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。

Builder 的目标是使数据分析师和商业智能开发人员能够使用熟悉的SQL分析工具使用 FHIR，而无需学习新的查询语法。 FHIR 数据以复杂的有向图编码，无法使用标准 SQL 语法进行查询。基于图的查询语言 FHIRPath 旨在查询 FHIR 数据，但它是非关系型的。 Builder 使数据管理员能够使用表、列和索引创建其 FHIR 存储库的自定义 SQL 来投射，使数据分析师能够查询 FHIR 数据，而无需学习 FHIRPath 或 FHIR 搜索语法的复杂性。
存储库将加载 FHIR 资源，您所需要做的就是配置 FHIR SQL BUILDER。
对于配置，导航到http://localhost:55037/csp/fhirsql/index.

#Embedded Python #HL7 #InterSystems IRIS for Health

写在回复社区帖子《Python能否动态创建HL7消息》中。

前提条件和设置

使用一个启用了集成的命名空间。
注意：USER命名空间默认不启用互操作性。
如果以下建议创建一个新的互操作性命名空间来探索功能。

# 切换到
ZN "[互操作性名称空间名称]"

# 启动交互式Python shell：
Do $SYSTEM.Python.Shell()

启动脚本

#Load dependencies

import datetime as dt
import uuid

# Cache current time in CCYYMMDDHHMMss format
hl7_datetime_now=dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')

# Create HL7 Message
hl7=iris.cls("EnsLib.HL7.Message")._New()

# Set the doc type
# 2.5.1:ORU_R01 - Unsolicited transmission of an observation message
hl7.PokeDocType("2.5.

您好！社区的各位老师，

在本文中，我们将学习以下主题：

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

那么让我们开始吧。

1.什么是Docker？

Docker 是一种虚拟化软件，可以让应用程序的开发和部署变得非常简单。 Docker 通过将应用程序打包到所谓的容器中来实现此目的，该容器保留应用程序运行所需的所有内容，包括应用程序的实际代码、其库和依赖项、运行时和环境配置。

Docker 是一个容器化平台，允许开发人员在容器化环境中创建、部署和运行应用程序。 Docker 提供了一种将应用程序及其依赖项打包到单个容器中的方法，该容器可以在任何支持 Docker 的计算机上运行。这使得创建可快速、轻松部署的可移植、轻量级应用程序变得容易。

2. Docker 的一些好处

您可以在下面找到使用 Docker 的一些好处：

• 可移植性Docker 容器可以在任何支持 Docker 的机器上运行，从而可以轻松地跨不同环境部署应用程序。

嗨社区，
在本文中，我将演示 InterSystems Embedded Python 的用法，我们将涵盖以下主题：

• 1-嵌入式Python概述
• 2-嵌入式Python的使用
  • 2.1- 从 ObjectScript 使用 Python 库
  • 2.2- 从 Python 调用 InterSystems API
  • 2.3- 一起使用 ObjectScript 和 Python

• 3-使用python内置函数
• 4-Python 模块/库
• 5 个嵌入式 Python 用例
  • 5.1- 使用 python Reportlab 库打印 PDF
  • 5.2-使用Python二维码库生成二维码
  • 5.3- 使用 Python Folium 库获取 GEO 位置
  • 5.4- 通过使用在交互式地图上生成和标记位置 Python Folium 库
  • 5.5- 使用 Python Pandas 库进行数据分析

• 6-总结

我们从概述开始

1-嵌入式Python概述

嵌入式 Python 是 InterSystems IRIS 数据平台的一项功能，它允许 Python 开发人员完全直接地访问 InterSystems IRIS 中的数据和功能。

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。

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。

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。

它是如何工作的?

像 ObjectScript 的%DispatchGetProperty(), %DispatchSetProperty() 和%DispatchMethod()一样, Python 有委托对象的属性和方法调用的方式。

当你设置或获取一个对象属性时，Python 解释器让你通过方式 __setattr__(self, name, value) 和 __getattr(self, name)__来截获这个操作。

请看这个相当基本的例子。

>>> class Test:
.         def __init(self, prop1):
.                 self.prop1 = prop1
.

