Visão Geral sobre fhir-integratedml-example

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.

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, 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. Por que não?!

Votação

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