Serveur FHIR

Le Serveur FHIR est une application logicielle qui met en œuvre la norme FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), ce qui permet aux systèmes de soins de santé de Stocker, accéder, échanger, et gérer les données de soins de santé de manière standardisée.

InterSystems IRIS permet de stocker et de récupérer les ressources FHIR suivantes:

  • Référentiel de ressources – Le serveur natif IRIS FHIR permet de stocker facilement les paquets/ressources FHIR directement dans le référentiel FHIR.
  • Façade FHIR – La couche de façade FHIR est un modèle d'architecture logicielle à l'aide duquel une API compatible FHIR peut être exposée au-dessus d'une API existante (souvent non-FHIR). Cette couche permet également de rationaliser le système de données de soins de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques (DME), les bases de données existantes ou le stockage de messages HL7 v2, sans nécessiter la migration de toutes les données vers un système natif FHIR.

Qu'est-ce que FHIR?

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) est un framework standard créé par HL7 International afin de faciliter l'échange de données de soins de santé de manière flexible, conviviale pour les développeurs et moderne. Il exploite les technologies web contemporaines pour assurer une intégration et une communication transparentes entre plusieurs systèmes de soins de santé.

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La sécurisation des intégrations IRIS à l'aide du protocole TLS mutuel (mTLS) : guide pratique

Dans les environnements d'entreprise actuels, la sécurité des communications entre les systèmes n'est pas une option, mais une nécessité. Peu importe si vous intégrez InterSystems IRIS avec des API cloud, des microservices internes ou des plateformes tierces, le TLS mutuel (mTLS) offre une méthode efficace pour garantir que les deux extrémités de la connexion sont authentifiées et cryptées.

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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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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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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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Article
· Août 25 8m de lecture
Pilote pour connecter IRIS à Metabase

Bonjour à toute la communauté InterSystems ! Je m'appelle Sidd, je suis stagiaire au bureau de Singapour et j'ai récemment eu l'occasion de développer un pilote afin de connecter IRIS à Metabase pour aider certains ingénieurs commerciaux ici. On m'a encouragé à partager cette information ici afin que ceux qui rencontrent un problème similaire puissent utiliser ce pilote et faire part de leurs commentaires sur les améliorations possibles.

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· Avr 14 5m de lecture
Bulk FHIR, étape par étape

Les référentiels, applications et serveurs FHIR servent généralement des données cliniques en petites quantités, par exemple pour renvoyer des données sur un patient, ses médicaments, ses vaccins, ses allergies, ou d'autres renseignements. Cependant, il est courant qu'une grande quantité de données au format FHIR/JSON soit demandée pour être utilisée pour charger des Data Lakes, identifier des cohortes étudiées, la santé de la population ou transférer des données d'un DME (dossier médical électronique) à un autre.

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L'API REST avec Swagger dans InterSystems IRIS

Salut

Le protocole HTTP permet de récupérer des ressources, telles que des documents HTML. Il est à la base de tout échange de données sur le Web et constitue un protocole client-serveur, ce qui signifie que les requêtes sont initiées par le destinataire, généralement un navigateur Web.

Les API REST tirent parti de ce protocole pour échanger des messages entre le client et le serveur. Cela rend les API REST rapides, légères et flexibles. Les API REST utilisent les verbes HTTP GET, POST, PUT, DELETE et d'autres pour indiquer les actions qu'elles veulent effectuer.

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Introduction

Une API REST (Representational State Transfer) est une interface qui permet de faire communiquer différentes applications entre elles via le protocole HTTP, en utilisant des opérations standard telles que GET, POST, PUT, et DELETE. Les API REST sont largement utilisées dans le développement de logiciels pour exposer des services accessibles par d'autres applications, permettant ainsi l'intégration entre différents systèmes.

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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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