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:

1. Redirigez la demande de connexion vers Auth0 et recevez la réponse.
2. Envoyez et recevez la réponse des requêtes via REST envoyées au serveur FHIR.

Angular

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:

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.

SMART On FHIR

Voyons ce que Google nous dit sur SMART On FHIR:

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:

Salut les devs,

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.

Précédemment, dans "Un portail pour gérer la mémoire réalisé avec Django"...

Description du cas

Cette publication soutient la démonstration au Global Summit 2023 "Demos and Drinks" avec des détails très probablement perdus dans le bruit de l'événement. Il s'agit d'une démonstration sur la façon dont on peut utiliser les capacités FHIR SQL d'InterSystems du Serveur FHIR avec la solution Super Awesome Identity and Resolution, Zingg.ai pour détecter les enregistrements en double dans votre référentiel FHIR, et l'idée de base derrière la remédiation de ces ressources avec le PID^TOO|| en cours de construction actuellement inscrit dans le programme Incubateur d'InterSystems. Si vous êtes dans

Salut les devs,

Aujourd’hui j’aimerais aborder un sujet qui m’a fait passer des moments difficiles (j’en suis convaincu, celà a déjà dû être le cas d’un bon nombre d’entre-vous) “le bottleneck”.  C’est un sujet très vaste, cet article se concentrera sur l’identification des requêtes HTTP entrantes qui pourraient être à l’origine de problèmes de lenteur.  Je vous mettrai aussi à disposition un petit outil que j’ai développé pouvant aider à leur identification.

Salut les développeurs,

Dans cet article, je vais vous montrer comment exécuter du code au moment de la compilation avec les macros ObjectScript.

Voici un cas d'utilisation qui m'a récemment amené à utiliser cette fonctionnalité :

Dans le cadre d'une application médicale développée depuis plus de 20 ans, nous avons un grand nombre de paramètres. Bien que nous disposions de procédures pour documenter ces paramètres, il peut être utile d'avoir une vue rapide sur les paramètres réellement utilisés par le code de l'application.

Hibernate est le framework le plus populaire pour réaliser des projets ORM (Mapping Objet-Relationnel). Avec Hibernate, un logiciel peut utiliser les principaux SGBD du marché, et même changer de fournisseur de base de données à tout moment, sans impact sur le code source. Cela est possible car Hibernate prend en charge les dialectes. Chaque produit de base de données a un dialecte différent qui peut être assigné dans un fichier de configuration. Ainsi, si un logiciel utilise Oracle et souhaite évoluer vers InterSystems IRIS, il suffit de modifier le fichier de configuration avec les

InterSystems IRIS propose plusieurs façons de profiler votre code. Dans la plupart des cas, il produit suffisamment d'informations pour trouver les endroits où l'on passe le plus de temps ou les ensembles les plus globaux. Mais il est parfois difficile de comprendre le flux d'exécution et comment il s'est terminé à ce point-là. Pour résoudre ce problème, j'ai décidé d'implémenter un moyen de construire un rapport d'une certaine manière, de sorte qu'il est possible de naviguer par pile vers le bas.

Notre objectif

Si vous déployez dans plus d'un environnement/région/cloud/client, vous rencontrerez inévitablement le problème de la gestion de la configuration.

Alors que tous vos déploiements (ou juste certains) peuvent partager le même code source, certaines parties, telles que la configuration (paramètres, mots de passe) diffèrent d'un déploiement à l'autre et doivent être gérées différemment.

Dans cet article, j'essaierai d'offrir quelques conseils à ce sujet. Cet article traite principalement des déploiements de conteneurs.

Si vous utilisez IRIS dans une configuration miroir pour HA dans AWS, la question de la fourniture d'un Miroir VIP (IP virtuelle) devient pertinente. L'IP virtuelle permet aux systèmes en aval d'interagir avec IRIS en utilisant une seule adresse IP. Même en cas de basculement, les systèmes en aval peuvent se reconnecter à la même adresse IP et continuer à travailler.

Le principal problème, lors du déploiement sur AWS, est qu'un VIP IRIS exige que les deux membres du miroir soient dans le même sous-réseau, d'après les docs :

Les systèmes de bases de données ont des exigences de sauvegarde très spécifiques qui, dans les déploiements d'entreprise, nécessitent une réflexion et une planification préalables. Pour les systèmes de bases de données, l'objectif opérationnel d'une solution de sauvegarde est de créer une copie des données dans un état équivalent à celui de l'arrêt de l'application en douceur.  Les sauvegardes cohérentes avec les applications répondent à ces exigences et Caché fournit un ensemble d'API qui facilitent l'intégration avec des solutions externes pour atteindre ce niveau de cohérence des sauvegardes.

Nos clients ont souvent besoin de configurer HealthShare HealthConnect et IRIS en mode haute disponibilité.

D'autres moteurs d'intégration sur le marché sont souvent présentés comme ayant des configurations de "haute disponibilité", mais ce n'est pas vraiment le cas. En général, ces solutions fonctionnent avec des bases de données externes et donc, si celles-ci ne sont pas configurées en haute disponibilité, lorsqu'un crash de la base de données se produit ou que la connexion à celle-ci est perdue, l'ensemble de l'outil d'intégration devient inutilisable.

