Introduction

Dans mon dernier article, j'ai présenté FHIR Data Explorer, une application de validation de concept qui connecte InterSystems IRIS, Python, et Ollama afin de permettre la recherche sémantique et la visualisation des données de soins de santé au format FHIR. Ce projet participe actuellement au concours InterSystems External Language Contest.

Dans cette suite, nous verrons comment j'ai intégré Ollama pour générer les résumés des dossiers médicaux directement à partir des données FHIR structurées stockées dans IRIS, à l'aide de modèles linguistiques locaux légers (LLM) tels que Llama 3.2:1B ou Gemma 2:2B.

L'objectif était de créer un pipeline d'IA entièrement local capable d'extraire, de formater et de présenter les dossiers médicaux des patients tout en garantissant la confidentialité et le contrôle total des données.

Toutes les données des patients utilisées dans cette démonstration proviennent de paquets FHIR, qui ont été analysés et chargés dans IRIS via le module IRIStool. Cette approche facilite la requête, la conversion et la vectorisation des données de soins de santé à l'aide d'opérations pandas familières en Python. Si vous désirez en savoir plus sur la manière dont j'ai construit cette intégration, consultez mon article précédent Création d'un référentiel vectoriel FHIR avec InterSystems IRIS et Python via le module IRIStool.

Les deux outils, IRIStool et FHIR Data Explorer sont disponibles sur InterSystems Open Exchange — et font partie de mes contributions au concours. Si vous les trouvez utiles, n'hésitez pas à voter pour eux!

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Salut,

C'est moi encore 😁. Je travaille actuellement à la génération de fausses données patients à des fins de test avec Chat-GPT et Python. J'aimerais également partager mon apprentissage. 😑

Tout d'abord, créer un service d'API REST personnalisé est facile en utilisant %CSP.REST.

Commençons ! 😂

1. Créez une classe datagen.restservice qui étend %CSP.REST.

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Bonjour à tous les membres de la communauté!

Beaucoup d'entre vous se souviennent certainement des fonctionnalités NLP disponibles dans IRIS sous le nom iKnow, qui ont été supprimées depuis peu de temps. Mais... Tout a-t-il été supprimé ? NON! Un petit village résiste à la suppression: les index iFind!

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Les versions de maintenance 2025.1.2 et 2024.1.5 de la plateforme de données InterSystems IRIS, d'InterSystems IRIS for Health et d'HealthShare Health Connect sont désormais disponibles en disponibilité générale (GA). Ces versions incluent les correctifs pour plusieurs alertes et avis publiés récemment, notamment :

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Cette version met l'accent sur la fiabilité des mises à niveau, l'extension de la sécurité et l'amélioration du support pour plusieurs services cloud InterSystems. Avec cette version, toutes les offres majeures, notamment FHIR Server, InterSystems Data Fabric Studio (IDS), IDS avec Supply Chain et IRIS Managed Services, prennent désormais en charge la sécurité avancée, offrant ainsi une sécurité unifiée et renforcée.

Nouvelles fonctionnalités et améliorations

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Participant(e)

Bonjour à tous,

Je m’adresse à vous, la communauté technique francophone pour vous présenter une réflexion et une proposition de réponse que j’ai apporté pour utiliser docker dans un environnement de développement avec plusieurs développeurs.

Ma réponse se compose en 2 parties, une architecture du repository GIT d’un namespace et un repository lié à DOCKER. La première partie, je pense, peut être utile au-delà d’un contexte docker.

La complexité de ce projet réside dans le fait d’avoir une solution permettant de conteneuriser un nombre “infini” de namespace et éviter d’avoir un conteneur par namespace.

Présentation du framework

Dans chacun de mes projets, je crée un dossier à la racine nommé Config.

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Documentation technique — Système de surveillance Quarkus IRIS

1. Le but et la portée

Ce module assure l'intégration entre les applications Java basées sur Quarkus et les capacités natives de surveillance des performances d'InterSystems IRIS.
Il permet aux développeurs d'annoter les méthodes avec @PerfmonReport, ce qui déclenche automatiquement les routines ^PERFMON d'IRIS lors de l'exécution des méthodes, et génère des rapports de performances sans intervention manuelle.

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Bonjour à tous,

Continuons à travailler sur la génération de données de test et l'exportation des résultats via une API REST. 😁

Ici, je souhaite réutiliser la classe `datagen.restservice` créée dans l'article précédent : « Écriture d'un service API REST pour exporter les données patient générées au format .csv ».

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Cette version introduit FHIR Server 2025.10.0, offrant la conformité aux dernières normes et des performances améliorées. Elle optimise également le processus de mise à niveau de Health Connect Cloud (HCC) pour une fiabilité accrue et apporte une plus grande flexibilité à Network Connect grâce à la prise en charge des listes de préfixes dans les configurations VPN.

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InterSystems IRIS Adaptive Analytics version 2025.4.1 est désormais disponible sur la page de distribution des logiciels InterSystems. Cette version inclut AtScale 2025.4.1 et est compatible avec le fichier UDAF (User-Defined Aggregate Function) Adaptive Analytics existant (version 2024.1). Parmi les nouvelles fonctionnalités d'AtScale 2025 :

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Introduction

Dans mon article précédent, j'ai présenté le module IRIStool, qui intègre de manière transparente la bibliothèque pandas pour Python à la base de données IRIS. Je vais maintenant vous expliquer comment utiliser IRIStool pour exploiter InterSystems IRIS comme base pour une recherche sémantique intelligente dans les données de soins de santé au format FHIR.

Cet article décrit ce que j'ai fait pour créer une base de données pour mon autre projet, FHIR Data Explorer. Les deux projets sont candidats au concours InterSystems actuel, alors n'hésitez pas à voter pour eux si vous les trouvez utiles.

Ils sont disponibles sur Open Exchange:

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants:

  • Connexion à la base de données InterSystems IRIS via Python
  • Création d'un schéma de base de données compatible FHIR
  • Importation de données FHIR au moyen d'intégrations vectorielles pour la recherche sémantique

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L'INTERFACE DE PROGRAMMATION D'APPLICATION À TRANSFERT D'ÉTAT REPRÉSENTATIF ou API REST (Representational State Transfer Application Programming Interface) est un moyen conforme à la norme permettant aux applications web de communiquer entre elles à l'aide de méthodes HTTP telles que GET, POST, PUT, DELETE, etc. Elle est conçue autour de ressources, qui peuvent être diverses, allant d'un utilisateur à un fichier.

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Importance

La gestion de l'IAM peut s'avérer fastidieuse lorsqu'elle est effectuée manuellement, en particulier lorsque vos API sont déjà bien documentées à l'aide des spécifications OpenAPI (Swagger). Ne serait-il pas formidable de pouvoir générer automatiquement des services et des itinéraires Kong directement à partir de vos spécifications OpenAPI?

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