Olá Comunidade!

Temos o prazer de compartilhar o próximo vídeo da série "Code to Care" em nosso canal do YouTube da InterSystems Developers:

⏯ Vibe de Programação: Deixando a IA construir enquanto você dirige:

Motivação

Por que precisamos disso?

1. Falta de Contexto Compilado: As ferramentas de IA veem apenas o código-fonte; elas não sabem como a rotina compilada final realmente é.

2. Alucinação de Macros: Como a IA não vê nossos arquivos#includeou macros do sistema, ela frequentemente os “inventa”, desperdiçando tempo durante a depuração.

3. Lacuna na Documentação: A otimização de lógica mais profunda frequentemente exige compreender macros internas que não estão totalmente documentadas publicamente.

Trabalhar com arquivos geralmente começa de forma simples: abrir o arquivo, ler e processar. Essa abordagem funciona perfeitamente, até que o arquivo seja um Excel.

Uma Suposição Comum

À primeira vista, um arquivo Excel (.xlsx) parece apenas mais um arquivo de dados, linhas, colunas e valores. Nada incomum. Portanto, é natural assumir que ele pode ser lido da mesma forma que um arquivo .txt ou .csv. Mas é aí que as coisas começam a dar errado.

Por que arquivos Excel se comportam de forma diferente

A principal diferença está em como os dados são armazenados:

-> .txt / .

Se você tem mensagens de longa duração, aqui está um código simples para capturá-las. Você também pode usar o Queue Wait Alert para obter o mesmo resultado, embora este código consiga capturar até mesmo uma única mensagem ativa com a fila vazia. Ele também varre todos os namespaces sem modificar a produção, podendo ser usado para depuração.

Include Ensemble

Class User.LongMessagesTask Extends %SYS.Task.

A versão 2026.1 acabou de ser lançada como GA, e um dos recursos que estou ansioso para usar é o DTL Explainer.

Ele permite que você pegue uma Transformação de Dados (Data Transformation) e, com um clique, obtenha uma descrição em linguagem humana da transformação (que você também pode usar como base para a Descrição do DTL).

Para DTLs complexos, especialmente aqueles que você não escreveu ou que escreveu há muito tempo, isso permite obter uma compreensão clara e rápida do que está acontecendo.

As extensões oficiais do InterSystems para VS Code estão repletas de recursos que tornam o desenvolvimento com produtos InterSystems muito mais fácil. Hoje gostaria de destacar alguns recursos pequenos, mas úteis, que você pode não ter percebido.

Mostrar Todos os Membros da Classe

Você pode visualizar todos os membros da classe atual, incluindo os membros herdados, com o clique de um botão. Basta clicar no ícone da classe no canto superior direito da janela do editor e uma lista filtrável de todos os membros aparecerá. Ao clicar em um deles, ele será exibido em uma aba do editor.

Introdução

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) é o padrão moderno para armazenar e trocar dados clínicos. Mas, depois que seus dados estão em um servidor FHIR, como você realmente os explora? Os dados FHIR são armazenados em JSON — poderoso, mas não prático para leitura direta. Eu queria uma ferramenta onde você pudesse clicar em um paciente, ver suas condições, medicamentos, resultados laboratoriais e muito mais — em um formato limpo e legível. Então, eu criei o FHIR Patient Viewer.

Em hackathons nos quais a InterSystems participou e que eu apoiei, muitos estudantes perguntavam como todos os membros da equipe poderiam usar o mesmo banco de dados IRIS que haviam iniciado em um contêiner. Sugeri usar o ngrok para expor o IRIS local e percebi que não tínhamos documentação sobre isso. Portanto, achei que seria ótimo compartilhar essa poderosa técnica para aumentar a colaboração durante o desenvolvimento e os testes.

Guia Passo a Passo para Expor o InterSystems IRIS com ngrok

Este guia irá orientá-lo no processo de expor sua instância local do InterSystems IRIS usando o ngrok.

IrisTest é uma ferramenta leve, poderosa e fácil de usar, projetada para simplificar a geração de relatórios de testes unitários. Ela inclui um shell interativo e uma API para facilitar a comunicação, permitindo que os desenvolvedores gerenciem e gerem relatórios de suas execuções de teste em diversos formatos com facilidade. Seja para depuração ou para criar relatórios detalhados para análise, o IrisTest torna o processo simples e eficiente!

IAM - InterSystems API Manager é uma ótima ferramenta para monitorar seu tráfego. Se você está tentando usá-lo em seu cluster Kubernetes, talvez tenha tentado fazer um deployment semelhante a este:

apiVersion: intersystems.com/v1alpha1
kind: IrisCluster
metadata:
  name: iris
spec:
  licenseKeySecret:
    name: iris-key-secret
  configSource:
    name: iris-cpf
  imagePullSecrets:
    - name: intersystems-pull-secret
  topology:
    data:
      image: containers.intersystems.com/intersystems/iris-arm64:2024.1
      compatibilityVersion: "2024.1.

