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#DTL

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Ensemble prend en charge Data Transformation Language (DTL) pour décrire les transformations de données. DTL est un langage XML. Ensemble fournit des assistants et des outils graphiques pour créer, éditer et tester les transformations DTL. Une transformation de données est une classe Caché comme la suivante. Si vous préférez, vous pouvez utiliser Studio pour modifier directement la définition de la classe et contourner les assistants et les outils graphiques.

Documentation.

Comme beaucoup d'autres se retrouvent probablement, nous étions obligés de faire un mappage de données en direct dans notre moteur d'interface, ce que nous ne voulions vraiment pas faire, mais nous n'avions pas de bon choix alternatif. Nous voulons uniquement conserver les mappages aussi longtemps que nécessaire, puis purger les lignes expirées en fonction d'une valeur TTL. Nous avions en fait 4 cas d'utilisation pour cela nous-mêmes avant de créer cela. Cas d'utilisation :

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Dans cet article, nous allons voir comment utiliser le service de messagerie instantanée WhatsApp depuis InterSystems IRIS pour envoyer des messages à différents destinataires. Pour ce faire, nous devons créer et configurer un compte dans Meta et configurer une opération métier pour envoyer les messages que nous souhaitons.

Examinons chacune de ces étapes plus en détail.

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Je reçois généralement des plaintes de nos clients concernant l'actualisation automatique des pages Web BPL et DTL. C'est un problème courant parmi les utilisateurs débutants, mais pour les développeurs expérimentés aussi, ils oublient d'enregistrer les modifications régulièrement et automatiquement la page Web est rechargée, perdant tout le travail effectué.

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En discutant avec un de mes amis, spécialiste du Machine Learning @Renato Banzai , il a évoqué l'un des plus grands défis pour les entreprises aujourd'hui : le déploiement du ML/IA dans des environnements réels.

InterSystems IRIS propose la solution "IntegratedML". IntegratedML est une fonctionnalité très utile pour entraîner, tester et déployer des modèles de ML/IA.

La partie la plus difficile dans la création de ML/IA est de faire le traitement des données, de les nettoyer et de les rendre fiables.

C'est là que nous pouvons tirer parti de la puissante norme FHIR !

L'idée du projet montre comment nous pouvons créer/entraîner/valider des modèles MI/IA avec FHIR et les utiliser avec des données provenant de différentes sources.

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Voulez-vous être sûr que vos transformations de données fonctionnent comme prévu avec une seule commande ? Et que diriez-vous d'écrire des tests unitaires pour vos transformations de données de manière simple et rapide ?

Les transformations de données sont généralement très présentes lorsqu'on parle d'interopérabilité. Ces transformations de données sont utilisées pour convertir les données entre différents systèmes ou applications dans votre code, et elles ont donc un rôle très important à jouer.

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Les systèmes EHR (Electronic Health Record) sont modélisés dans un format/structure propriétaire et ne sont pas basés sur des modèles du marché tels que FHIR ou HL7. Certains de ces systèmes peuvent interopérer des données dans un format propriétaire pour FHIR et d'autres modèles de marché, mais pas tous. InterSystems dispose de deux plateformes capables d'interopérer des formats propriétaires pour ceux du marché : InterSystems HealthShare Connect et InterSystems IRIS for Health. La fonctionnalité de transformation (DTL - Data Transformation Language) de ces plateformes peut recevoir des données dans n'importe quel format, structure ou canal de communication (CSV, JSON, XML, et autres via FTP, File, HTTP, etc.) et les transformer directement en formats du marché (FHIR, CDA, HL7, etc.). Cependant, InterSystems dispose d'un format intermédiaire appelé SDA (Summary Document Architecture) qui est utilisé par ces plateformes pour générer sans effort des FHIR STU, R3, R4, HL7v2, HL7v3, etc. En outre, lorsqu'elles sont au format SDA, les données de santé peuvent être conservées dans le RCU HealthShare. Ainsi, le format propriétaire/personnel est d'abord transformé en SDA, puis les données peuvent être automatiquement converties dans n'importe quel format du marché, ainsi que sauvegardées dans HealthShare. Dans cet article, nous allons vous montrer comment transformer des données propriétaires/personnalisées en SDA à l'aide d'IRIS for Health. L'exemple de données que nous avons utilisé a été généré par le projet de génération de données en masse SYNTHEA (https://synthea.mitre.org/downloads). Nous allons convertir 1000 patients d'un fichier CSV en SDA, en utilisant les fonctions d'interopérabilité d'IRIS for Health.

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Cet article décrit et contient un exemple de la manière d'intégrer un fichier PDF externe dans un segment HL7, plus précisément dans ADT_A01:2.3.1 OBX(). Cela peut être utile lorsqu'on tente de mettre des images ou d'autres données externes dans un message HL7. Dans cet exemple, le nom du fichier PDF à intégrer est fourni dans le message HL7 entrant dans le champ OBX(1):ObservationValue.

Les stipulations de base de cet exemple sont les suivantes :

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Au fil des ans, je me suis souvent retrouvé dans la nécessité de créer plusieurs messages HL7 à partir d'un seul message entrant. Il s'agit généralement d'une commande ou d'un résultat provenant d'un laboratoire. Chaque fois que j'ai abordé ce problème, j'ai essayé de repartir de zéro en pensant que la tentative précédente aurait pu être mieux faite.

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Question
· Nov 24, 2022
DICOM vers HL7

Nous avons un cas où un fournisseur peut nous envoyer plus d'informations dans le message DICOM plutôt que dans le message de résultat HL7. Théoriquement, il devrait être possible de prendre un DICOM et de le convertir en HL7, mais la question stupide est la suivante : quelqu'un l'a-t-il déjà fait ? Quelqu'un a-t-il un bon exemple de DTL qu'il a fait pour me montrer comment configurer les structures de message et la conversion ?
Merci
Scott Roth
Centre médical Wexner de l'Université d'État de l'Ohio

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