Salut mes amis,

C'est le concours FHIR et cette fois, ils ont fourni quelque chose de vraiment cool : FHIRaaS

Et pour faire partie de cela, @José Pereira et moi faisons équipe (encore une fois) pour livrer quelque chose de facile à utiliser et facile à comprendre ce que nous avons fait.

Bonjour la communauté,

Cet article montre comment créer des ressources pour le patient et l'observation du patient en utilisant l'application iris-fhir-client .

Je recommande de lire mon premier article sur cette application et de regarder le Video Youtube avant de continuer.

Donc commençons

Le projet fhir-react est un cadre d'interface utilisateur React basé sur Google Material Design, qui couvre presque toutes les ressources FHIR pour les versions DSTU2, STU3 et R4.

Sa conception est très simple : il n'y a qu'un seul composant ! Comme les types de ressources FHIR sont des standards, le framework résout de manière interne quelle classe de rendu doit être utilisée.

Introduction

Nous sommes à l'ère de l'économie multiplateforme et les API sont la "colle " de ce scénario numérique. Étant donné leur importance, les développeurs les considèrent comme un service ou un produit à consommer. Par conséquent, l'expérience d'utilisation est un facteur crucial de leur succès.

Introduction

Aujourd'hui, de nombreuses applications utilisent le cadre d'autorisation ouvert (OAuth) pour accéder aux ressources de toutes sortes de services de manière sûre, fiable et efficace. InterSystems IRIS est déjà compatible avec le cadre OAuth 2.0, en fait, il y a un excellent article dans la communauté concernant OAuth 2.0 et InterSystems IRIS dans le lien suivant ici.

Introduction

Dans ce premier article, un tutoriel simple vous a aidé à mettre en place votre déploiement FHIRaaS.

Maintenant, allons plus loin et présentons une bibliothèque JS pour accéder à la ressource FHIR.

À la fin, deux exemples d'utilisation de cette bibliothèque seront présentés, explorant le type de ressource FHIR Appointment pour les rendez-vous.

SMART sur la bibliothèque FHIR JavaScript

FHIR est une API REST, vous pouvez donc utiliser n'importe quel client HTTP pour l'utiliser. Mais c'est toujours une bonne idée d'avoir de l'aide.

Il est possible de construire (reconstruire) l'index pendant que des données sont enregistrées/supprimées, mais si vous construisez l'index pendant ce processus, il sera référencé pendant sa mise à jour, utilisez donc l'utilitaire dédié et procédez à la construction de l'index.

La procédure est la suivante.

Suite de tests d’E/S PerfTools

J'aimerais partager avec vous un exemple de la manière dont la nouvelle fonctionnalité d'Embedded Python d'IRIS m'a aidé dans mes tâches quotidiennes.

Dans le cadre de ma participation au projet iris-kaggle-socrata-generator avec Henrique Dias, j'ai dû dézipper des jeux de données de Kaggle afin de les importer.

InterSystems Native SDK pour Python est une interface légère pour les API d'InterSystems IRIS qui n'étaient auparavant disponibles que via ObjectScript.

Je suis particulièrement intéressé par la possibilité d'appeler des méthodes ObjectScript, plus précisément des méthodes de classe. Cela fonctionne, et cela fonctionne très bien, mais par défaut, les appels ne supportent que les arguments scalaires : chaînes de caractères, booléens, nombres intégraux et flottants.

Mais si vous voulez :
- Transmettre ou retourner des structures, telles que des dicts ou des listes
- Transmettre ou retourner des flux

Vous aurez besoin d'écrire un code glue ou de prendre ce projet (s'installe avec pip install edpy). Le paquet edpy vous donne une signature simple :

call(iris, class_name, method_name, args)

qui vous permet d'appeler n'importe quelle méthode ObjectScript et d'obtenir des résultats en retour.

Dans cette série d'articles en trois parties, il est montré comment vous pouvez utiliser IAM pour ajouter simplement de la sécurité, selon les normes OAuth 2.0, à un service précédemment non authentifié déployé dans IRIS.

** 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.

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.

Formation complète en full Python pour construire de zéro une production sur IRIS.
Durée environ 30-45 minutes mais possibilité de tout copier coller ou d'acceder directement à la solution sur la branche solution du github.

https://github.com/LucasEnard/formation-template-python