Un service métier est une partie de la production d'interopérabilité d'InterSystems Ensemble qui est responsable de l'acceptation des demandes provenant d'applications externes.
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.
Cependant, grâce à un adaptateur entrant personnalisé, nous pouvons faire en sorte qu'une production IRIS soit plus performante. Nous pouvons utiliser une production IRIS pour traiter les données de notre propre base de données sans aucun déclencheur externe.
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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:
- Assurez-vous que la production du serveur FHIR est démarrée.
- Enregistrez le service métier avec le point de terminaison FHIRServer.
- Définissez les processus métier pour convertir les messages FHIR en SDA, puis convertissez SDA en HL7 v2.
- 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.png)
L' adaptateur Telegram pour InterSystems IRIS sert de pont entre la populaire plateforme de messagerie Telegram et InterSystems IRIS, facilitant une communication et un échange de données transparents. En exploitant les capacités de l'API Telegram, l'adaptateur permet aux développeurs de créer des chatbots robustes, d'automatiser des tâches et d'intégrer Telegram aux applications d'InterSystems IRIS.
Les scénarios les plus courants dans lesquels l'adaptateur Telegram peut être utilisé sont les suivants :
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.
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.
Plan de travail
Dans cet article, je vais vous montrer comment vous pouvez facilement conteneuriser les passerelles .Net/Java.
Pour notre exemple, nous allons développer une intégration avec Apache Kafka.
Et pour interopérer avec le code Java/.Net, nous utiliserons PEX.
Architecture
Notre solution fonctionnera entièrement dans docker et ressemblera à ceci :
Passerelle Java
Tout d'abord, nous allons développer l'opération Java pour envoyer des messages dans Kafka. Le code peut être écrit dans l'IDE de votre choix et il peut ressembler à ceci.
En bref :