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。

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。

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：

apt update
apt install -y jq

首先，我们需要登录以获得一个API访问令牌。这个令牌也适用于引擎本身的方法。我们必须将访问令牌保存在一个变量中，因为现在我们几乎在每个请求中都需要它。对于一个标准的登录和密码admin/admin，该命令将看起来像这样：

TOKEN=$(curl -u admin:admin --location --request GET 'http ://localhost:10500/default/auth')

接下来，我们需要一个活跃的引擎来与API交互。

在我们开始谈论数据库和现有的不同数据模型之前，我们最好先谈谈什么是数据库以及如何使用它。

一个数据库是以电子方式存储和访问的有组织的数据集合。 它用于存储和检索通常与主题或活动相关的结构化、半结构化或原始数据。
每个数据库的核心至少存在一个用于描述其数据的模型。 并且根据它所基于的模型，一个数据库可能具有略微不同的特征并存储不同数据类型。

要写入、检索、修改、排序、转换或打印数据库中的信息，需要使用称为数据库管理系统 (DBMS) 的软件。

数据库及其各自的数据库管理系统的大小、容量和性能增加了几个数量级。 各个领域的技术进步使之成为可能，例如处理器、计算机内存、计算机存储和计算机网络。 一般来说，数据库技术的发展根据数据模型或结构分为四代：导航型、关系型、对象型和后关系型。

与以特定数据模型为特征的前三代不同，第四代包括许多基于不同模型的不同数据库。 它们包括列、图、文档、组件、多维、键值、内存等。所有这些数据库都由一个单一的名称 NoSQL 联合起来（没有 SQL，或者现在更准确地说不仅仅是 SQL）。

而且，现在出现了一个新的类，叫做NewSQL。 这些是现代关系数据库，旨在为在线事务处理工作负载（读写）提供与 NoSQL 系统相同的可扩展性能，同时使用 SQL 和维护 ACID。

顺便说一下，在这些第四代数据库中，有那些支持上述提及的多种数据模型的数据库。 它们被称为多模型数据库。

本文将讨论 FHIR 中的问卷和问卷反馈（Questionnaire and Questionnaire Response）， 从创建表单到上传到服务器以及如何填写它们。

tl;dr :

• 通过使用该工具链接“ this online tool” ，您可以轻松的开始构建您自己的表单，或者使用现有模版。
• 通过使用InterSystems 本地FHIR 服务器链接“ this InterSystems local FHIR server” ，您可以轻松的存储您的FHIR资源和问卷。
• 通过使用此应用程序“this app” ，您可以像医生一样操作，对您的 FHIR 服务器上的每位患者进行问卷调查和回复。

需要注意的是，该应用程序不使用 Content-Type 'application/json+fhir' 进行通信，而只是使用 Content-Type 'application/json' ，所以它不会像我们的本地 InterSystems FHIR 服务器那样工作。

这就是为什么我创建了这个 GitHub 存储库“this GitHub repo”，其中包含应用程序的修改版本，使用 Content-Type 'application/json+fhir'，拥有本地 FHIR 服务器和指向问卷生成器工具的链接以及一些解释。

InterSystems Native SDK for Python是 InterSystems IRIS APIs 的轻量级接口，曾经只能通过 ObjectScript 使用。

准确地说，我对调用 ObjectScript 方法、类方法的能力特别感兴趣。 它可以工作，而且效果很好，但默认情况下，调用只支持标量参数：字符串、布尔值、整数和浮点数。

但如果你想：

- 传递或返回结构，例如字典或列表

- 传递或返回流

您需要编写一些粘合代码或使用这个project （使用 pip install edpy 安装）。 edpy 包会给你一个简单的签名：

它允许您调用任何 ObjectScript 方法并返回结果。

这篇文章是上一篇文章的延续https://cn.community.intersystems.com/post/首次使用intersystems-iris-互操作性-一个production是什么？

在上一篇文章：https://cn.community.intersystems.com/post/首次使用intersystems-iris-互操作性-一个production是什么？  我们查验了什么是Production. 我们运行了示例代码，并在Visual Trace 页面查验了如何将流动消息的内容引入进Production中。

本文将回顾消息messages的概念和定义，和消息如何在系统集成所需的开发内容中用于组件之间发送和接收数据。

• Production生产http://[https://cn.community.intersystems.com/post/首次使用intersystems-iris-互操作性-一个production是什么？  
• Message消息
• Components组件
  
  • Business Services业务服务
  • Business Processes业务流程
  • Business Operations业务操作

在创建 一个Message消息之前，让我们回顾一个案例研究。

#Open Exchange

您可能已经看到邀请分享您的 Open Exchange 应用程序的演示：Share a Demo of Your Open Exchange Application
它背后的服务——InterSystems Online Demo Server (ODS)——这不是什么新事物

作为奖励积分，我在 21 年 3 月的 InterSystems 开发者工具大赛：InterSystems Developer Tools Contest 中第一次看到它。
在后来的比赛中成为一个固定的奖励项目。实际是#24。
到今天，我们已经看到 OEX 中列出了 80 个可在 ODS 上使用的软件包：80 packages listed in OEX as available on ODS 

