Les systèmes de bases de données ont des exigences de sauvegarde très spécifiques qui, dans les déploiements d'entreprise, nécessitent une réflexion et une planification préalables. Pour les systèmes de bases de données, l'objectif opérationnel d'une solution de sauvegarde est de créer une copie des données dans un état équivalent à celui de l'arrêt de l'application en douceur. Les sauvegardes cohérentes avec les applications répondent à ces exigences et Caché fournit un ensemble d'API qui facilitent l'intégration avec des solutions externes pour atteindre ce niveau de cohérence des sauvegardes.

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Article
· Mai 17 16m de lecture
Configuration du Miroir dans Docker

Nos clients ont souvent besoin de configurer HealthShare HealthConnect et IRIS en mode haute disponibilité.

D'autres moteurs d'intégration sur le marché sont souvent présentés comme ayant des configurations de "haute disponibilité", mais ce n'est pas vraiment le cas. En général, ces solutions fonctionnent avec des bases de données externes et donc, si celles-ci ne sont pas configurées en haute disponibilité, lorsqu'un crash de la base de données se produit ou que la connexion à celle-ci est perdue, l'ensemble de l'outil d'intégration devient inutilisable.

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Article
· Mai 15 5m de lecture
Tuples en tête

Aperçu général

En passant d'IRIS objectScript à Python, on s'aperçoit qu'il existe des différences syntaxiques fascinantes.

L'une d'entre elles concerne la manière dont Python renvoie des tuples à partir d'une méthode à décompression automatique.

En fait, il s'agit d'une méthode qui renvoie plusieurs valeurs. Quelle invention géniale :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

ObjectScript a une autre approche avec les paramètres ByRef et Output.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Où:

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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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Bonjour à tous !

Je partage avec vous un outil d'ingestion de données que nous avons utilisé dans certains projets.

DataPipe est un framework d'interopérabilité pour l'ingestion de données dans InterSystems IRIS de manière flexible. Il vous permet de recevoir des données de sources externes, de normaliser et de valider les informations et enfin d'effectuer toutes les opérations dont vous avez besoin avec vos données.

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Introduction

Dans un article précédent, j'ai abordé les modèles d'exécution des tests unitaires via le gestionnaire de paquets ObjectScript. Cet article va un peu plus loin, en utilisant les actions GitHub pour piloter l'exécution des tests et la création de rapports. Le cas d'utilisation qui nous motive est l'exécution du CI pour l'un de mes projets Open Exchange, AppS.REST (voir l'article d'introduction à ce projet ici). Vous pouvez voir l'implémentation complète dont les extraits de cet article ont été tirés sur GitHub ; elle pourrait facilement servir de modèle pour l'exécution de l'IC pour d'autres projets utilisant le gestionnaire de paquets ObjectScript.

Les fonctionnalités dont la mise en œuvre a été démontrée comprennent :

  • Compilation et test d'un paquet ObjectScript
  • Rapport sur la mesure de la couverture des tests (en utilisant le paquet TestCoverage) via codecov.io
  • Téléchargement d'un rapport sur les résultats des tests en tant qu'artefact de comppilation.
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Article
· Jan 20 12m de lecture
Création de questionnaires FHIR

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.

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Bonjour aux développeurs d'InterSystems !

Récemment, j'ai mis à jour le modèle FHIR dev template afin qu'il publie maintenant un paquet IPM fhir-server permettant de faire de la configuration du serveur FHIR d'InterSystems une procédure manuelle, automatique ou programmatique triviale d'une seule commande.

Découvrez ci-dessous comment vous pouvez en bénéficier.

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

Tous les détails ci-dessous.

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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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Summary

Il existe encore des systèmes dans le secteur de la santé qui utilisent PB9, Delphi7 et d'autres langages. Pour accélérer le processus de développement et permettre aux applications tierces d'invoquer built-in le service web HL7 V2 intégré fourni par Ensemble ou IRIS, nous présentons ici plusieurs exemples d'invocations de l'interface SOAP HL7 V2 d'Ensemble en utilisant Java, PB9 et Delphi7.

