Pour le prochain Concours Python, j'aimerais faire une petite démo, sur la création d'une simple application REST en Python, qui utilisera IRIS comme base de données. Et utiliser les outils suivants

• Le cadre FastAPI, très performant, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production.
• SQLAlchemy est la boîte à outils SQL et le Mapping objet-relationnel de Python qui donne aux développeurs en Python toute la puissance et la flexibilité de SQL.
• Alembic est un outil léger de migration de base de données à utiliser avec le SQLAlchemy Database Toolkit pour Python.
• Uvicorn est une implémentation de serveur web ASGI pour Python.

Notre objectif

Dans le dernier article, nous avons parlé de quelques éléments de démarrage pour Django. Nous avons appris à commencer le projet, à nous assurer que nous disposons de tous les éléments requis et à créer une matrice CRUD. Cependant, aujourd'hui, nous allons un peu plus loin.

J'essaie d'installer les packages requis pour utiliser .Net avec HealthShare comme ci-dessous.

Mais je ne peux pas utiliser Nuget pour le faire, et la documentation semble assez vague, doit-elle être configurée sur la même machine que l'instance InterSystems ?

Pour SQL, null et la chaîne vide ('') sont distinguées. Chaque méthode de définition/réception est la suivante.

La cause de cette erreur est que la ressource locked est déjà locked par un autre processus dans l'application et que le lock n'est pas libéré pour une raison quelconque.

S'il n'y a aucun signe que d'autres processus avec le lock, il est possible que la table de locks manque d'espace libre. Dans ce cas, le message LOCK TABLE FULL est envoyé au Message Log

Apache Superset est une plate-forme moderne d'exploration et de visualisation des données. Superset peut remplacer ou augmenter les outils de business intelligence propriétaires pour de nombreuses équipes. Superset s'intègre bien à une variété de sources de données.

Désormais, il est également possible de l'utiliser avec InterSystems IRIS.

Une démo en ligne est disponible et elle utilise SQL d'IRIS Cloud comme source de données.

InterSystems met périodiquement à jour ses politiques et pratiques en matière de publication de logiciels afin de s'adapter aux besoins des clients.

Nous sommes en train de modifier notre cadence de publication des mises à jour afin d'être plus prévisibles pour les clients et les partenaires, et de modifier quelques autres aspects.

Découvrir Django

Django est un framework web conçu pour développer des serveurs et des API, et pour traiter des bases de données de manière rapide, évolutive et sécurisée. Pour ce faire, Django fournit des outils permettant non seulement de créer le squelette du code, mais aussi de le mettre à jour sans souci. Il permet aux développeurs de voir les changements presque en direct, de corriger les erreurs avec l'outil de débogage et de traiter la sécurité avec facilité.

Pour comprendre le fonctionnement de Django, examinons l'image :

Intersystems IRIS for Health offre un excellent support pour la norme sectorielle FHIR. Les principales caractéristiques sont :
1. Serveur FHIR
2. Base de données FHIR
3. API REST et ObjectScript pour les opérations CRUD sur les ressources FHIR (patient, questionnaire, vaccins, etc.)

Cet article explique comment utiliser chacune de ces fonctionnalités, et présente un front-end angulaire permettant de créer et d'afficher des ressources FHIR de type Quiz.

Salut la Communauté !

Vous vivez une problématique récurrente en santé et vous imaginez une solution ? InterSystems soutient le Hacking Health Camp, le plus grand hackathon santé au monde. Rejoignez-nous pour transformer votre idée en prototype en 50h et gagnez le prix InterSystems :

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InterSystems FAQ rubric

Sous Linux, utilisez la commande iris pour exécuter une routine ou une méthode à partir d'un shell et obtenir la valeur de retour.

Pour plus d'informations, veuillez consulter le document "About Instance Connections".

Voici un exemple de commande.

Entrepôt de Données de Santé

Pourquoi normaliser les données ?

La normalisation des données au sein d’un EDS est fondamentale pour en assurer une bonne exploitation.

Les données capturées de différentes sources et dans différents formats doivent être saines avant d’être stockées c’est à dire unifiées, nettoyées et prêtes à être exploitées.

Les grandes étapes de normalisation des données sont :

• Agrégation
• Rapprochement
• Déduplication
• Alignement terminologique

La fonction en tant que service (FaaS) est une catégorie de services de cloud computing qui fournit une plate-forme permettant aux clients de développer, d'exécuter et de gérer des fonctionnalités d'application sans la complexité de la construction et de la maintenance de l'infrastructure généralement associée au développement et au lancement d'une application. Construire une application selon ce modèle est une façon de réaliser une architecture "sans serveur", et est généralement utilisé lors de la construction d'applications microservices.

> Wikipedia
>

FaaS est une approche extrêmement populaire pour exécuter des charges de travail dans le cloud, permettant aux développeurs de se concentrer sur l'écriture du code.

Cet article vous montrera comment déployer les méthodes d'InterSystems IRIS selon l'approche FaaS.

Aujourd'hui, il y a beaucoup de bruit autour du LLM, de l'IA, etc. Les bases de données vectorielles en font partie, et il existe déjà de nombreuses réalisations différentes pour le support en dehors d'IRIS.

Pourquoi Vector?

• Recherche de similarité : Les vecteurs assurent une recherche de similarité efficace, par exemple en trouvant les éléments ou les documents les plus similaires dans un ensemble de données. Les bases de données relationnelles classiques sont conçues pour des recherches de correspondances exactes, qui ne sont pas adaptées à des tâches telles que la recherche de similitudes d'images ou de textes.
• Flexibilité : Les représentations vectorielles sont polyvalentes et peuvent être obtenues à partir de différents types de données, tels que du texte (via des embeddings comme Word2Vec, BERT), des images (via des modèles d'apprentissage profond), et autres.
• • Recherches multimodales** : Les vecteurs permettent d'effectuer des recherches dans différentes modalités de données. Par exemple, avec une représentation vectorielle d'une image, on peut rechercher des images similaires ou des textes connexes dans une base de données multimodale.

Et pour bien d'autres raisons encore.

Donc, pour ce concours python, j'ai décidé de mettre en place ce support. Et malheureusement, je n'ai pas réussi à le terminer à temps, je vais vous expliquer pourquoi.