Référence : Build 2025.1.0.1.24372U.25e14d55

Cette version apporte des améliorations significatives à la sécurité, aux capacités d'analyse et à l'expérience utilisateur, ainsi que des améliorations opérationnelles majeures visant à réduire les temps d'arrêt et à améliorer la fiabilité.

Bonjour les développeurs,

Nous avons une excellente nouvelle : la Communauté des Développeurs dispose d'un nouvel assistant intelligent et proactif :

🤖 Bot IA de la Communauté des Développeurs, alias @DC AI Bot 🤖

Utilisant la même technologie de recherche vectorielle IRIS que l'assistant IA de DC, notre nouveau @DC AI Bot va encore plus loin :

👉 il analyse automatiquement chaque nouvelle question et, s'il trouve une réponse pertinente, la laisse directement dans les commentaires.

Bonjour, utilisateurs CCR des sites TrakCare !

L'équipe Certification d'InterSystems Learning Services développe actuellement un examen de certification InterSystems CCR EHR (aussi appelé TrakCare) Specialist. Nous sollicitons les commentaires de notre communauté afin de finaliser le contenu de l'examen.

InterSystems Kubernetes Operator (IKO) 3.8 est désormais disponible. IKO 3.8 ajoute de nouvelles fonctionnalités ainsi que de nombreuses corrections de bugs et mises à jour de sécurité. Parmi les points forts :

Bonjour à tous les membres de la communauté!

Beaucoup d'entre vous se souviennent certainement des fonctionnalités NLP disponibles dans IRIS sous le nom iKnow, qui ont été supprimées depuis peu de temps. Mais... Tout a-t-il été supprimé ? NON! Un petit village résiste à la suppression: les index iFind!

IrisTest est un outil léger, puissant et facile à utiliser, conçu pour simplifier la génération de rapports de tests unitaires. Il comprend un interpréteur de commandes interactif et une API pour faciliter la communication, permettant aux développeurs de gérer et de générer facilement des rapports pour leurs tests dans des formats variés. Que vous déboguez ou créiez des rapports détaillés pour analyse, IrisTest rend le processus fluide et efficace!

Salut tout le monde !

Parfois, lorsqu’on conçoit une méthode de classe et qu’on y ajoute de plus en plus de fonctionnalités utiles, le nombre de paramètres peut rapidement atteindre 10, voire plus.

Cela devient alors assez difficile pour les utilisateurs de ces méthodes utiles de se rappeler de la position des paramètres importants, et il devient très facile de se tromper en inversant des valeurs entre paramètres.

Voici un exemple d’une telle méthode (j’ai demandé à GPT de me créer une méthode avec 20 paramètres) :

ClassMethod GenerateReportWith20Params(
    pTitle As %String = "",
    pAuthor As %String = "",
    pDate As %String = "",            // ex. 2025-09-03
    pCompany As %String = "",
    pDepartment As %String = "",
    pVersion As %String = "1.0",
    pFormat As %String = "pdf",      // pdf|html|docx
    pIncludeCharts As %Boolean = 1,
    pIncludeSummary As %Boolean = 1,
    pIncludeAppendix As %Boolean = 0,
    pConfidentiality As %String = "Public",
    pLanguage As %String = "en",
    pReviewers As %String = "",      // CSV, ex. "Alice,Bob"
    pApprover As %String = "",
    pLogoPath As %String = "",
    pWatermarkText As %String = "",
    pColorScheme As %String = "default",
    pPageSize As %String = "A4",
    pOrientation As %String = "Portrait",
    pOutputPath As %String = "report.pdf"
) As %Status
{
    // implémentation
}

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 HL7 FHIR et l’Espace Européen des Données de Santé, accélérateurs d’innovation au CHU de Toulouse

https://www.youtube.com/embed/IvyxeVT-ZuQ
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Cet article décrit une amélioration significative apportée dans la version 2025.2 à la manière dont InterSystems IRIS traite les statistiques de table, un élément crucial pour le traitement SQL IRIS. Nous commencerons par un bref rappel sur ce que sont les statistiques de table, comment elles sont utilisées et pourquoi cette amélioration était nécessaire. Nous nous intéresserons ensuite en détail à la nouvelle infrastructure de collecte et d'enregistrement des statistiques de table, puis nous examinerons ce que ce changement signifie en pratique pour vos applications. Nous terminerons par quelques remarques supplémentaires sur les modèles rendus possibles par le nouveau modèle et nous attendons avec impatience les étapes suivantes de cette première livraison.

Lors de la création d'un bundle à partir de données héritées, je (et d'autres) souhaitais pouvoir contrôler si les ressources étaient générées avec une méthode de requête FHIR PUT plutôt qu'avec la méthode POST codée en dur. J'ai étendu les deux classes responsables de la transformation de SDA en FHIR dans une production d'interopérabilité afin de prendre en charge un paramètre permettant à l'utilisateur de contrôler la méthode de requête.

La plateforme de données InterSystems IRIS est une solution complète, multi-modèle et multi-charge de travail, idéale pour répondre aux exigences complexes des applications de l’Internet des Objets (IoT). Il s’agit d’une plateforme unifiée, cohérente et complète pour le développement, l’exécution et la maintenance des applications IoT.

Elle repose sur une architecture distribuée, capable de gérer des volumes massifs de données et des taux d’ingestion très élevés, tout en offrant la flexibilité et la robustesse d’une base de données transactionnelle multi-modèle de niveau entreprise. Cela permet d’ingérer, de traiter et de stocker des données provenant d’une grande variété de dispositifs et de formats.

La plateforme propose un ensemble complet de fonctionnalités d’intégration, de traitement d’événements et d’analytique intégrée, incluant une prise en charge complète du SQL, du traitement de texte, de l’orchestration des processus métier, ainsi qu’un environnement de développement basé sur les standards.

Se connecter à, ingérer et stocker une grande variété de types et formats de données issus de dispositifs disparates

Les types de données associés aux applications IoT sont souvent hétérogènes, car ils proviennent de dispositifs aux fonctions variées, fabriqués par différents fournisseurs. La plateforme de données sous-jacente doit être capable d’ingérer et de traiter un large éventail de données brutes dans leurs formats d’origine.

De nombreuses applications exigent également que la plateforme conserve toutes ces données sources disparates afin de détecter les écarts par rapport aux plages normales, de permettre des analyses ad hoc en aval, de respecter les obligations réglementaires ou de répondre à d’autres besoins spécifiques.