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.

Salut les développeurs,

Nous sommes au Hacking Health Camp 2022 à Strasbourg et ce durant tout le week-end.

Introduction

Cet article a pour but de donner une introduction à ce qu'est gRPC ainsi que de donner un exemple de comment jouer avec le Hello World officiel en utilisant IRIS Embedded Python.

Vous pouvez trouver tout le code exposé ici, dans le référentiel suivant project repo.

Introduction

Dans le premier article de cette série, nous examinerons le modèle entité-attribut-valeur (EAV) dans les bases de données relationnelles pour voir comment il est utilisé et à quoi il sert. Ensuite, nous comparerons les concepts du modèle EAV aux globales.

1. Fhir-client-python

Ceci est un client fhir simple en python pour s'exercer avec les ressources fhir et les requêtes CRUD vers un serveur FHIR.

Notez que pour la plupart, l'autocomplétion est activée, c'est la principale raison d'utiliser fhir.resources.

GitHub

Salut la communauté,

Dans mon article précédent, nous avons appris les sujets répertoriés ci-dessous :

1. Qu’est-ce que Docker ?
2. Certains des avantages de Docker
3. Comment fonctionne Docker ?
4. Image Docker
5. Conteneur Docker
6. Dépôt d'images Docker
7. Dépôt d'images Docker d'InterSystems
8. Installation de Docker
9. Commandes de base de Docker
10. Exécution de l'édition communautaire IRIS à l'aide de Docker
11. Interface graphique du bureau Docker

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants

1. Utilisation du fichier Docker Compose (un fichier YAML)
2. Utilisation du fichier Docker (utilisé pour créer une image Docker)
3. Utilisation du volume Docker

Alors commençons.

Une question a été posée dans la communauté des développeurs d'InterSystems concernant la possibilité de créer une interface TWAIN pour une application Caché. Il y a eu plusieurs suggestions intéressantes sur la façon d'obtenir des données d'un périphérique d'acquisition d'images sur un client Web vers un serveur, puis de stocker ces données dans une base de données

Toutefois, pour mettre en œuvre l'une de ces suggestions, vous devez être en mesure de transférer des données d'un client Web vers un serveur de base de données et de stocker les données reçues dans une propriété de classe (ou une cellule de tableau, comme c'était le cas dans la question). Cette technique peut être utile non seulement pour transférer des données d'images provenant d'un périphérique TWAIN, mais aussi pour d'autres tâches telles que l'organisation d'une archive de fichiers, d'un partage d'images, etc.

Ainsi, l'objectif principal de cet article est de montrer comment écrire un service RESTful pour obtenir des données du corps d'une commande HTTP POST, soit à l'état brut, soit enveloppées dans une structure JSON.

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.

Introduction

Dans certains des derniers articles, j'ai parlé des types entre IRIS et Python, et il est clair qu'il n'est pas facile d'accéder aux objets d'un côté à l'autre.

Heureusement, un travail a déjà été fait pour créer SQLAlchemy-iris (suivez le lien pour le voir sur Open Exchange), qui rend tout beaucoup plus facile pour Python d'accéder aux objets d'IRIS, et je vais montrer les starters pour cela.

Aujourd'hui, la grande majorité des applications sont déployées sur des services de cloud public. Les avantages sont multiples : réduction des ressources humaines et matérielles nécessaires, possibilité d'évoluer rapidement et à moindre coût, plus grande disponibilité, fiabilité, évolutivité élastique et options permettant d'améliorer la protection des actifs numériques. L'une des options les plus prisées est le Google Cloud. Il nous permet de déployer nos applications à l'aide de machines virtuelles (Compute Engine), de conteneurs Docker (Cloud Run) ou de Kubernetes (Kubernetes Engine).

Une session concurrente dans IRIS : SQL, Objects, REST, et GraphQL

Kazimir Malevitch, "Athlètes" (1932)

"Mais bien sûr, vous ne comprenez pas ! Comment celui qui a toujours voyagé en calèche peut-il comprendre les sentiments et les impressions du voyageur en express ou du pilote dans les airs ?"

Kazimir Malevich (1916)

Introduction

Nous avons déjà abordé le sujet des raisons pour lesquelles la représentation objet/type est préférable à SQL pour la mise en œuvre des modèles de domaine. Et ces conclusions et ces faits sont aussi vrais aujourd'hui qu'ils l'ont toujours été. Alors pourquoi devrions-nous faire un pas en arrière et discuter des technologies qui ramènent les abstractions au niveau global, où elles se trouvaient à l'ère pré-objet et pré-type ? Et pourquoi devrions-nous encourager l'utilisation d'un code spaghetti, qui donne lieu à des bogues difficiles à repérer et qui ne repose que sur les compétences virtuoses des développeurs ?

Plusieurs arguments sont favorables à la transmission de données via des API basées sur SQL/REST/GraphQL plutôt qu'à leur représentation sous forme de types/objects:

Salut les devs,

Aujourd’hui j’aimerais aborder un sujet qui m’a fait passer des moments difficiles (j’en suis convaincu, celà a déjà dû être le cas d’un bon nombre d’entre-vous) “le bottleneck”. C’est un sujet très vaste, cet article se concentrera sur l’identification des requêtes HTTP entrantes qui pourraient être à l’origine de problèmes de lenteur. Je vous mettrai aussi à disposition un petit outil que j’ai développé pouvant aider à leur identification.

Nos logiciels deviennent de plus en plus complexes, traitent un grand nombre de requêtes provenant de différentes sources, il peut s’agir d'applications front-end ou de tiers applications back-end. Pour garantir des performances optimales, il est essentiel de disposer d'un système de log capable de prendre quelques mesures clés telles que le temps de réponse, le nombre de global référence et le nombre de lignes de code exécutées pour chaque réponse HTTP. Dans le cadre de mon travail, je suis impliqué dans le développement d’un logiciel dossier patient informatisé ainsi que sur l’analyse des incidents. La charge utilisateur provient essentiellement de requêtes HTTP (API REST ou application CSP), la nécessité de disposer de ce type de mesure lorsque des problèmes de lenteur généralisée se produisent est devenu une évidence.

Bonjour, chers développeurs !

Dans cette série, je ne vous montrerai pas comment utiliser IRIS for Health, mais plutôt comment utiliser SUSHI, un outil de création de profils FHIR, en tant que technologie associée.

Quand on a les outils adéquats, les informations du profil (spécifications, limitations, extensions, etc.) d'un projet FHIR peuvent être bien organisées et publiées.

Avant de commencer, qu'est-ce que le SUSHI ? Je vais l'expliquer brièvement.

Définition de la variable d'environnement TZ sur Linux

La liste de contrôle de la mise à jour (Update Checklist) pour v2015.1 recommande de définir la variable d'environnement TZ sur les plates-formes Linux et renvoie à la page de manuel de tzset. Cette recommandation vise à améliorer les performances des fonctions de Cache liées à l'heure. Vous pouvez en savoir plus à ce sujet ici: