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.

Class datagen.restservice Extends%CSP.REST
{
Parameter CONTENTTYPE = "application/json";
}

2. Ajoutez une fonction genpatientcsv() pour générer les données du patient et les regrouper dans une chaîne csv

J'ai un nouveau projet qui consiste à stocker des informations provenant de réponses REST dans une base de données IRIS. Il me faudra synchroniser les informations provenant d'au moins deux douzaines de points de terminaison REST distincts, ce qui implique la création de presque autant de classes ObjectScript pour stocker les résultats de ces points de terminaison.

Introduction

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:

Introduction

Cet article vise à explorer le fonctionnement du système FHIR-PEX et a été développé, en tirant parti des capacités d'InterSystems IRIS.

Je reprends ici une expérience vécue qui m'a fait changer ma manière d'aborder le développement d'une fonctionnalité nouvelle pour moi.

Dans le cadre d'un projet, je devais générer un fichier excel assez complexe (rapport avec des variables calculées sur différents intervalles de temps et sur des ensembles dépendants d'un contexte).

FHIR a transformé le secteur des soins de santé en fournissant un modèle de données normalisé pour la création d'applications de soins de santé et en favorisant l'échange de données entre les différents systèmes de soins de santé. La norme FHIR est basée sur des approches modernes axées sur les API, ce qui la rend plus accessible aux développeurs mobiles et web. Cependant, l'interaction avec les API FHIR peut encore s'avérer difficile, en particulier lorsqu'il s'agit de requêter des données à l'aide du langage naturel.

Titre: Microsoft présente PHI-1, un modèle de génération de code plus léger et plus performant que GPT-3.5, attribuant cette performance à la puissance des données de haute qualité