Introduction

Dans mon article précédent, j'ai présenté le module IRIStool, qui intègre de manière transparente la bibliothèque pandas pour Python à la base de données IRIS. Je vais maintenant vous expliquer comment utiliser IRIStool pour exploiter InterSystems IRIS comme base pour une recherche sémantique intelligente dans les données de soins de santé au format FHIR.

Cet article décrit ce que j'ai fait pour créer une base de données pour mon autre projet, FHIR Data Explorer. Les deux projets sont candidats au concours InterSystems actuel, alors n'hésitez pas à voter pour eux si vous les trouvez utiles.

Ils sont disponibles sur Open Exchange:

• IRIStool et Data Manager
• FHIR Data Explorer

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants:

• Connexion à la base de données InterSystems IRIS via Python
• Création d'un schéma de base de données compatible FHIR
• Importation de données FHIR au moyen d'intégrations vectorielles pour la recherche sémantique

Salut!

C'est encore moi 😁. Dans l'article précédent Comment écrire un service API REST pour exporter le paquet FHIR généré au format JSON, nous avons généré une ressource DocumentReference, dont le contenu était encodé en Base64

Question!! Est-il possible d'écrire un service REST pour le décoder? Je voudrais vraiment savoir ce que contiennent les données du message🤔🤔🤔

Bien, allons-y!

1. Créez une nouvelle classe utilitaire datagen.utli.decodefhirjson.cls pour décoder les données contenues dans DocumentReference
 

Class datagen.utli.decodefhirjson Extends%RegisteredObject
{
}

Introduction

Dans mon dernier article, j'ai présenté FHIR Data Explorer, une application de validation de concept qui connecte InterSystems IRIS, Python, et Ollama afin de permettre la recherche sémantique et la visualisation des données de soins de santé au format FHIR. Ce projet participe actuellement au concours InterSystems External Language Contest.

Dans cette suite, nous verrons comment j'ai intégré Ollama pour générer les résumés des dossiers médicaux directement à partir des données FHIR structurées stockées dans IRIS, à l'aide de modèles linguistiques locaux légers (LLM) tels que Llama 3.2:1B ou Gemma 2:2B.

L'objectif était de créer un pipeline d'IA entièrement local capable d'extraire, de formater et de présenter les dossiers médicaux des patients tout en garantissant la confidentialité et le contrôle total des données.

Toutes les données des patients utilisées dans cette démonstration proviennent de paquets FHIR, qui ont été analysés et chargés dans IRIS via le module IRIStool. Cette approche facilite la requête, la conversion et la vectorisation des données de soins de santé à l'aide d'opérations pandas familières en Python. Si vous désirez en savoir plus sur la manière dont j'ai construit cette intégration, consultez mon article précédent Création d'un référentiel vectoriel FHIR avec InterSystems IRIS et Python via le module IRIStool.

Les deux outils, IRIStool et FHIR Data Explorer sont disponibles sur InterSystems Open Exchange — et font partie de mes contributions au concours. Si vous les trouvez utiles, n'hésitez pas à voter pour eux!

• IRIStool et Data Manager
• FHIR Data Explorer

InterSystems IRIS Adaptive Analytics version 2025.4.1 est désormais disponible sur la page de distribution des logiciels InterSystems. Cette version inclut AtScale 2025.4.1 et est compatible avec le fichier UDAF (User-Defined Aggregate Function) Adaptive Analytics existant (version 2024.1). Parmi les nouvelles fonctionnalités d'AtScale 2025 :

Bonjour à tous,

Continuons à travailler sur la génération de données de test et l'exportation des résultats via une API REST. 😁

Ici, je souhaite réutiliser la classe `datagen.restservice` créée dans l'article précédent : « Écriture d'un service API REST pour exporter les données patient générées au format .csv ».

Cette fois-ci, nous prévoyons de générer un bundle FHIR incluant plusieurs ressources pour tester le référentiel FHIR.

Voici une référence si vous souhaitez en savoir plus sur FHIR : « The Concept of FHIR: A Healthcare Data Standard Designed for the Future ».

C'est parti ! 😆

Le déploiement de nouvelles instances IRIS peut être une tâche fastidieuse, en particulier lors de la mise en place de plusieurs environnements avec des configurations en miroir.

J'ai fait face à ce problème très souvent et je souhaite partager mon expérience et mes recommandations concernant l'utilisation d'Ansible pour rationaliser le processus d'installation d'IRIS. Mon approche inclut également la gestion des tâches supplémentaires généralement effectuées avant et après l'installation d'IRIS.

