Pourquoi exploiter les données de santé ?Un entrepôt bien construit permettra une exploitation efficace des données et tiendra ses promesses !
Avoir accès à la bonne donnée (fraiche et de qualité) au bon moment (en temps réel) pour prendre la bonne décision est un enjeu majeur pour notre système de santé.
Intersystems IRIS for Health offre un excellent support pour la norme sectorielle FHIR. Les principales caractéristiques sont :
Cet article explique comment utiliser chacune de ces fonctionnalités, et présente un front-end angulaire permettant de créer et d'afficher des ressources FHIR de type Quiz.
De nombreuses organisations « déchantent » des Data Lakes dans lesquels les données sont stockées massivement sans avoir été préalablement normalisées. Trop de données « non propres » rendent ces Data Lakes inexploitables. Les organisations reviennent alors aux fondamentaux que sont la capture, la normalisation, le stockage et l’exploitation pour la mise en œuvre de Data Fabrics.
Il existe 3 modèles de stockage des données :
Les systèmes EHR (Electronic Health Record) sont modélisés dans un format/structure propriétaire et ne sont pas basés sur des modèles du marché tels que FHIR ou HL7. Certains de ces systèmes peuvent interopérer des données dans un format propriétaire pour FHIR et d'autres modèles de marché, mais pas tous. InterSystems dispose de deux plateformes capables d'interopérer des formats propriétaires pour ceux du marché : InterSystems HealthShare Connect et InterSystems IRIS for Health. La fonctionnalité de transformation (DTL - Data Transformation Language) de ces plateformes peut recevoir des données dans n'importe quel format, structure ou canal de communication (CSV, JSON, XML, et autres via FTP, File, HTTP, etc.) et les transformer directement en formats du marché (FHIR, CDA, HL7, etc.). Cependant, InterSystems dispose d'un format intermédiaire appelé SDA (Summary Document Architecture) qui est utilisé par ces plateformes pour générer sans effort des FHIR STU, R3, R4, HL7v2, HL7v3, etc. En outre, lorsqu'elles sont au format SDA, les données de santé peuvent être conservées dans le RCU HealthShare. Ainsi, le format propriétaire/personnel est d'abord transformé en SDA, puis les données peuvent être automatiquement converties dans n'importe quel format du marché, ainsi que sauvegardées dans HealthShare. Dans cet article, nous allons vous montrer comment transformer des données propriétaires/personnalisées en SDA à l'aide d'IRIS for Health. L'exemple de données que nous avons utilisé a été généré par le projet de génération de données en masse SYNTHEA (https://synthea.mitre.org/downloads). Nous allons convertir 1000 patients d'un fichier CSV en SDA, en utilisant les fonctions d'interopérabilité d'IRIS for Health.
La normalisation des données au sein d’un EDS est fondamentale pour en assurer une bonne exploitation.
Les données capturées de différentes sources et dans différents formats doivent être saines avant d’être stockées c’est à dire unifiées, nettoyées et prêtes à être exploitées.
Les grandes étapes de normalisation des données sont :
FTP ( Protocole de transfert de fichiers) est un protocole de réseau permettant de transmettre des fichiers sur des connexions TCP/IP dans un réseau (y compris l'Internet) configuré pour transférer des fichiers via ce protocole. Dans une transaction FTP, un expéditeur de fichiers est appelé hôte local. Un récepteur de fichiers impliqué dans le FTP est un hôte distant, et il s'agit généralement d'un serveur.
La capture des données est un véritable enjeu d’interopérabilité au sein d’un EDS car les sources et les langages techniques sont fortement hétérogènes.
Les données de santé peuvent provenir des systèmes d’information des hôpitaux, cliniques, centres de lutte contre le cancer, laboratoires, centres d’imagerie, bases nationales …
L’information peut être poussée par la source (HL7v2) ou collectée par l’EDS (FHIR, Web Services tiers et SQL).