Uma extensão “estende” ou aprimora um recurso FHIR ou um elemento de dados de maneira personalizada. A extensão pode ser adicionada à raiz de um recurso, como “Patient.ethnicity” no perfil US Core, e também pode ser adicionada a elementos individuais, como HumanName, Address ou Identifier.

Você sabia que também é possível adicionar uma extensão a um tipo de dado primitivo?

Dados primitivos geralmente armazenam um único valor e são os elementos mais básicos no FHIR. Por exemplo: "Keren", false, 1234, 12/08/2024 etc.

Trabalhando em TI na área da saúde como um desenvolvedor iniciante, especialmente com o InterSystems TrakCare, você rapidamente percebe uma coisa: não se trata apenas de mensagens HL7 ou integrações de backend. Uma grande parte de fazer o TrakCare funcionar bem nos hospitais depende de como ele é configurado, customizado e suportado no lado da aplicação.

É aí que entram pessoas como eu — desenvolvedores tecno-funcionais que entendem tanto a parte técnica quanto o impacto nos fluxos reais de trabalho hospitalares.

Não somos apenas técnicos (ou consultores funcionais)

Apesar de o comando LOCK (docs) ser uma parte fundamental do InterSystems IRIS, responsável pela concorrência, não há muita discussão sobre ele na Developer Community. O que é compreensível, considerando que é um comando estável e de nível relativamente baixo. Neste artigo, vou mostrar um exemplo simples de como usar locks com interoperabilidade.

Por mais de 15 anos, venho explorando maneiras de acelerar a forma como utilizo sistemas e tecnologias da InterSystems por meio de scripts em AutoHotkey Como um usuário avançado de teclado (evito usar o mouse sempre que possível), achei muito útil configurar atalhos para acessar meus sistemas e ferramentas de pesquisa mais utilizados o mais rápido possível. Embora eu utilize essa abordagem há muitos anos, esta é a primeira vez que apresento meu método e um script de atalhos voltado ao cliente para o D.C. e o OEx.

Introdução

A plataforma de dados InterSystems IRIS há muito tempo é conhecida por seu desempenho, interoperabilidade e flexibilidade entre linguagens de programação. Durante anos, os desenvolvedores puderam usar o IRIS com Python, Java, JavaScript e .NET — mas os desenvolvedores de Go (ou Golang) ficaram esperando.

Essa espera finalmente acabou.

O novo driver go-irisnative traz suporte a GoLang para o InterSystems IRIS, implementando a API padrão database/sql

Introdução

Em um artigo anterior, apresentei o módulo IRIStool, que integra de forma transparente a biblioteca pandas do Python com o banco de dados IRIS. Agora, estou explicando como podemos usar o IRIStool para aproveitar o InterSystems IRIS como base para buscas inteligentes e semânticas sobre dados de saúde no formato FHIR.

Este artigo cobre o que fiz para criar o banco de dados de outro dos meus projetos, o FHIR Data Explorer. Ambos os projetos são candidatos no concurso atual da InterSystems, então, por favor, vote neles se os achar úteis.

Aqui na InterSystems, frequentemente lidamos com conjuntos massivos de dados estruturados. Não é incomum ver clientes com tabelas contendo mais de 100 campos e mais de 1 bilhão de linhas, cada tabela totalizando centenas de GB de dados. Agora imagine fazer o join de duas ou três dessas tabelas, com um esquema que não foi otimizado para esse caso de uso específico. Só por diversão, vamos supor que você tenha 10 anos de dados de EMR de 20 hospitais diferentes em todo o seu estado, e você foi encarregado de encontrar….

Ao trabalhar com linguagens externas para o IRIS (como Python e Node.js), uma das primeiras coisas que você precisa fazer é estabelecer uma conexão com uma instância do IRIS.

Por exemplo, para criar uma conexão em Python (https://pypi.org/project/intersystems-irispython/):

import iris

# Open a connection to the server
args = {
	'hostname':'127.0.0.1', 
	'port': 1972,
	'namespace':'USER', 
	'username':'username', 
	'password':'password'
}
conn = iris.connect(**args)

# Create an iris object
irispy = iris.createIRIS(conn)

# Create a global array in the USER namespace on the server
irispy.

Rubrica de FAQ da InterSystems

Se você quiser gerar um erro personalizado arbitrário dentro de um bloco TRY, pode passar uma exceção com um throw, da seguinte forma. No exemplo abaixo, um erro personalizado é gerado se Stcount for menor que 1.

Class User.Test
{

ClassMethod ExceptionTest()
 {
    try
    {
      // : some codes
      if (Stcount<1) {
          throw ##class(%Exception.General).%New("User-defined error", "5001", "location", "Data at location error")
          // User-created errors are 5001 and above
      }
    }
    catch ex
    {
      write "Errors #", ex.

Problema

Nas versões especificadas acima, uma instância pode não iniciar ou pode travar durante a operação se o cache do banco de dados for maior ou igual a 2.097.152 MB (2 TB).

