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.

• Introduction à l'approche "Python d'abord" dans IRIS
  • Introduction à l'approche "Python d'abord" dans IRIS
    • Qu'est-ce qu'irispython?
    • Exemple d'utilisation d'irispython
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
  • Utilisation de WSGI
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de WSGI
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
  • DB-API
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de DB-API
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Alternatives
    • Conclusion
  • Notebook
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de Notebook
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
• Section supplémentaire
  • Utilisation d'un interpréteur natif (sans irispython)
    • Utilisation
    • Avantages
    • Inconvénients
  • Edition communautaire de DB-API
    • Utilisation
    • Exemple d'utilisation de DB-API
    • Avantages
    • Inconvénients
  • Débogage de code Python dans IRIS
    • Utilisation
    • Avantages
    • Inconvénients
    • Conclusion
  • IoP (Interopérabilité en Python)
• Conclusion

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. 🎉

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.

Comme beaucoup d'autres se retrouvent probablement, nous étions obligés de faire un mappage de données en direct dans notre moteur d'interface, ce que nous ne voulions vraiment pas faire, mais nous n'avions pas de bon choix alternatif. Nous voulons uniquement conserver les mappages aussi longtemps que nécessaire, puis purger les lignes expirées en fonction d'une valeur TTL. Nous avions en fait 4 cas d'utilisation pour cela nous-mêmes avant de créer cela. Cas d'utilisation :

Dans cet article, nous allons voir comment utiliser le service de messagerie instantanée WhatsApp depuis InterSystems IRIS pour envoyer des messages à différents destinataires. Pour ce faire, nous devons créer et configurer un compte dans Meta et configurer une opération métier pour envoyer les messages que nous souhaitons.

Examinons chacune de ces étapes plus en détail.

Créer un compte sur Meta

C'est peut-être le point le plus compliqué de toute la configuration, puisque nous devrons configurer une série de comptes jusqu'à ce que nous puissions avoir la fonctionnalité de messagerie.

Je reçois généralement des plaintes de nos clients concernant l'actualisation automatique des pages Web BPL et DTL. C'est un problème courant parmi les utilisateurs débutants, mais pour les développeurs expérimentés aussi, ils oublient d'enregistrer les modifications régulièrement et automatiquement la page Web est rechargée, perdant tout le travail effectué.

Bonjour la Communauté,

Exemple d'utilisation de la base de données FHIR d'InterSystems IRIS for Health pour effectuer de modèles ML via InterSystems IRIS IntegratedML

Description

IntegratedML est une fonctionnalité intéressante pour former/tester et déployer des modèles ML. FHIR est un standard puissant pour l'interopérabilité des informations de santé. Ce projet vise à montrer comment utiliser les outils IRIS/IRIS for Health, par exemple les transformations DTL pour préparer les données FHIR à l'application de modèles ML dans IntegratedML. Voici quelques applications potentielles des idées présentées dans ce projet :

En discutant avec un de mes amis, spécialiste du Machine Learning @Renato Banzai , il a évoqué l'un des plus grands défis pour les entreprises aujourd'hui : le déploiement du ML/IA dans des environnements réels.

InterSystems IRIS propose la solution "IntegratedML". IntegratedML est une fonctionnalité très utile pour entraîner, tester et déployer des modèles de ML/IA.

La partie la plus difficile dans la création de ML/IA est de faire le traitement des données, de les nettoyer et de les rendre fiables.

C'est là que nous pouvons tirer parti de la puissante norme FHIR !

Voulez-vous être sûr que vos transformations de données fonctionnent comme prévu avec une seule commande ? Et que diriez-vous d'écrire des tests unitaires pour vos transformations de données de manière simple et rapide ? 

Les transformations de données sont généralement très présentes lorsqu'on parle d'interopérabilité. Ces transformations de données sont utilisées pour convertir les données entre différents systèmes ou applications dans votre code, et elles ont donc un rôle très important à jouer.

Les stratégies de test

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.

Cet article décrit et contient un exemple de la manière d'intégrer un fichier PDF externe dans un segment HL7, plus précisément dans ADT_A01:2.3.1 OBX().  Cela peut être utile lorsqu'on tente de mettre des images ou d'autres données externes dans un message HL7.  Dans cet exemple, le nom du fichier PDF à intégrer est fourni dans le message HL7 entrant dans le champ OBX(1):ObservationValue.

Les stipulations de base de cet exemple sont les suivantes :

Au fil des ans, je me suis souvent retrouvé dans la nécessité de créer plusieurs messages HL7 à partir d'un seul message entrant. Il s'agit généralement d'une commande ou d'un résultat provenant d'un laboratoire. Chaque fois que j'ai abordé ce problème, j'ai essayé de repartir de zéro en pensant que la tentative précédente aurait pu être mieux faite.

Nous avons un cas où un fournisseur peut nous envoyer plus d'informations dans le message DICOM plutôt que dans le message de résultat HL7. Théoriquement, il devrait être possible de prendre un DICOM et de le convertir en HL7, mais la question stupide est la suivante : quelqu'un l'a-t-il déjà fait ? Quelqu'un a-t-il un bon exemple de DTL qu'il a fait pour me montrer comment configurer les structures de message et la conversion ?
Merci
Scott Roth
Centre médical Wexner de l'Université d'État de l'Ohio