La norme HL7v2 présente l’avantage d’être largement répandue dans les hôpitaux.
Application iOS pour exporter les données HealthKit vers InterSystems IRIS for Health (ou n'importe quel référentiel FHIR)
Bonjour, chers développeurs !
Dans cet article, nous allons nous concentrer sur OAuth2, un protocole qui est de plus en plus utilisé en combinaison avec FHIR pour effectuer des autorisations.
Dans cette partie 1, nous allons démarrer le conteneur Docker pour IRIS for Health et Apache, configurer la fonction de serveur d'autorisation OAuth2 sur IRIS for Health, y accéder depuis l'outil de développement REST Postman, et obtenir un jeton d'accès.
Bonjour, chers développeurs !
Dans cet article, je vais vous montrer comment configurer le référentiel FHIR + le serveur d'autorisation OAuth2/serveur de ressources sur IRIS for Health en suivant l'article précédent.
Dans la partie 1, nous vous présentons les préparatifs préliminaires, la configuration du serveur d'autorisation OAuth2 et l'obtention du jeton d'accès.
La partie 2 vous explique comment construire un référentiel FHIR et configurer un client/serveur de ressources OAuth2.
Attendu depuis très longtemps, le ministre des Solidarités et de la Santé annonçait en mars dernier le lancement d’un appel à projets visant à « accompagner et soutenir la constitution d’entrepôts de données de santé hospitaliers ».
Celui-ci est maintenant lancé !
50 millions d’euros, du programme de relance France 2030 seront consacrés sur la période 2022-2024, à la mise en œuvre d’Entrepôts de Données de Santé au sein des Hôpitaux.Cet appel à projet, porté par la DGOS du Ministère de la Santé et le Health Data Hubs’articule autour de 2 échéances pour déposer les projets, le 11 octobre 2022 et le 12 avril 2023.
Cet appel à projets va permettre la mise en place et le renforcement d’entrepôts de données de santé (EDS) hospitaliers, coordonnés avec le Health Data Hub.
Son ambition ? Faire de la France la première nation européenne innovante et souveraine en santé.
Les avantages d’un EDS sont multiples :
Les grandes fonctions d’un EDS sont :
Nous sommes présent au rendez Meetup FHIR #11 : API Mon Espace Santé - Paris & Online
Welcome de Nicolas :
BIENVENUE par Nicolas RISS
Meetup FHIR #11 : API Mon Espace Santé - Paris & Online
https://esante.gouv.fr/produits-services/ci-sis
Hela Ghariani (DNS)
Mon espace santé et le catalogue de services
Le rôle de l’état n’est pas de faire mais de réguler et proposer des services.
Utilisation facile de HL7v2 vers FHIR, CDA vers FHIR, FHIR vers HL7v2 en tant que service.
L'objectif de ce projet est de fournir une API REST capable de convertir facilement divers formats de santé. Publiez le format souhaité dans le corps REST, obtenez la réponse dans le nouveau format.
Version officielle : https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-q7ryewpz75cq2 :fire:
Vidéo : https://youtu.be/lr2B7zSFkds :tv:
Clonez ce référentiel
git clone https://github.com/grongierisc/iris-healthtoolkit-service.git
InterSystems participe aux Rencontres autour de l'appel à projet EDS, organisés par PariSanté Campus et le HDH (Health Data Hub) - Jeudi 12 septembre 2022
Nous partageons ici nos notes publiques pour faire avancer le débat et invitons toutes les personnes mentionnées à les annoter, commenter ou amender. Grand merci à @Adeline Icard pour ces lignes !
Nous continuons à observer les possibilités de Django, et son utilisation avec IRIS. Dans la première partie nous avons regardé comment définir des modèles et se connecter à des tableaux déjà existants dans IRIS, dans la suite nous avons étendu le portail d'administration intégré de Django, avec la possibilité de voir quelles données nous avons dans ces modèles, avec des filtres, l'édition et même la pagination.