A versão 0.10.6 do IPM foi lançada em 24 de fevereiro de 2026. Esta versão corrige principalmente erros, mas também adiciona a flag -export-python-deps aos comandos de pacote e publicação para incluir as dependências do Python no próprio módulo IPM. Como de costume, você pode conferir a versão na página do GitHub ou através do Registro da Comunidade.

Segue o registro completo das alterações:

Adicionado

• #1024: Adicionada a flag -export-python-deps ao comando de publicação.

Corrigido

• #996: Garante que os comandos COS sejam executados no modo exec em um contexto dedicado e isolado.

O que é Dados Não Estruturados?
Dados não estruturados referem-se a informações que não possuem um modelo de dados ou organização predefinidos. Em contraste com os dados estruturados encontrados em bancos de dados com estruturas claras (por exemplo, tabelas e campos), os dados não estruturados não possuem um esquema fixo. Esse tipo de dado inclui textos, imagens, vídeos, arquivos de áudio, postagens em redes sociais, e-mails e muito mais.

Por que Insights de Dados Não Estruturados São Importantes?

Introdução

O InterSystems IRIS permite criar APIs REST usando classes ObjectScript e o framework %CSP.REST. Isso possibilita o desenvolvimento de serviços modernos para expor dados para aplicações web, aplicativos móveis ou integrações de sistemas.

Neste artigo, você aprenderá como criar uma API REST básica no InterSystems IRIS, incluindo:

• Uma classe de dados persistente
• Uma classe REST com métodos GETe POST 
• Uma aplicação web para expor a API
• Uma demonstração completa usando Docker

Passo 1: Criar a classe de dados Demo.Producto

Class Demo.Producto Extends (%Persistent, %JSON.

Como vocês provavelmente sabem, o Health Connect / IRIS for Health suporta nativamente mensagens DICOM, e muitos de vocês já o utilizam diariamente. Recentemente, descobri um probleminha bastante insidioso que nosso querido @Alberto Fuentes me ajudou a resolver.

Nós (ou melhor, eu) chamaremos esse fenômeno de efeito Creosote (quem conhece Monty Python entenderá a referência; para os demais, vocês podem ver o sketch aqui).

O Sr.

Como parte da nova onda de UI de Interoperabilidade (veja as novidades em 2025.1 e 2025.3 por  @Aya Heshmat), a versão 2026.1, que já está disponível em Developer Preview, e isso pode ser um bom motivo para você experimentá-la - trará a nova interface para o editor BPL (e outras melhorias de UI).

Aqui vai um pequeno teaser:

Parte do que eu gostei especialmente -

• A capacidade de auto-complete ao editar ações Assign e Conditions, veja no lado direito acima.
• A Tree View de todo o BP, que permite ver também as ações internas de loops, etc., de uma só vez, veja no lado esquerdo acima.

@Aya.

A injeção de SQL continua sendo uma das vulnerabilidades mais críticas em aplicações que dependem de banco de dados, permitindo que atacantes manipulem consultas e potencialmente acessem ou comprometam dados sensíveis. No InterSystems IRIS, os desenvolvedores têm acesso tanto ao SQL Dinâmico quanto ao SQL Embutido, cada um com características distintas. Entender como usá-los de forma segura é essencial para prevenir a injeção de SQL.

O Problema: SQL Dinâmico e Injeção de SQL

O SQL Dinâmico constrói consultas como strings em tempo de execução.

Este artigo irá introduzir você ao conceito de ambientes virtuais em Python, que são essenciais para gerenciar dependências e isolar projetos do sistema operacional.

O que é um ambiente virtual?

Um ambiente virtual é uma pasta que contém:

• Uma versão específica do Python
• No início, um diretório site-packages vazio

Ambientes virtuais ajudam a isolar seu projeto da instalação do Python do sistema operacional e de outros projetos.

Como usá-lo?

O problema

Quantas vezes migramos uma instância do IRIS para outra máquina, talvez até para outra versão, e depois de alguns dias percebemos que esquecemos aquela configuração de SSL essencial para que um Business Operation funcione? Ou talvez uma credencial, ou até uma classe solitária em um pacote isolado?

A solução

A solução simples é fazer um checklist¹. Um checklist das entidades que precisamos mover. Porém, checklists simples em documentos do Word muitas vezes são esquecidos ou simplesmente ignorados.

A versão 0.10.5 do IPM foi lançada em 15 de janeiro de 2026. Esta nova versão contém diversas melhorias e correções de bugs, então não deixe de conferir diretamente na página do GitHub ou no Registro da Comunidade!

As principais mudanças incluem:

• Uma reescrita da resolução de dependências que melhora drasticamente o desempenho, incluindo um aumento de velocidade de 200 vezes em casos muito complexos.
• Um registro de histórico que rastreia as instalações, carregamentos, atualizações e desinstalações do IPM, que pode ser visualizado usando o comando zpm "log".