Conversando com um amigo especialista em Machine Learning @Renato.Banzai , um dos pontos que ele me passou e que hoje é um dos grandes desafios de Machine Learning das corporações é realizar o deploy de modelos de ML/AI em produção. InterSystems IRIS oferece IntegratedML, uma ótima solução para treinar, testar e realizar o deploy dos modelos ML/AI. A parte mais complexa deste processo para criar modelos de ML/AI é fazer o tratamento dos dados, limpa-los, deixa-los confiáveis. E é aí que tiramos proveito do poderoso padrão FHIR! A ideia deste projeto é mostrar como podemos criar/treinar/validar modelos de ML/AI com FHIR e utilizar estes modelos treinados, com dados vindos de diferentes produções. Acreditamos que este projeto tem um grande potencial e algumas das ideias a serem exploradas são: * Reuso/extensão de transformações DTL em outras bases de dados FHIR para modelos customizados de ML. * Utilizar transformações DTL para padronizar mensagens FHIR e publicar modelos ML como serviços * Criar uma espécie de repositório + regras de transformação para serem utilizados dentro de qualquer dataset FHIR. Ex.: pacotes zpm com modelos prontos. Explorando as possibilidades que este projeto nos traz, podemos visualizar uma fonte de dados diferente. ![](/sites/default/files/inline/images/whatsapp_image_2021-07-21_at_09.55.32.jpeg)   Na imagem acima, o ponto FHIR Resource consumindo uma API REST, pode muito bem ser utilizada com FHIRaaS. E não apenas utilizar o FHIRaaS on AWS, podemos também utilizar o novo serviço [HealthShare Message Transformation Services](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-q7ryewpz75cq2?sr=0-9&ref_=beagle&applicationId=AWSMPContessa), que automatiza a conversão de mensagens HL7v2 para FHIR. Com essas pequenas demonstrações, visualizo esses recursos sendo muito bem aproveitados em cenários maiores, possibilitando e entregando com mais facilidade deploys em produção em ambientes realmente inovadores, como o [AWS Healthlake](https://aws.amazon.com/healthlake/). Por que não?! ### Votação Se você curtiu a ideia, curte o que estamos fazendo na comunidade, por favor vote em [**fhir-integratedml-example**](https://openexchange.intersystems.com/contest/current) e nos ajude nessa jornada!