Il est temps de passer à l'action, nous allons maintenant créer une API REST, sur Django, basée sur les mêmes données, que nous avons utilisées auparavant à partir du paquet posts-and-tags.
Pour ce faire, nous utiliserons Django REST Framework
Le cadre REST de Django est une boîte à outils puissante et flexible permettant de créer des API Web.
Quelques raisons pour lesquelles vous pourriez vouloir utiliser le cadre REST :
Dans la première partie, j'ai montré comment démarrer un nouveau projet sur Django, ainsi que définir de nouveaux modèles et ajouter des modèles existants.
Cette fois, je vous présenterai un panneau d'administration, qui est disponible dès le départ, et comment il peut être utile.
Remarque importante : ne vous attendez pas à ce que si vous essayez de répéter les actions de cet article, cela fonctionnera pour vous, ce n'est pas le cas. Au cours de l'article, j'ai dû faire quelques corrections dans le projet django-iris, et même dans le pilote DB-API fait par InterSystems pour corriger certains problèmes là aussi, et je pense que ce pilote est encore en développement, et nous aurons un pilote plus stable dans le futur. Considérons que cet article ne fait qu'expliquer comment cela pourrait être si nous avions tous fait.
Il y a quelque temps, j'ai présenté un nouveau pilote de Django pour IRIS. Maintenant, voyons comment utiliser Django avec IRIS en pratique.
Avec les dernières améliorations concernant le support de Python dans IRIS, et la poursuite du travail sur le support de Python DB-API par InterSystems. J'ai implémenté le support IRIS dans le projet Django où Python DB-API est utilisé pour travailler avec d'autres bases de données.
Essayons une application simple sur Django, qui stocke ses données dans IRIS.
Cet article a pour but de donner une introduction à ce qu'est gRPC ainsi que de donner un exemple de comment jouer avec le Hello World officiel en utilisant IRIS Embedded Python.
Vous pouvez trouver tout le code exposé ici, dans le référentiel suivant project repo.
Le gRPC ( appel de procédure à distance gRPC) est un style architectural d'API basé sur le protocole RPC. Le projet a été créé par Google en 2015 et est sous licence Apache 2.0. Actuellement, le projet est soutenu par la fondation Cloud Native Computing Foundation (CNCF).
Depuis la version 2019.2, InterSystems IRIS fournit son API native pour Python comme méthode d'accès aux données haute performance. L'API native vous permet d'interagir directement avec la structure de données IRIS native.
En tant que développeurs InterSystems, vous êtes probablement déjà familiarisés avec les globales. Nous allons passer en revue les bases au cas où vous souhaiteriez un rafraîchissement, mais n'hésitez pas à passer directement à la section suivante.
InterSystems IRIS utilise des globales pour stocker les données. Une globale est un tableau clairsemé qui se compose de nœuds qui peuvent ou non avoir une valeur et de sous-nœuds. Ce qui suit est un exemple abstrait d'une globale :
InterSystems Native SDK pour Python est une interface légère pour les API d'InterSystems IRIS qui n'étaient auparavant disponibles que via ObjectScript.
Je suis particulièrement intéressé par la possibilité d'appeler des méthodes ObjectScript, plus précisément des méthodes de classe. Cela fonctionne, et cela fonctionne très bien, mais par défaut, les appels ne supportent que les arguments scalaires : chaînes de caractères, booléens, nombres intégraux et flottants.
Mais si vous voulez :
Vous aurez besoin d'écrire un code glue ou de prendre ce projet (s'installe avec pip install edpy). Le paquet edpy vous donne une signature simple :
call(iris, class_name, method_name, args)
qui vous permet d'appeler n'importe quelle méthode ObjectScript et d'obtenir des résultats en retour.
1. intersystems-iris-docker-rest-template
Il s'agit d'un modèle d'une application REST API intégrée en python dans InterSystems IRIS. Elle possède également une spécification OPEN API et peut être développée avec Docker et VSCode.
