 消息类型之一,因为它为许多触发事件提供信息,包括患者入院、注册、取消、更新、出院、患者数据合并等。

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· 十一月 30, 2022 阅读大约需 5 分钟
HL7v2到底是什么?!

HL7(Health Level 7)是一套技术规范,用于医院信息系统(HIS)之间临床、财务和管理数据的计算机互交换。这些规范被不同程度地被纳入美国(ANSI)和国际(ISO)正式标准的语料库中。

HL7的L7表示它是在OSI模型的第7层,换句话说,在应用层运行的标准。这意味着HL7不需要考虑交换的安全性,也不需要考虑信息传输的安全性(这一点由较低层次的层来保证,例如用于安全的SSL/TLS或用于数据传输的TCP)。更准确地说,第7层支持终端用户进程和应用的通信,以及面向用户的软件应用的数据展示。作为OSI模型的最高层,也是最接近最终用户的层,第7层提供特定的应用功能,如识别通信伙伴和它们之间的服务质量,确定资源可用性,考虑隐私和用户认证,以及同步通信,并将应用与OSI模型的较低层连接起来。

回到HL7标准,HL7第二版标准(也称为Pipehat)最初创建于1989年,但目前仍在使用并定期更新,形成了2.1、2.2、2.3、2.3.1、2.4、2.5、2.5.1、2.6、2.7、2.7.1、2.8、2.8.1、2.8.2和2.9版本。v2.x标准是向后兼容的(例如,基于2.3版本的信息将被支持2.6版本的应用程序所理解),在更高的版本中,你会看到一些字段是专门为它而留的。

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· 十月 24, 2022 阅读大约需 8 分钟
自动部署自适应分析Adaptive Analytics

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:

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