Cette version met l'accent sur la fiabilité des mises à niveau, l'extension de la sécurité et l'amélioration du support pour plusieurs services cloud InterSystems. Avec cette version, toutes les offres majeures, notamment FHIR Server, InterSystems Data Fabric Studio (IDS), IDS avec Supply Chain et IRIS Managed Services, prennent désormais en charge la sécurité avancée, offrant ainsi une sécurité unifiée et renforcée.

Nouvelles fonctionnalités et améliorations

Les versions de maintenance 2025.1.2 et 2024.1.5 de la plateforme de données InterSystems IRIS, d'InterSystems IRIS for Health et d'HealthShare Health Connect sont désormais disponibles en disponibilité générale (GA). Ces versions incluent les correctifs pour plusieurs alertes et avis publiés récemment, notamment :

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

Bonjour à tous les membres de la communauté!

Beaucoup d'entre vous se souviennent certainement des fonctionnalités NLP disponibles dans IRIS sous le nom iKnow, qui ont été supprimées depuis peu de temps. Mais... Tout a-t-il été supprimé ? NON! Un petit village résiste à la suppression: les index iFind!

Bonjour

Je vous soumets cet article en tant qu’état de l’art enrichi.
L’objectif est de réunir les différentes façons d’importer et d’exporter des CSV en un seul endroit.
Cet article est basé sur InterSystems 2024.1 .
N'hésitez pas à commenter pour rajouter des précisions.
Si vous voulez une deuxième partie sur l'export de CSV, faites le moi savoir.

Contexte

Rubrique FAQ InterSystems

Dans InterSystems IRIS, vous pouvez créer des tables liées à l'aide de commandes, au lieu d'utiliser System Explorer > SQL > Wizard > Linked Tables dans le Portail de gestion :

Pour créer une table liée, utilisez la méthode CreateLinkedTable de la classe %SYSTEM.SQL.Schema. Consultez la référence de la classe pour plus de détails.

Pour l'exécuter, procédez comme suit :

Rubrique FAQ InterSystems

Certaines données, telles que les données du journal d'exécution, ne doivent pas être restaurées à leur état antérieur, même en cas de restauration lors d'une transaction. Pour ce faire, placez ces données dans la base de données IRISTEMP, qui ne sera pas restaurée.

Temporary Globals and the IRISTEMP Databas

Vous êtes familier avec les bases de données SQL, mais vous ne connaissez pas IRIS ? Alors lisez la suite...

Il y a environ un an, j'ai rejoint InterSystems, et c'est ainsi que j'ai découvert IRIS.  J'utilise des bases de données depuis plus de 40 ans, la plupart du temps pour des fournisseurs de bases de données, et je pensais qu'IRIS serait similaire aux autres bases de données connues.  Cependant, j'ai été surpris de constater qu'IRIS est très différente par rapport aux autres bases de données, et souvent bien meilleure.  Avec mon premier article dans la communauté Dev, je vais présenter IRIS de manière générale aux personnes qui connaissent déjà d'autres bases de données telles qu'Oracle, SQL Server, Snowflake, PostgeSQL, etc.   J'espère vous rendre les choses plus claires et plus simples et vous faire gagner du temps pour vous lancer.

Dans mon article précédent, « Utilisation de LIKE avec des variables et des modèles dans SQL », nous avons exploré le comportement du prédicat LIKE dans différents scénarios, de l'Embedded SQL au Dynamic SQL, et l'impact sur les performances lorsque des caractères génériques et des variables entrent en jeu. Cet article visait à se familiariser avec l'écriture d'une requête LIKE fonctionnelle. Mais écrire du SQL efficace n'est que le point de départ. Pour créer des applications fiables, évolutives et sécurisées, vous devez comprendre les bonnes pratiques qui sous-tendent tout SQL, y compris les

Aperçu

Le projet typeorm-iris fournit une prise en charge expérimentale pour l'intégration de TypeORM avec InterSystems IRIS, permettant aux développeurs d'interagir avec IRIS à l'aide des décorateurs et des abstractions de référentiel bien connus de TypeORM. Cela offre une expérience de développement plus familière aux développeurs JavaScript et TypeScript qui créent des applications Node.js avec IRIS comme base de données backend.

Bien que le projet mette en œuvre des éléments clés d'intégration avec TypeORM et prenne en charge les opérations de base sur les entités, il n'a pas encore été testé en conditions réelles et n'est pas adapté aux environnements de production.

Aperçu Je suis ravi d'annoncer la sortie de testcontainers-iris-node, une bibliothèque Node.js qui facilite le lancement de conteneurs InterSystems IRIS temporaires pour l'intégration et les tests E2E. Ce projet vient naturellement compléter la gamme existante d'adaptateurs Testcontainers pour IRIS, notamment testcontainers-iris-python et testcontainers-iris-java.

