Nouvelle publication

Bonjour la communauté,

Dans cet article, je vais décrire et illustrer le processus de mise en œuvre d'ObjectScript au sein de Embedded Python. Cette discussion fera également référence à d'autres articles relatifs à Embedded Python, et répondra aux questions qui ont été utiles à mon apprentissage.

Comme vous le savez peut-être, l'intégration des fonctionnalités de Python dans IRIS est possible depuis un certain temps. Cet article se concentrera sur la manière dont ObjectScript peut être incorporé de manière transparente à Embedded Python.

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L'utilisation traditionnelle d'une production IRIS consiste, pour un adaptateur entrant, à recevoir des données d'une source externe, à envoyer ces données à un service IRIS, puis à faire en sorte que ce service envoie ces données par l'intermédiaire de la production.

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Une expérience sur la manière d'utiliser le cadre LangChain, la recherche vectorielle IRIS et les LLM pour générer une base de données SQL compatible IRIS à partir des invites utilisateur.

Cet article a été rédigé à partir du carnet suivant. Vous pouvez l'utiliser dans un environnement prêt à l'emploi avec l'application suivante dans OpenExchange.

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Dans l'article précédent, nous avons présenté l'application d[IA]gnosis développée pour soutenir le codage des diagnostics CIM-10. Dans le présent article, nous verrons comment InterSystems IRIS for Health nous fournit les outils nécessaires à la génération de vecteurs à partir de la liste des codes CIM-10 au moyen d'un modèle de langage pré-entraîné, à leur stockage et à la recherche ultérieure de similitudes sur tous ces vecteurs générés.

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Avec l'introduction des types de données vectorielles et de la fonctionnalité de recherche vectorielle dans IRIS, tout un univers de possibilités de développement d'applications s'ouvre et un exemple de ces applications est celui que j'ai récemment vu publié dans un appel d'offres public du Ministère régional de la santé de Valence demandant un outil d'aide au codage de la CIM-10 à l'aide de modèles d'IA.

Comment pourrions-nous mettre en œuvre une application similaire à celle demandée? Voyons ce dont nous aurions besoin:

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Parfois, nous devons convertir le message FHIR en HL7 V2, par exemple pour enregistrer un patient dans le système PACS.
Dans cet article, les étapes à suivre pour obtenir les résultats souhaités en utilisant la production du serveur IRIS FHIR seront expliquées.

Voici les étapes à suivre:

  1. Assurez-vous que la production du serveur FHIR est démarrée.
  2. Enregistrez le service métier avec le point de terminaison FHIRServer.
  3. Définissez les processus métier pour convertir les messages FHIR en SDA, puis convertissez SDA en HL7 v2.
  4. Publiez la ressource JSON sur le point de terminaison FHIRServer et obtenez la réponse HL7 V2.

Examinons les étapes en détail.
 

Étape 1. Assurez-vous que la production du serveur FHIR est démarrée

Ouvrez la page de production et assurez-vous que la Production est démarrée. À l'étape suivante, nous devons nous assurer que le service commercial HS.FHIRServer.Interop.Service est enregistré auprès de FHIRServer

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Supposons que vous ayez une application qui permette aux utilisateurs d'écrire des articles et de les commenter. (Attendez... ça me dit quelque chose...)

L'objectif est de répertorier, pour un utilisateur donné, tous les messages publiés avec lesquels il a interagi, c'est-à-dire dont il est l'auteur ou qu'il a commentés. Comment faites-vous cela aussi vite que possible?

Voici à quoi pourraient ressembler les définitions de notre classe %Persistent comme point de départ (les définitions de stockage sont importantes, mais omises par souci de concision):

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Dans notre article précédent, nous avons présenté les concepts généraux ainsi que le problème que nous voulions résoudre en utilisant le moteur de tâches intégré dans InterSystems IRIS. Dans l'article d'aujourd'hui, nous verrons comment configurer une production d'interopérabilité pour fournir une solution.