Selon le dictionnaire de Cambridge, tokéniser des données signifie "remplacer un élément de données privé par un jeton (= un élément de données différent qui représente le premier), afin d'empêcher que des renseignements privés soient vus par quelqu'un qui n'est pas autorisé à le faire" (https://dictionary.cambridge.org/pt/dicionario/ingles/tokenize). Aujourd'hui, plusieurs entreprises, en particulier dans les secteurs de la finance et de la santé, tokenisent leurs données, ce qui constitue une stratégie importante pour répondre aux exigences en matière de cybersécurité et de confidentialité

Créer un Chatbot avec IRIS et Python

Dans cet article, je vais montrer comment intégrer la base de données IRIS d'InterSystems avec Python pour servir un Modèle d'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP).

Pourquoi Python ?

Avec une large adoption et utilisation dans le monde, Python a une grande communauté et un grand nombre d'accélérateurs et de bibliothèques pour déployer n'importe quel type d'application. Vous pouvez également consulter : https://www.python.org/about/apps/ pour en savoir plus.

Globales Iris

Il y a quelque temps, GitHub a annoncé une nouvelle fonctionnalité, les Codespaces GitHub Codespaces. Elle permet d'exécuter VSCode dans le navigateur, avec presque la même puissance que s'il était exécuté localement sur votre machine, mais aussi avec la puissance des nuages, de sorte que vous pouvez choisir le type de machine avec jusqu'à 32 cœurs de CPU et 64 Go de RAM.

C'est impressionnant, n'est-ce pas ? Mais comment cela peut-il nous aider à travailler sur des projets pilotés par InterSystems IRIS ? Voyons comment le configurer pour nous.

Ce Template s'agit d'un modèle de l' application API REST construite avec ObjectScript dans Intersystems IRIS. Il dispose également d'une spécification OPEN API, peut être développé avec Docker et VSCode et peut être déployé en tant que module IPM.

Conditions préalables

Assurez-vous que vous avez installé git et Docker desktop.

Installation avec IPM

zpm:USER>install rest-api-template

Installation pour le développement

Créez votre référentiel à partir d'un modèle.

Bonjour à la communauté,

Dans la première partie, nous avons décrit tous les packages, les bibliothèques utilisées et les services REST.  J'aimerais maintenant détailler un peu plus les services convertisseur et validateur.  Par défaut, OpenAPI-Suite envoie une requête HTTP  converter.swagger.io si a spécification est de version inférieure à 3.0 et une autre requête HTTP à validator.swagger.io pour simplifier la structure de la spécification.  

Salut la communauté,

J'aimerais vous présenter ma dernière application OpenAPI-Suite, c'est un ensemble d'outils permettant de générer du code ObjectScript à partir d'une specification OpenAPI version 3.0. L'application permet de:

Les snippets sont l'une des fonctions les plus utiles de Studio.

Voici comment ajouter des snippets à VSCode.

Voici une instruction générale.

1. Allez dans Fichier - Préférences - Snippets utilisateur et choisissez objectscript.

2. Ajoutez votre snippet, voici un exemple :

   "SQL Statement": { "prefix": ["sql"], "body": ["#dim rs As %SQL.ISelectResult", "set rs = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,"SELECT * FROM")", "while rs.%Next() {", "\twrite rs.ID, !", "}"] }

Ici :

• prefix (préfixe) - ce que vous devez saisir pour que le snippet apparaisse
• body (corps) - corps du snippet

Ajout de VSCode dans votre conteneur IRIS

L'une des façons les plus simples de mettre en place des environnements de développement reproductibles est de créer des conteneurs pour ces environnements. Je trouve que lors d'itérations rapides, il est très pratique d'héberger une instance de vscode dans mon conteneur de développement. Ainsi, j'ai créé un rapide script de conteneur pour ajouter un vscode basé sur un navigateur dans un conteneur IRIS. Cela devrait fonctionner pour la plupart des conteneurs 2021.1+. Mon référentiel de code est disponible ici

Bonjour aux développeurs d'InterSystems !

Récemment, j'ai mis à jour le modèle FHIR dev template afin qu'il publie maintenant un paquet IPM fhir-server permettant de faire de la configuration du serveur FHIR d'InterSystems une procédure manuelle, automatique ou programmatique triviale d'une seule commande.

Découvrez ci-dessous comment vous pouvez en bénéficier.

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

Tous les détails ci-dessous.

Création et utilisation des nouvelles extensions SDA pour le stockage d'éléments de données personnalisés

Dans HSCore 15.01, il existe une nouvelle façon de stocker les éléments de données personnalisés.  HealthShare peut désormais utiliser des extensions personnalisées pour de nombreux éléments SDA.

Cet article a pour but de :

1. Montrer comment configurer votre système pour utiliser les extensions SDA.
2. Créer une nouvelle propriété d'extension SDA
3. Utiliser la nouvelle propriété d'extension SDA dans les transactions HL7
4. Interagir avec les nouvelles données
5. Montrer la nouvelle extension SDA utilisée dans une personnalisation du Rapport de résumé du patient (Patient Summary Report).

<td>
   
</td>

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.

Une production simple qui permet de charger des paquets de transactions FHIR dans le serveur FHIR® d'InterSystems® via Box et Dropbox.&nbsp ; En utilisant les composants de connexion MFT inclus et un processus personnalisé Custom Business Process de 14 lignes, cette production traitera vos paquets de transactions vers les ressources FHIR pour une consommation immédiate à la manière magique digne d'Harry Potter.  Idéal pour les Hackathons, la recherche et les cocktails FHIR®.