#InterSystems IRIS for Health

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InterSystems IRIS for Health™ est la première et la seule plateforme de données au monde conçue spécifiquement pour le développement rapide d'applications de santé afin de gérer les données les plus critiques du monde. Elle comprend de puissantes fonctionnalités prêtes à l'emploi : traitement et analyse des transactions, modèle de données de santé extensible, développement de solutions basé sur FHIR, prise en charge des normes d'interopérabilité de santé, etc. Toutes ces fonctionnalités permettent aux développeurs de créer rapidement de la valeur et des applications révolutionnaires. En savoir plus.

Vous envoyez une requête HTTP et recevez une erreur HTTP, mais accompagnée d'une page d'erreur HTML inattendue… Que se passe-t-il ? 🤔

Par exemple, vous avez peut-être essayé de lire une ressource FHIR (par exemple, /Patient/123) et vous obtenez une erreur 404, alors qu'avec d'autres identifiants de patient, vous recevez bien la ressource. La page existe donc bel et bien… Pourquoi obtenez-vous une erreur 404 ? 🙄

La réponse à ces questions est liée au comportement du serveur web IIS face aux erreurs.

IIS propose trois options d'affichage des erreurs :

  • Afficher uniquement les pages d'erreur personnalisées
  • Afficher les erreurs serveur détaillées
  • Pour les requêtes locales, afficher les erreurs détaillées ; pour les requêtes distantes, afficher les pages d'erreur personnalisées.

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Salut la Communauté,

Dans la première partie de cette série, on a vu les bases de l'interopérabilité sur Python Interoperability on Python (IoP), et surtout comment ça nous permet de construire des éléments d'interopérabilité comme des services métier, des processus et des opérations uniquement à l'aide de Python.

Maintenant, on est prêts à aller plus loin. Les scénarios d'intégration dans le monde réel vont au-delà du simple transfert de messages. Ils impliquent des interrogations programmées, des structures de messages personnalisées, une logique de décision, un filtrage et une gestion de la configuration. Dans cet article, on va se pencher sur ces fonctionnalités IoP plus avancées et montrer comment créer et exécuter un flux d'interopérabilité plus complexe uniquement à l'aide de Python.

Pour que ce soit plus concret, on va construire un exemple complet: La Reddit Post Analyzer Production (production d'analyseur de posts Reddit). Le concept est simple : récupérer en continu les dernières publications d'un subreddit choisi, les filtrer en fonction de leur popularité, leur ajouter des balises supplémentaires et les envoyer pour stockage ou analyse plus approfondie.

L'objectif final est ici de disposer d'un pipeline d'ingestion de données fiable et autonome. Tous les éléments principaux (service métier, processus métier et opération métier) sont implémentés en Python, ce qui montre comment utiliser l'IoP à l'aide de la méthodologie d'intégration axée sur Python.

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