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Une production simple qui permet de charger des paquets de transactions FHIR dans le serveur FHIR® d'InterSystems® via Box et Dropbox.&nbsp ; En utilisant les composants de connexion MFT inclus et un processus personnalisé Custom Business Process de 14 lignes, cette production traitera vos paquets de transactions vers les ressources FHIR pour une consommation immédiate à la manière magique digne d'Harry Potter. Idéal pour les Hackathons, la recherche et les cocktails FHIR®.

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FTP ( Protocole de transfert de fichiers) est un protocole de réseau permettant de transmettre des fichiers sur des connexions TCP/IP dans un réseau (y compris l'Internet) configuré pour transférer des fichiers via ce protocole. Dans une transaction FTP, un expéditeur de fichiers est appelé hôte local. Un récepteur de fichiers impliqué dans le FTP est un hôte distant, et il s'agit généralement d'un serveur.

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Salut la Communauté!

Parce que je n'avais aucune idée de comment construire une solution d'intégration pour HL7 et que je ne savais pas par où commencer, j'ai décidé de suivre le cours Building Basic HL7 Integrations with InterSystems sur le portail d’apprentissage en ligne InterSystems Learning pour avoir au moins l'idée par où commencer. Après avoir tout étudié, j'ai décidé que ce serait peut-être une bonne idée de partager mes pensées et mes réflexions à ce cours avec tout le monde.

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Bonjour à tous, c'est avec grand plaisir que je vous annonce la V2 de mon application 'Contest-FHIR'.

Dans cette nouvelle version, j'ai utilisé de nouveaux outils et techniques que j'ai découverts lors de l'EUROPEAN HEALTHCARE HACKATHON auquel j'ai été invité par InterSystems en tant qu'invité et mentor pour présenter les multiples projets que j'ai réalisés lors de mon stage en avril 2022.

Aujourd'hui je vous présente la V2 de mon application, elle peut maintenant transformer un fichier CSV en FHIR en SQL en JUPYTER notebook.

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Article
· Nov 30, 2022 4m de lecture
Contenu du message HL7 ACK et un example

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.

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Article
· Nov 23, 2022 4m de lecture
Qu'est-ce que HL7v2 ?

HL7 (Health Level 7) est un ensemble de spécifications techniques pour les échanges informatisés de données cliniques, financières et administratives entre systèmes d'information hospitaliers (SIH). Ces spécifications sont diversement intégrées au corpus des normes formelles américaines (ANSI) et internationales (ISO).

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** 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.

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Bonjour aux développeurs !

Il est possible que vous ayez à mettre en œuvre des scénarios qui ne nécessitent pas de référentiel FHIR, mais qui transmettent des demandes FHIR, gèrent les réponses et, éventuellement, exécutent des transformations ou extraient certaines valeurs entre les deux. Je vous propose ici quelques exemples qui peuvent être mis en œuvre en utilisant les systèmes InterSystems IRIS For Health et HealthShare Health Connect.

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Ces dernières années, l'émergence de la norme FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) a suscité un enthousiasme croissant parmi les experts en informatique médicale du monde entier. Cette tendance n'est pas juste une autre itération des normes et de la technologie. Elle a le potentiel de transformer et révolutionner l'ensemble du secteur. Il est donc nécessaire de la rendre accessible au plus grand nombre, pour qu’elle ne se cantonne pas au domaine technique, mais soit adoptée par les décideurs et leaders d'opinion. Si SantExpo 2022 a déjà dévoilé de grands progrès à cet égard, nous devons aller encore plus loin.

L'ère de la norme FHIR : pourquoi FHIR devrait vous intéresser ?

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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.

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Bonjour, chers développeurs !

Dans cet article, je vais vous montrer comment configurer le référentiel FHIR + le serveur d'autorisation OAuth2/serveur de ressources sur IRIS for Health en suivant l'article précédent.

Dans la partie 1, nous vous présentons les préparatifs préliminaires, la configuration du serveur d'autorisation OAuth2 et l'obtention du jeton d'accès.
La partie 2 vous explique comment construire un référentiel FHIR et configurer un client/serveur de ressources OAuth2.

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