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· Sept 12 5m de lecture
Open Exchange

Ejecuta tu Agente de IA con InterSystems IRIS y modelos locales con Ollama

#Artificial Intelligence (AI) #Generative AI (GenAI) #Large Language Model (LLM) #Python #SQL #Vector Search #InterSystems IRIS

En el artículo anterior vimos cómo construir un agente de IA de atención al cliente con smolagents e InterSystems IRIS, combinando SQL, RAG con búsquedas vectoriales e interoperabilidad.

En ese caso, utilizamos modelos en la nube (OpenAI) para el LLM y los embeddings.

En esta ocasión daremos un paso más: ejecutar el mismo agente, pero con modelos locales gracias a Ollama.

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· Sept 12

Faites partie de notre vidéo du 10e anniversaire !

#Communauté des développeurs officielle

Cette année, notre Communauté de Développeurs d'InterSystems fête ses 10 ans, et nous vous invitons à participer aux festivités !

Nous créons une vidéo spéciale, remplie de vœux et de souvenirs de membres du monde entier. Envie de participer ? C’est simple :

▶️ Enregistrez un court extrait (1 à 2 minutes) dans lequel vous :

  • Partagez un moment fort ou mémorable de votre expérience au sein de la Communauté de Développeurs
  • Envoyez vos félicitations pour ce 10e anniversaire 🎊

Nous rassemblerons vos contributions dans une grande vidéo de célébration pour le plus grand plaisir de tous ! 🎬✨

👉 Cliquez ici pour enregistrer votre vidéo

Cela ne prend que quelques minutes : suivez les instructions à l’écran ; aucune configuration n’est requise. Une fois terminé, nous recevrons automatiquement votre vidéo.

Ne manquez pas votre chance d’être présenté lors de la célébration officielle du 10e anniversaire ! 🥂

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Question
· Sept 12

Incorporación de Telemedicina con Asistente de IA sobre InterSystems IRIS

#InterSystems IRIS

🚀 Incorporación de Telemedicina con Asistente de IA sobre InterSystems IRIS 🏥🤖 🌟 Esta solución permite agilizar la documentación médica 🩺 sin interrumpir la consulta, potenciando la interoperabilidad clínica y creando un asistente inteligente integrado en la experiencia del médico y del paciente. Implementé un laboratorio personal de Telemedicina como PoC end-to-end que integra:
🧩 Stack Tecnológico:
🔹 InterSystems Community IRIS (REST API)
🔹 Chrome Extension MV3
🔹 WebRTC + Node/WS
🔹 OpenAI Whisper / GPT-4o-mini 🎯 Objetivo:
Capturar voz 🎙️ → Generar automáticamente la nota clínica SOAP 🩺 → Enviar a IRIS vía REST con IA 📡
Optimizado con UTF-8 + saneo ASCII ✅ para interoperar con sistemas heredados que aún usan Latin-1. ✨ Logros Técnicos
✅ UI clínica embebida (in-page) con captura A/V, DataChannel y flujo de conversación médica.
✅ Extensión MV3 con permisos mínimos y despliegue local/Ngrok para demos controladas.
✅ Service Worker orquestador:
• STT → Whisper
• NLU → GPT-4o-mini
• Generación automática de nota SOAP
• application/json; charset=utf-8 y POST único a /api/telemed/minuta.
✅ Servidor de señalización con Node.js/Express/WebSocket, usando salas efímeras y negociación WebRTC.
✅ Cliente invitado (paciente) con Web Speech API y UX móvil, con pausa/reanudación dinámica para dictado robusto.
🛠️ Tecnologías Clave
💻 InterSystems Community IRIS (REST)
🌐 Chrome Extensions MV3
📹 WebRTC (STUN, DataChannel)
⚡ Node.js / Express / WebSocket
🎙️ OpenAI Whisper / GPT-4o-mini
🔊 Web Speech API
🔤 UTF-8 / ASCII-safe hashtag#InterSystemsIRIS hashtag#Telemedicina hashtag#HealthIT hashtag#WebRTC hashtag#ChromeExtensions hashtag#AIinHealthcare hashtag#ClinicalNotes hashtag#GPT4o hashtag#Innovación hashtag#Interoperabilidad hashtag#ElectronicHealthRecord hashtag#InterSystems

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Question
· Sept 11

Migración de Datos Clínicos: InterSystems IRIS + Google Cloud Healthcare

#Tutoriel #InterSystems IRIS

🚀 Migración de Datos Clínicos: InterSystems IRIS + Google Cloud Healthcare
En mi laboratorio de integración, he logrado vincular InterSystems IRIS con la API de Google Cloud Healthcare para habilitar un flujo completo de migración y almacenamiento de datos clínicos en formato FHIR R4.
🔹 Pasos clave del proceso:
1️⃣ Creación de proyecto y habilitación de facturación en Google Cloud.
2️⃣ Activación de la API de Cloud Healthcare.
3️⃣ Creación de un dataset y un FHIR Store (iris-fhir-store) en us-central1.
4️⃣ Configuración de permisos IAM e implementación de una Service Account exclusiva para IRIS.
5️⃣ Autenticación vía OAuth2 con la clave JSON.
6️⃣ Envío exitoso de un recurso Patient desde IRIS hacia Google Healthcare con curl y validación en el FHIR Store.
🔗 Este flujo permite que cualquier paciente creado en IRIS sea replicado automáticamente en Google Cloud Healthcare, abriendo las puertas a interoperabilidad, escalabilidad en la nube y cumplimiento con estándares FHIR.
✨ Con esta arquitectura, se facilita:
La migración de historiales clínicos a la nube.
La integración con ecosistemas de análisis e IA de Google.
La trazabilidad y auditoría de los procesos desde IRIS.

hashtag#InterSystems hashtag#IRIS hashtag#GoogleCloud hashtag#HealthcareAPI hashtag#FHIR hashtag#MigracionDeDatos hashtag#HealthTech hashtag#Interoperabilidad
 

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