对我来说，开发人员的优势是显而易见的：

• 给予您的“客户”直接访问您产品的渠道。
  • 视频也是一个很好的推广工具。
  • 但是您知道使用自己的产品并没有那么令人印象深刻。

• 您的 Docker 容器是在“规范”安装中构建的。
  • 毫无疑问，Docker 是一个令人印象深刻的工具。
  • 在 Win、MAC 和 Linux 上有各种可能会让人头疼的版本。
  • 我跳过关于特殊功能和设置的个人赘述。
  • 您的“客户”可以节省时间来快速查看您提供的方案。
  • 您可以确定他会看到您计划让他看到的内容。

InterSystems IRIS 2021.1 的发布引入了自适应分析(Adaptive Analytics)的介绍。 为了开始使用和熟悉 InterSystems IRIS BI cube示例，我们创建了一个用于自适应分析的 HoleFoods 应用程序示例模版。 此示例应用程序可在 Open Exchange 上获得， 还有一个学习服务课程learning services course 可用于了解有关自适应分析的更多信息。

这篇文章是前面文章[首次使用InterSystems IRIS] 互操作性: 它是如何工作的？的延续。

在上一篇文章中，解释了互操作性菜单如何用于系统集成。

在本文中，我想解释如何用互操作菜单开发系统集成。

首先，您想创建什么样的业务流程？ 请一边思考，一边开始以下内容。

• Production（生产）
• 消息
• 组件
  
  • 业务服务
  • 业务流程
  • 业务运营

Production被定义和用作指定系统集成所需的组件及存储组件的配置，这些配置通过管理门户界面使用（内部被存储为生产的类定义）。

例如，假设您正在创建一个业务服务，该服务定期处理放置在指定目录中的文件。 在这种情况下，有必要准确配置要监测的目录和要处理的文件。 一个生产就是预先准备好用于存储这些配置。

这些配置取决于发送和接收数据的组件所使用的适配器。

适配器是用于简化与外部系统连接的类，有些是协议特定的，如 Mail/File/SOAP/FTP/HTTP/SQL/TCP，有些是标准特定的，如 HL7。

有关适配器的更多信息，请参阅文档（protocol-specific adapters and adapters related to EDI documentation）

由于我们将必要的组件定义为Production，“启动Production”将启动系统集成，而“停止Production”将停止系统集成。

这篇文章的目的是为了说明如何使用互操作菜单实现系统集成。

图片左侧窗口是接受外部系统发送信息的窗口。

信息接收方式种类很多，如定时监控指定目录来读取文件，定期查询数据库，输入且等待信息输出，或直接调用其他应用程序系统传送信息。

在系统集成配置中创建IRIS 互操作性菜单，接收到存储在一个对象中的信息被称为一条消息message（以下统称为消息）。消息被发送到组件component （以下统称为组件）中做后续处理。

使用所有接收到的信息或仅使用其中的一部分就能用来创建消息。

假设您要将信息中包含的消息发送给外部系统。这种情况下，需要将该消息发送给负责请求外网处理的组件（图右侧）。接收到消息的组件会请求外部系统对其进行处理。

此外，假设一条消息需要人工审查、数据转换或附加数据。这种情况下，消息会被发送到图表中间的业务流程管理组件（BPM），该组件负责协调处理业务流程。

消息用于在每个组件之间发送和接收数据。当发送或接收消息时，消息会被自动存储在数据库中。

由于消息存储在数据库中，因此在数据转换前后可以检查其差异性。在操作期间，或过程中间重新开始（重新发送），可以检查作为问题根源的消息。在开发、测试和操作的每个阶段可以验证正在使用的消息状态。

这篇文章的目的是为了说明如何使用互操作菜单实现系统集成。

图片左侧窗口是接受外部系统发送信息的窗口。

信息接收方式种类很多，如定时监控指定目录来读取文件，定期查询数据库，输入且等待信息输出，或直接调用其他应用程序系统传送信息。

在系统集成配置中创建IRIS 互操作性菜单，接收到存储在一个对象中的信息被称为一条消息message（以下统称为消息）。消息被发送到组件component （以下统称为组件）中做后续处理。

使用所有接收到的信息或仅使用其中的一部分就能用来创建消息。

假设您要将信息中包含的消息发送给外部系统。这种情况下，需要将该消息发送给负责请求外网处理的组件（图右侧）。接收到消息的组件会请求外部系统对其进行处理。

此外，假设一条消息需要人工审查、数据转换或数据附加。这种情况下，消息会被发送到图表中间的业务流程管理组件（BPM），该组件负责协调处理流程。

消息用于在每个组件之间发送和接收数据。当发送或接收消息时，消息会被自动存储在数据库中。

由于消息存储在数据库中，因此在数据转换前后可以检查其差异性。在操作期间，或过程中间重新开始（重新发送），可以检查作为问题根源的消息。在开发、测试和操作的每个阶段可以验证正在使用的消息状态。

一个简单的系统集成图将分为三个部分（业务服务、业务流程和业务操作），如下图所示。