Configuration du moteur de workflow

Tout d'abord, nous allons définir les rôles des tâches à gérer. Dans notre exemple, nous allons définir deux types de tâches:

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Cela fait un certain temps que j'ai l'intention de faire une sorte de démonstration de concept avec la fonctionnalité Workflow (flux de travail), qui, comme beaucoup d'autres fonctionnalités disponibles dans IRIS, tend à passer inaperçue aux yeux de nos clients (et je fais ici mon mea culpa). C'est pourquoi j'ai décidé il y a quelques jours de développer un exemple de configuration et d'exploitation de cette fonctionnalité en la connectant à une interface utilisateur développée en Angular.

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Nous concluons cette série d'articles SMART On FHIR avec Auth0 et le référentiel FHIR d'InterSystems IRIS en passant en revue notre application développée en Angular 16.

Rappelons à quoi ressemble l'architecture définie pour notre solution:

Notre application qui servira de front-end correspond à la deuxième colonne et comme vous pouvez le voir, elle sera en charge de deux choses:

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Dans l'article précédent, nous avons présenté l'architecture de notre projet SMART On FHIR, il est donc temps de passer aux choses sérieuses et de commencer à configurer tous les éléments qui seront nécessaires.

Nous commençons avec Auth0.

Configuration de l'Auth0

Commençons par créer un compte Auth0 avec un email valide, une fois enregistré il nous faut créer notre première application, et nous le ferons à partir du menu de gauche:

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Introduction

J'ai récemment participé à une séance pratique formidablement organisée par @Patrick Jamieson au cours de laquelle une application Angular a été configurée avec un serveur IRIS FHIR en suivant les protocoles définis par SMART On FHIR. J'ai trouvé cela très intéressant et j'ai donc décidé de développer ma propre application Angular et de profiter ainsi de ce que j'ai appris en la publiant au sein de la communauté.

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En tant que modèle linguistique d'IA, ChatGPT est capable d'effectuer une variété de tâches telles que traduire, écrire des chansons, répondre à des questions de recherche et même générer du code informatique. Avec ses capacités impressionnantes, ChatGPT est rapidement devenu un outil populaire pour diverses applications, des chatbots à la création de contenu.
Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Ainsi, dans cet article, je vais démontrer les étapes suivantes pour construire une IA ChatGPT personnalisée en utilisant le LangChain Framework:

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Article
· Nov 9, 2023 14m de lecture
Inter-process communication avec $SYSTEM.Event

Salut les devs,

Actuellement, je travaille sur un projet qui requiert une gestion hautement dynamique des événements. Dans le contexte du langage de programmation Java, mon premier choix aurait été d'opter instinctivement pour l'utilisation du "Observer Pattern". Le "Observer Pattern" représente une approche pour gérer les interactions entre les objets en établissant un mécanisme de notification. Il permet à plusieurs observateurs de réagir de manière autonome aux changements d'état d'un sujet, favorisant ainsi la flexibilité et la modularité du code. Si vous n'êtes pas familier avec ce modèle de conception, vous pouvez trouver de plus amples informations à ce sujet sur ce Wikipedia

Bien que ce soit naturel et couramment utilisé dans certains langages de programmations comme le Java ou le C++, en ObjectScript pas du tout.

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Notre objectif

Aujourd'hui, nous poursuivons le développement de notre dernier article et présentons des informations sur certaines fonctionnalités que nous avons ajoutées à notre portail. Nous inclurons une petite partie de CSS pour mieux visualiser les données disponibles et les exporter. Enfin, nous examinerons comment ajouter des options de filtrage et de classement. Lorsque vous aurez terminé cet article, vous pourrez afficher une requête simple et complète de manière élégante.

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Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur en Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai qui vous est imparti pour analyser certaines données dans IRIS soit serré. Bien sûr, InterSystems offre de nombreux outils pour toutes sortes d'analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant le bon vieux Pandas et de laisser IRIS pour une autre fois.

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