Pourquoi testcontainers-iris-node? En tant que développeur Node.js travaillant avec InterSystems IRIS, j'ai souvent été confronté à des difficultés lors de la configuration d'environnements de test imitant la production. testcontainers-iris-node résout ce problème en exploitant le framework testcontainers-node pour créer des environnements IRIS isolés à la demande.

Ceci est particulièrement important pour:

• Les tests d'intégration avec les bases de données IRIS
• Les tests de pipelines de données ou de microservices
• L'automatisation des environnements de test dans les pipelines CI

Fonctionnalités

• Lancement d'IRIS dans des conteneurs Docker à l'aide de Testcontainers
• Prise en charge des images et de la configuration Docker personnalisées
• Stratégies d'attente pour s'assurer qu'IRIS est prêt avant le début des tests
• Désinstallation de nettoyage entre les exécutions de tests

Commençons par une question simple et motivante : au cours des 14 derniers jours, quelles sont les erreurs les plus courantes dans le Journal des erreurs d'application?

Répondre à cette question via le portail de gestion ou le terminal est un processus manuel fastidieux. Nous devrions pouvoir simplement utiliser SQL. Heureusement, quelques requêtes de classe sont disponibles  pour vous aider dans la classe SYS.ApplicationError de l'espace de noms %SYS. Vous pouvez répondre à cette question pour une seule date à l'aide d'une commande telle que:

Table des matières

1. Objectif de l'article
2. Les conteneurs : définition et pertinence dans le cadre d'IRIS
    2.1 Les conteneurs et les images en quelques mots
    2.2 Avantages des conteneurs pour les développeurs
    2.3 Pourquoi IRIS fonctionne bien avec Docker
3. Conditions préalables
4. Installation de l'image InterSystems IRIS
    4.1 Utilisation de Docker Hub
    4.2 Extraction de l'image
5. Exécution de l'image InterSystems IRIS
    5.1 Démarrage d'un conteneur IRIS
    5.2 Vérification de l'état des conteneurs
    5.3 Exécution de code dans le terminal conteneur
    5.4 Accès au portail de gestion IRIS
    5.5 Connexion du conteneur à VS Code
    5.6 Arrêt ou suppression du conteneur
    5.7 Configuration d'un mot de passe spécifique avec un montage de type bind
    5.8 Utilisation de volumes %SYS durables
     5.8.1 Contenu stocké sous %SYS durable
     5.8.2 Comment activer %SYS durable
6. Utilisation de Docker Compose
    6.1 Exemple d'utilisation de l'outil Docker Compose
    6.2 Exécution de Docker Compose
7. Utilisation d'un fichier Dockerfile pour l'exécution d'un code source personnalisé
    7.1 Exemple de fichier Dockerfile
    7.2 Exemple de Docker Compose
    7.3 Compréhension des couches, du balisage des images et de la différence entre le temps de compilation et le temps d'exécution
    7.4 Code source et script d'initialisation
    7.5 Création de l'image avec le fichier Dockerfile
    7.6 Exécution d'instructions dans le terminal IRIS conteneurisé
8. Conclusion et suite

La plateforme de données InterSystems IRIS est une solution complète, multi-modèle et multi-charge de travail, idéale pour répondre aux exigences complexes des applications de l’Internet des Objets (IoT). Il s’agit d’une plateforme unifiée, cohérente et complète pour le développement, l’exécution et la maintenance des applications IoT.

Bonjour à la communauté,

Nous sommes ravis de vous présenter un tout nouveau tutoriel Instruqt :

🧑‍🏫 RAG avec InterSystems IRIS Vector Search

Ce laboratoire pratique vous guide dans la création d'un chatbot IA basé sur la génération augmentée de récupération (RAG) et optimisé par InterSystems IRIS Vector Search. Vous découvrirez comment la recherche vectorielle peut être exploitée pour fournir des réponses actualisées et précises, en combinant les atouts d'IRIS et de l'IA générative.

✨ Pourquoi l'essayer ?

Si vous avez jamais observé un véritable artisan, qu'il s'agisse d'un potier transformant de l'argile en chef-d'œuvre ou d'un luthier donnant vie à un morceau de bois brut pour en faire une magnifique guitare, vous savez que la magie ne réside pas dans les matériaux, mais dans le soin, le savoir-faire et le traitement. Je le sais d'expérience : ma guitare électrique faite à la main est une source d'inspiration quotidienne, mais je dois avouer que créer quelque chose de ce genre est un don qui me manque.