1. intersystems-iris-docker-rest-template
2. Conditions préalables
3. Installation
3.1. Installation pour le développement
3.2. Portail de gestion et et VSCode
3.3. Avoir le répertoire ouvert à l'intérieur du conteneur
4. Comment cela fonctionne
5. Comment l'utiliser
5.1. Requête POST
5.1.1. Test de la requête POST
5.1.2. Comment fonctionne la requête POST
5.2. Requête GET
5.2.1.
Projet modèle avec divers codes Python à utiliser pour InterSystems IRIS Community Edition avec conteneur.
Caractéristiques :
Dans cette série d'articles en trois parties, il est montré comment vous pouvez utiliser IAM pour ajouter simplement de la sécurité, selon les normes OAuth 2.0, à un service précédemment non authentifié déployé dans IRIS.
Dans la première partie, nous avons fourni des informations sur OAuth 2.0 ainsi que des définitions et des configurations initiales d'IRIS et d'IAM afin de faciliter la compréhension de l'ensemble du processus de sécurisation de vos services.
Dans cette série d'articles en trois parties, il est montré comment vous pouvez utiliser IAM pour ajouter simplement de la sécurité, selon les normes OAuth 2.0, à un service précédemment non authentifié déployé dans IRIS.
Dans la première partie, nous avons fourni des informations sur OAuth 2.0 ainsi que des définitions et des configurations initiales d'IRIS et d'IAM afin de faciliter la compréhension de l'ensemble du processus de sécurisation de vos services.
Aujourd'hui, de nombreuses applications utilisent le cadre d'autorisation ouvert (OAuth) pour accéder aux ressources de toutes sortes de services de manière sûre, fiable et efficace. InterSystems IRIS est déjà compatible avec le cadre OAuth 2.0, en fait, il y a un excellent article dans la communauté concernant OAuth 2.0 et InterSystems IRIS dans le lien suivant ici.
Nous sommes à l'ère de l'économie multiplateforme et les API sont la "colle " de ce scénario numérique. Étant donné leur importance, les développeurs les considèrent comme un service ou un produit à consommer. Par conséquent, l'expérience d'utilisation est un facteur crucial de leur succès.
Afin d'améliorer cette expérience, des normes de spécification telles que la spécification OpenAPI (OAS) sont de plus en plus adoptées dans le développement des API RESTFul.
Class Query dans InterSystems IRIS (et Cache, Ensemble, HealthShare) est un outil utile qui sépare les requêtes SQL du code Object Script. En principe, cela fonctionne comme suit : supposons que vous souhaitiez utiliser la même requête SQL avec différents arguments à plusieurs endroits différents. Dans ce cas, vous pouvez éviter la duplication du code en déclarant le corps de la requête comme une Class Query, puis en appelant cette requête par son nom. Cette approche est également pratique pour les requêtes personnalisées, dans lesquelles la tâche consistant à obtenir la ligne suivante est définie par un développeur. Cela vous intéresse ? Alors lisez la suite !
La semaine dernière, nous avons annoncé la Plate-forme de données InterSystems IRIS, notre nouvelle plate-forme complète pour toutes vos activités liées aux données, qu'elles soient transactionnelles, analytiques ou les deux. Nous avons inclus un grand nombre des fonctionnalités que nos clients connaissent et apprécient de Caché et Ensemble, mais dans cet article, nous allons mettre un peu plus en lumière l'une des nouvelles capacités de la plate-forme : SQL Sharding, une nouvelle fonctionnalité puissante dans notre histoire de scalability.
Comme nous le savons tous, Caché est une excellente base de données qui accomplit de nombreuses tâches en son sein. Cependant, que faites-vous lorsque vous avez besoin d'accéder à une base de données externe ? Une façon de le faire est d'utiliser la passerelle Caché SQL Gateway via JDBC. Dans cet article, mon objectif est de répondre aux questions suivantes pour vous aider à vous familiariser avec cette technologie et à déboguer certains problèmes courants.