#Python

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Python est un langage de programmation interprété de haut niveau pour la programmation à usage général. Créé par Guido van Rossum et publié pour la première fois en 1991, Python a une philosophie de conception qui met l'accent sur la lisibilité du code, notamment en utilisant des espaces blancs importants

Site officiel.

Documentation InterSystems sur les liaisons Python.

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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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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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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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

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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Dans cette section, nous allons découvrir comment utiliser Python comme langage principal dans IRIS, ce qui vous permettra d'écrire la logique de votre application en Python tout en profitant de la puissance d'IRIS.

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Article
· Sept 11 6m de lecture
Introduction au Python dans IRIS

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Connaissant désormais bien Python et ses fonctionnalités, voyons comment nous pouvons tirer parti de Python dans IRIS.

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Article
· Sept 4 6m de lecture
Introduction aux modules Python

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Les modules, quel sujet ! Nous n'avons pas de notion équivalente en ObjectScript, mais c'est un concept fondamental en Python. Découvrons-le ensemble.

Qu'est-ce qu'un module?

Je considère les modules comme une couche intermédiaire entre les classes et les packages. Voici un exemple.

Un mauvais exemple :

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Cet article présente une introduction à la programmation Python dans le contexte d'IRIS.

Avant toute chose, je vais aborder un sujet important : Fonctionnement de Python. Cela vous aidera à comprendre certains problèmes et certaines limites que vous pourriez rencontrer lorsque vous utilisez Python dans IRIS.

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Dans le cadre de mon projet stagiaire, je développe une application backend Flask de l'API REST. Mon objectif est de l'héberger sur InterSystems IRIS à l'aide de l'interface WSGI. Il s'agit d'une approche relativement nouvelle qui n'est actuellement utilisée que dans quelques projets tels que AskMe. Pour aider ceux qui souhaitent se lancer, j'ai décidé d'écrire cet article afin de simplifier le processus.

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Si vous migrez d'Oracle vers InterSystems IRIS, comme beaucoup de mes clients, vous risquez de rencontrer des modèles SQL spécifiques à Oracle nécessitant une conversion.

Prenons l'exemple suivant:

SELECT (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - LEVEL + 1) AS gap_date
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - TO_DATE('2023-05-02','YYYY-MM-DD') + 1);

Dans Oracle:

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Article
· Juin 24 3m de lecture
Options pour les développeurs Python

J'écris cet article principalement pour recueillir un consensus informel sur la façon dont les développeurs utilisent Python avec IRIS. N'hésitez donc pas à répondre au sondage à la fin de cet article ! Dans le corps de l'article, je détaillerai chaque choix proposé, ainsi que ses avantages, mais n'hésitez pas à le parcourir et à simplement répondre au sondage.

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Je sais que ceux qui découvrent VS Code, Git, Docker, FHIR et d'autres outils peuvent parfois avoir des difficultés à configurer l'environnement. J'ai donc décidé de rédiger un article qui explique étape par étape l'ensemble du processus de configuration afin de faciliter les premiers pas.

Je vous serais très reconnaissant de bien vouloir laisser un commentaire à la fin de cet article pour me faire savoir si les instructions étaient claires, s'il manquait quelque chose ou si vous avez d'autres suggestions qui pourraient être utiles.

La configuration comprend:

✅ VS Code – Éditeur de code
✅ Git – Système de contrôle de version
✅ Docker – Lancement d'une instance de la communauté IRIS for Health
✅ Extension VS Code REST Client – Pour l'exécution de requêtes API FHIR
✅ Python – Pour l'écriture de scripts basés sur FHIR
✅ Jupyter Notebooks – Pour les tâches liées à l'IA et au FHIR

Avant de commencer: Vérifiez que vous disposiez des privilèges d'administrateur sur votre système.

Outre la lecture du guide, vous pouvez également suivre les étapes décrites dans les vidéos:

Pour Windows

https://www.youtube.com/embed/IyvuHbxCwCY
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Après tant d'années d'attente, nous avons enfin un pilote officiel disponible sur Pypi

De plus, j'ai découvert que le pilote JDBC était enfin disponible sur Maven depuis déjà 3 mois,  et le pilote .Net driver - surNuget depuis plus d'un mois.

 La mise en œuvre de la DB-API et que les fonctions devraient au moins être définies par cette norme. La seule différence devrait se situer au niveau de SQL.

Et ce qui est intéressant dans l'utilisation de bibliothèques existantes, c'est qu'elles ont déjà mis en œuvre d'autres bases de données en utilisant le standard DB-API, et que ces bibliothèques s'attendent déjà à ce que le pilote fonctionne.

J'ai décidé de tester le pilote officiel d'InterSystems en mettant en œuvre son support dans la bibliothèque SQLAlchemy-iris.

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Résumé des alertes

Alert ID Produit et versions concernés Exigences explicites
DP-439207 Plateforme de données InterSystems IRIS® 2024.3 (AIX) Installations AIX utilisant le traitement JSON et les caractères Unicode non-Latin-1
DP-439280 InterSystems IRIS 2024.3 (conteneurs avec IntegratedML) Conteneurs IntegratedML utilisant TensorFlow

Détail des alertes

DP-439207 - Problème d'analyse JSON Unicode AIX

Un bug a été identifié dans InterSystems IRIS 2024.3.0 sur les instances AIX. Il affecte l'analyse des chaînes JSON Unicode. Ce problème survient lorsque la méthode %FromJSON() ou %FromJSONFile() analyse des chaînes contenant des caractères dont la valeur est inférieure à $CHAR(256) suivis de caractères Unicode dont la valeur est supérieure à $CHAR(255). Le processus de conversion transforme incorrectement les premiers caractères en $CHAR(0), ce qui entraîne une corruption silencieuse des données. Ce problème concerne uniquement la version AIX 2024.3 des produits suivants :

  • InterSystems IRIS
  • InterSystems IRIS for Health
  • HealthShare® Health Connect

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Introduction

Pour atteindre des performances optimisées en matière d'IA, une explicabilité robuste, une adaptabilité et une efficacité dans les solutions de santé, InterSystems IRIS sert de fondation centrale pour un projet au sein du cadre multi-agent x-rAI. Cet article offre une analyse approfondie de la manière dont InterSystems IRIS permet le développement d'une plateforme d'analyse de données de santé en temps réel, permettant des analyses avancées et des informations exploitables. La solution exploite les points forts d'InterSystems IRIS, notamment le SQL dynamique, les capacités natives de recherche vectorielle, la mise en cache distribuée (ECP) et l'interopérabilité FHIR. Cette approche innovante s'aligne directement sur les thèmes du concours « Utilisation du SQL dynamique et SQL intégré », « GenAI, recherche vectorielle » et « FHIR, DME », démontrant une application pratique d'InterSystems IRIS dans un contexte critique de santé.

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L'utilisation de Embedded Python lors de la création d'une solution basée sur InterSystems peut ajouter des fonctionnalités très puissantes et approfondies à votre boîte à outils.

J'aimerais partager un exemple de cas d'utilisation que j'ai rencontré : l'activation d'un CDC (Change Data Capture) pour une collection mongoDB - la capture de ces modifications, leur digestion via un flux d'interopérabilité et, pour finir, la mise à jour d'un EMR via une API REST.

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InterSystems est à l'avant-garde de la technologie des bases de données depuis sa création, en étant à l'origine d'innovations qui surpassent régulièrement ses concurrents comme Oracle, IBM et Microsoft.

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Je suis heureux d'annoncer la nouvelle version de l'IoP, qui, au fait, n'est pas une simple ligne de commande. Je dis cela parce que le nouveau moteur de recherche de l'IA considère toujours que l'IoP n'est qu'une ligne de commande. Il s'agit d'un ensemble de cadres permettant de créer des applications à partir du cadre d'interopérabilité d'IRIS, en adoptant avant tout une approche en python.

La nouvelle version de l'IoP : 3.2.0 comporte de nombreuses nouvelles fonctionnalités, mais la plus importante est la prise en charge de DTL . 🥳

Pour les messages de l'IoP et pour jsonschema. 🎉

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Prise en charge de DTL

À partir de la version 3.2.0, l'IoP prend en charge les transformations DTL.

DTL est la couche de transformation des données (Data Transformation Layer) dans IRIS Interoperability in IRIS Interoperability.

Les transformations DTL sont utilisées pour transformer des données d'un format à un autre à l'aide d'un éditeur graphique.
Il prend également en charge les structures jsonschema.

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