La situation de départ

Une "Class Query" dans l'espace de noms %SYS fournissant des valeurs système réelles.

L' objectif à atteindre

Présentation des données dans le navigateur, accompagnée de
quelques visualisations graphiques, par exemple un graphique à barres.
L’ objectif est d’obtenir les valeurs réelles en un seul clic ou en actualisant.
La solution doit être indépendante de Windows, Linux, OSX, AIX, ...

Mes clients me contactent régulièrement à propos du dimensionnement de la mémoire lorsqu'ils reçoivent des alertes indiquant que la mémoire libre est inférieure à un seuil ou lorsqu'ils constatent que la mémoire libre a soudainement diminué. Existe-t-il un problème? Leur application va-t-elle cesser de fonctionner parce qu'elle manque de mémoire pour exécuter les processus système et applicatifs? La réponse est presque toujours non, il est inutile de s'inquiéter. Mais cette réponse simple n'est généralement pas suffisante. Que se passe-t-il?

IrisTest est un outil léger, puissant et facile à utiliser, conçu pour simplifier la génération de rapports de tests unitaires. Il comprend un interpréteur de commandes interactif et une API pour faciliter la communication, permettant aux développeurs de gérer et de générer facilement des rapports pour leurs tests dans des formats variés. Que vous déboguez ou créiez des rapports détaillés pour analyse, IrisTest rend le processus fluide et efficace!

Table des matières

Salut tout le monde! Ayant récemment rejoint InterSystems, je me suis rendu compte que, même en ayant la version communautaire de la Community Edition totalement gratuite et géniale, la manière d'y accéder n'était pas très claire. J'ai donc décidé de rédiger un guide présentant toutes les différentes façons d'accéder à la version communautaire de la Community Edition d'InterSystems IRIS:

Obtention de la Community Edition d'InterSystems IRIS sous forme de conteneur

L'utilisation d'une instance conteneurisée de la Community Edition est l'approche recommandée pour les personnes qui découvrent le développement sur InterSystems IRIS. À mon avis, c'est aussi la plus simple. La Community Edition d'InterSystems IRIS est disponible sur DockerHub; si vous avez un compte SSO InterSystems, vous pouvez également la trouver dans le registre de conteneurscan also find it in the InterSystems Container Registry.

Quel que soit le cas, vous devrez extraire l'image de votre choix à l'aide de l'interface CLI Docker:

docker pull intersystems/iris-community:latest-em
// or
docker pull containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-em

Ensuite, vous devrez démarrer le conteneur: Afin d'interagir avec IRIS en dehors du conteneur (par exemple, pour utiliser le portail de gestion), vous devrez publier certains ports. La commande suivante exécutera le conteneur IRIS Community Edition avec les ports du superserveur et du serveur web publiés ; notez que vous ne pouvez rien avoir d'autre en cours d'exécution qui dépende des ports 1972 ou 52773!

docker run --name iris -d --publish 1972:1972 --publish 52773:52773 intersystems/iris-community:latest-em

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

Connaissant désormais bien Python et ses fonctionnalités, voyons comment nous pouvons tirer parti de Python dans IRIS.

• Introduction au Python dans IRIS
• Balise de langue
  • Utilisation
  • Avantages
  • [Inconvénients
  • Conclusion
• Importation de modules Python (modules pypi)
  • Utilisation
  • Avantages
  • [Inconvénients
  • Conclusion
• Importation de modules Python (modules personnalisés)
  • Utilisation
  • Avantages
  • [Inconvénients
  • Conclusion

Cet article vous présente le concept des environnements virtuels en Python, qui sont essentiels pour gérer les dépendances et isoler les projets du système d'exploitation.

Qu'est-ce qu'un environnement virtuel?

Un environnement virtuel est un dossier qui contient :

• Une version spécifique de Python
• Au démarrage, un répertoire site-packages vide

Les environnements virtuels vous aideront à isoler votre projet de l'installation Python du système d'exploitation et d'autres projets.

Utilisation

Pour utiliser les environnements virtuels, vous pouvez suivre les étapes suivantes:

Ce court article est consacré aux méthodes dunder de Python, également appelées méthodes magiques.

Qu'est-ce que les méthodes Dunder?

Les méthodes Dunder sont des méthodes spéciales en Python qui commencent et se terminent par deux traits de soulignement (__). Elles vous permettent de définir le comportement de vos objets pour les opérations intégrées, telles que l'addition, la soustraction, la représentation sous forme de chaîne, etc.

Parmi les méthodes dunder courantes, on peut citer: