FTP ( Protocole de transfert de fichiers) est un protocole de réseau permettant de transmettre des fichiers sur des connexions TCP/IP dans un réseau (y compris l'Internet) configuré pour transférer des fichiers via ce protocole. Dans une transaction FTP, un expéditeur de fichiers est appelé hôte local. Un récepteur de fichiers impliqué dans le FTP est un hôte distant, et il s'agit généralement d'un serveur. Bien que de nombreux transferts de fichiers puissent être effectués à l'aide du protocole HTTP (Hypertext Transfer Protocol), le FTP est encore couramment utilisé pour transférer des fichie

Bonjur la Communauté!

La date de quatrième épisode d'une serie "Les 30' InterSystems" est déjà connue !

📅  Date : mardi 24 janvier 2023
⏱  Heure : 13:00 Heure d'été d'Europe centrale
⌛️  Durée : 30 minutes

Salut la Communauté!

Parce que je n'avais aucune idée de comment construire une solution d'intégration pour HL7 et que je ne savais pas par où commencer, j'ai décidé de suivre le cours Building Basic HL7 Integrations with InterSystems sur le portail d’apprentissage en ligne InterSystems Learning pour avoir au moins l'idée par où commencer. Après avoir tout étudié, j'ai décidé que ce serait peut-être une bonne idée de partager mes pensées et mes réflexions à ce cours avec tout le monde.

Salut la communauté,

Nous sommes ravis d'annoncer une nouvelle ↔ Developers Connections activité sur Global Masters.

Avez-vous une question / un sujet délicat dont vous souhaitez discuter avec quelqu'un ayant une expérience pratique ? Nous voulons qu'il soit facile pour vous de réseauter, de réfléchir à des idées et de discuter de questions avec vos pairs.

Vous pouvez désormais demander une connexion sur un certain sujet via le défi Global Masters, et également répondre aux demandes des autres ! Consultez la chaîne "Connexions".

Je veux faire une requête dans la base de données du Caché pour trouver les messages où un segment HL7 spécifique est égal à une valeur spécifique. Caché dispose-t-il d'une fonction d'interrogation de type "pipe to XML" ou "segment HL7" ?

Bonjour à tous, c'est avec grand plaisir que je vous annonce la V2 de mon application 'Contest-FHIR'.

Dans cette nouvelle version, j'ai utilisé de nouveaux outils et techniques que j'ai découverts lors de l'EUROPEAN HEALTHCARE HACKATHON auquel j'ai été invité par InterSystems en tant qu'invité et mentor pour présenter les multiples projets que j'ai réalisés lors de mon stage en avril 2022.

Aujourd'hui je vous présente la V2 de mon application, elle peut maintenant transformer un fichier CSV en FHIR en SQL en JUPYTER notebook.

C'est pour moi un grand pas en avant dans les technologies d'InterSy

Salut les développeurs,

Nous savons que vous l'attendiez depuis une année entière. Le moment est enfin venu !

Rejoignez Advent of Code 2022 avec InterSystems et participez à notre concours ObjectScript pour gagner des prix $$$$ !

Suite de tests d’E/S PerfTools #Analytics #Caché #HealthShare #InterSystems IRIS #Open Exchange #TrakCare But Cette paire d’outils (RanRead et RanWrite) est utilisée pour générer des événements de lecture et d’écriture aléatoires dans une base de données (ou une paire de bases de données) afin de tester les opérations d’entrée/sortie par seconde (IOPS). Ils peuvent être utilisés conjointement ou séparément pour tester la capacité matérielle des E/S, valider les IOPS cibles et garantir des temps de réponse disque acceptables. Les résultats recueillis à partir des tests d’E/S varient d’une conf

Dans l'article précédent, nous avons vu le contenu du message ORM et du message de réponse ORU. Examinons maintenant de plus près le message ACK.

Chaque fois qu'une application réceptrice accepte un message et consomme les données du message, elle est censée renvoyer un message ACKnowledgement (ACK) à l'application émettrice. L'application émettrice est censée continuer à envoyer un message jusqu'à ce qu'elle ait reçu un message ACK. C'est une partie importante de la norme HL7, le protocole de la confirmation de réception.

Salut la communauté,

C'est l'heure de voter ! Soumettez vos votes pour les meilleures applications de notre concours de programmation IRIS for Health axé sur la création de solutions FHIR pour la santé des femmes :

🔥 VOTEZ POUR LES MEILLEURES APPLICATIONS 🔥

Comment voter ? Détails ci-dessous.

Dans l'article précédent, nous avons vu le contenu du message ADT et un exemple de ADT^A04 avec toutes ses segments. Examinons maintenant de plus près d'autres types de messages largement utilisés comme ORM et le message de réponse ORU.

Salut les développeurs,

Nous sommes ravis de partager avec vous la nouvelle fonctionnalité géniale du tableau de bord d'analyse pour chaque membre de la communauté 🔥

À partir de maintenant, vous pouvez voir vos propres statistiques détaillées pour la semaine, le mois et tous les temps en cours, y compris :

• nombre de vues, pouces, commentaires, abonnés
• graphiques de la chronologie des vues, des pouces, des actions avec vos publications, commentaires
• un tableau contenant des informations sur les vues, les commentaires et les mentions J'aime pour chacune de vos publications

L'équipe d'InterSystems se dirige vers notre prochaine étape de hackathons - European Healthcare Hackathon à Prague du 25 au 27 novembre.

Les inscriptions se terminent le 20 novembre - alors n'hésitez pas à vous inscrire. Vous pouvez participer en ligne ou en personne!

InterSystems lancera le défi "Innovate with FHIR" avec des prix pour la meilleure utilisation des services InterSystems FHIR.

Dans l'article précédent, nous avons passé en revue les informations générales sur la norme HL7v2. Parlons maintenant de l'un des types de messages utilisés - ADT.

Messages HL7 ADT - Admission, sortie et transfert - sont utilisés pour communiquer les données démographiques des patients, les informations sur les visites et l'état du patient dans un établissement de santé. Les messages ADT sont l'un des types de messages HL7 les plus utilisés et les plus volumineux, car ils fournissent des informations sur de nombreux événements déclencheurs, notamment les admissions de patients, les enregist

Annonce de l'interface utilisateur Web InterSystems Container Registry

InterSystems a le plaisir d'annoncer la sortie de l'interface utilisateur Web InterSystems Container Registry. Cet outil est conçu pour faciliter la découverte, l'accès et l'utilisation des nombreuses images de conteneurs hébergées sur ICR.

L'interface utilisateur d'InterSystems Container Registry est disponible à l'adresse: https://containers.intersystems.com/contents

Nous avons un cas où un fournisseur peut nous envoyer plus d'informations dans le message DICOM plutôt que dans le message de résultat HL7. Théoriquement, il devrait être possible de prendre un DICOM et de le convertir en HL7, mais la question stupide est la suivante : quelqu'un l'a-t-il déjà fait ? Quelqu'un a-t-il un bon exemple de DTL qu'il a fait pour me montrer comment configurer les structures de message et la conversion ?
Merci
Scott Roth
Centre médical Wexner de l'Université d'État de l'Ohio

HL7 (Health Level 7) est un ensemble de spécifications techniques pour les échanges informatisés de données cliniques, financières et administratives entre systèmes d'information hospitaliers (SIH). Ces spécifications sont diversement intégrées au corpus des normes formelles américaines (ANSI) et internationales (ISO).

La norme HL7 version 2 (également connue sous le nom de Pipehat) a pour objectif de prendre en charge les flux de travail hospitaliers. Il a été initialement créé en 1989. Il définit une série de messages électroniques pour soutenir les processus administratifs, logistiques,

Nous essayons de trouver la source des messages abandonnés et avons remarqué que nous sommes incapables d'interroger EnsLib.HL7.Message avec des clauses WHERE ou ORDER BY dans notre instruction SQL.

Je sais que EnsLib.HL7.Message est un tableau système, mais existe-t-il un moyen d'ajouter des index supplémentaires à ce tableau pour que la requête s'exécute mieux/plus rapidement sans affecter le système ?

Salut la communauté,

Rencontrons-nous virtuellement lors de notre troisième table ronde communautaire ! Il s'agira d'une discussion de 60 minutes sur un sujet donné : Développer avec Python.

Inscrivez-vous via >> ce défi Global Masters << 

La capture des données est un véritable enjeu d’interopérabilité au sein d’un EDS car les sources et les langages techniques sont fortement hétérogènes.

Les données de santé peuvent provenir des systèmes d’information des hôpitaux, cliniques, centres de lutte contre le cancer, laboratoires, centres d’imagerie, bases nationales …

L’information peut être poussée par la source (HL7v2) ou collectée par l’EDS (FHIR, Web Services tiers et SQL).

La norme HL7v2 présente l’avantage d’être largement répandue dans les hôpitaux. Elle permet de recevoir un flux continu

Supply Chain

La plupart des entreprises sont confrontées aux défis de la supply chain en raison d’un manque de visibilité, d’un accès à leurs données en temps réel et d’une incapacité à prendre des décisions éclairées. Une solution « Sense and Respond » n’a jamais été aussi primordiale. De plus, la majorité des utilisateurs de la supply chain s’interrogent : « Comment exploiter au mieux les données issues de notre supply chain dynamique pour prendre des décisions prescriptives qui auront une incidence sur notre organisation ? »

InterSystems a la réponse. Dans le monde d’aujourd’hui, les données sont essentielles à la gestion d’une supply chain efficiente. Chez InterSystems, nous croyons en l’importance de pouvoir mettre à disposition des utilisateurs une plateforme qui offre un accès aux données de manière efficace, grâce à un moteur intelligent et convivial permettant l’identification de problèmes fondamentaux afin qu’ils deviennent des exceptions ou génèrent des solutions normatives.

Aujourd’hui, InterSystems vient en aide aux utilisateurs de la supply chain des secteurs du retail, des produits de grande consommation (PGC), de l’industrie manufacturière et de la santé. Nos solutions permettent une orchestration de vos données en temps réel.

Salut la Communauté!

Regardez cette vidéo de webinaire pour découvrez comment InterSystems peut permettre des chaînes d'approvisionnement d'être plus résilientes, flexibles et transparentes.

Salut la communauté,

Aujourd'hui est le deuxième jour du Supply Chain Event et nous sommes prêts à vous accueillir sur notre stand F22! 

Bonjour la communauté,

Bienvenue dans notre première InterSystems Ideas News !

Salut la communauté,

Nous sommes heureux de partager avec vous ce qui se passe au salon Supply Chain Event où nous sommes actuellement présents! Nos experts @Sylvain Guilbaud, @Robert Bira, @Adeline Icard, Bertrand Cayzac, Mark S. Holmes et @Ming Zhou sont prêts à vous accueillir et vous présenter nos solutions pour une Supply Chain étendue digitale et intelligente.

Cet article aborde les questions de Questionnaire et QuestionnaireResponse de FHIR depuis la création du formulaire jusqu'au téléchargement sur le serveur et la façon de les remplir.

tl;dr :

• En utilisant cet outil en ligne vous pouvez facilement créer votre propre formulaire en partant de zéro ou en utilisant un modèle d'un formulaire existant.
• En utilisant ce serveur FHIR local d'InterSystems you can easily store your FHIR resources and Questionnaire.
• En utilisant cet application vous pouvez manipuler, comme si vous étiez un praticien, le questionnaire et la réponse pour chaque patient sur v

InterSystems a le plaisir d'annoncer la sortie de la version 2.0 de System Alerting & Monitoring (SAM).

Qu'est-ce que SAM ?

SAM combine l'API de surveillance et Log Monitor avec des outils standard familiers de l'industrie tels que Grafana et Prometheus pour créer une solution de surveillance et d'alerte de base pour les clusters IRIS.

Pour en savoir plus sur SAM, consultez le Guide d'alerte et de surveillance du système.

 Quoi de neuf dans SAM 2.0 ?

Les outils standard de l'industrie sur lesquels SAM s'appuie ont tous été mis à niveau.

Exportation et importation de configuration – Vou

Selon une étude menée par IDC, 83% des CEO souhaitent que leur organisation soit plus axée sur l’utilisation de la donnée. Paradoxalement, 92% d’entre eux n’ont pas confiance dans les données de leur entreprise. Comment convaincre les décideurs d’appuyer davantage leurs décisions sur les données (Data Driven) plutôt que sur leurs intuitions et leurs connaissances du métier ?

Les enjeux actuels dans la chaîne d’approvisionnement confirment que les données s’imposent comme un actif précieux et indispensable dans l’élaboration et l’exécution d’une stratégie Data Driven.

** Révisé le 12 février 2018

Bien que cet article concerne InterSystems IRIS, il s’applique également aux distributions Caché, Ensemble et HealthShare.

Introduction

La mémoire est gérée en pages.  La taille de page par défaut est de 4 Ko sur les systèmes Linux.  Red Hat Enterprise Linux 6, SUSE Linux Enterprise Server 11 et Oracle Linux 6 ont introduit une méthode permettant d’augmenter la taille des pages en 2 Mo ou 1 Go en fonction de la configuration du système, connue sous le nom de HugePages.

Au début, les HugePages devaient être attribuées au démarrage et, si elles ne sont pas gérées ou calculées correctement, elles pourraient entraîner un gaspillage de ressources.  En conséquence, diverses distributions Linux ont introduit Transparent HugePages avec le noyau 2.6.38 activé par défaut.  Il s’agissait d’un moyen d’automatiser la création, la gestion et l’utilisation de HugePages.  Les versions antérieures du noyau peuvent également avoir cette fonctionnalité, mais peuvent ne pas être marquées comme [toujours] et potentiellement définies sur [madvise].

Transparent Huge Pages (THP) est un système de gestion de la mémoire Linux qui réduit la surcharge des recherches TLB (Translation Lookaside Buffer) sur les machines avec de grandes quantités de mémoire en utilisant des pages de mémoire plus grandes.  Cependant, dans les versions Linux actuelles, THP ne peut mapper que l’espace de tas et de pile de processus individuels.