#InterSystems IRIS

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InterSystems IRIS est une plateforme complète de données
InterSystems IRIS vous offre tout le nécessaire pour capturer, partager, comprendre et agir sur la ressource le plus précieuse de votre entreprise : vos données.
En tant que plateforme complète, InterSystems IRIS élimine la nécessité d'intégrer plusieurs technologies de développement. Les applications nécessitent moins de code, moins de ressources système et moins de maintenance.

Bonjour

Je vous soumets cet article en tant qu’état de l’art enrichi.
L’objectif est de réunir les différentes façons d’importer et d’exporter des CSV en un seul endroit.
Cet article est basé sur InterSystems 2024.1 .
N'hésitez pas à commenter pour rajouter des précisions.
Si vous voulez une deuxième partie sur l'export de CSV, faites le moi savoir.

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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!

Open Exchange app
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Vous êtes familier avec les bases de données SQL, mais vous ne connaissez pas IRIS ? Alors lisez la suite...

Il y a environ un an, j'ai rejoint InterSystems, et c'est ainsi que j'ai découvert IRIS.  J'utilise des bases de données depuis plus de 40 ans, la plupart du temps pour des fournisseurs de bases de données, et je pensais qu'IRIS serait similaire aux autres bases de données connues.  Cependant, j'ai été surpris de constater qu'IRIS est très différente par rapport aux autres bases de données, et souvent bien meilleure.  Avec mon premier article dans la communauté Dev, je vais présenter IRIS de manière générale aux personnes qui connaissent déjà d'autres bases de données telles qu'Oracle, SQL Server, Snowflake, PostgeSQL, etc.   J'espère vous rendre les choses plus claires et plus simples et vous faire gagner du temps pour vous lancer.

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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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Dans mon article précédent, « Utilisation de LIKE avec des variables et des modèles dans SQL », nous avons exploré le comportement du prédicat LIKE dans différents scénarios, de l'Embedded SQL au Dynamic SQL, et l'impact sur les performances lorsque des caractères génériques et des variables entrent en jeu. Cet article visait à se familiariser avec l'écriture d'une requête LIKE fonctionnelle. Mais écrire du SQL efficace n'est que le point de départ. Pour créer des applications fiables, évolutives et sécurisées, vous devez comprendre les bonnes pratiques qui sous-tendent tout SQL, y compris les requêtes utilisant LIKE.

Cet article franchit une nouvelle étape. Nous aborderons quelques points clés pour renforcer votre code SQL, éviter les pièges courants et garantir l'exécution correcte, efficace et sécurisée de vos instructions SELECT. J'utiliserai les instructions SELECT avec le prédicat LIKE comme exemple, montrant comment ces principes généraux affectent directement vos requêtes et leurs résultats.

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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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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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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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Rubrique FAQ InterSystems

Certaines données, telles que les données du journal d'exécution, ne doivent pas être restaurées à leur état antérieur, même en cas de restauration lors d'une transaction. Pour ce faire, placez ces données dans la base de données IRISTEMP, qui ne sera pas restaurée.

Temporary Globals and the IRISTEMP Databas

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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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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

Open Exchange app
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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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