Utilizamos o JDBC Gateway do Caché para servidores Oracle e SQL para invocar diretamente seus stored procedures a partir do Ensemble. A obtenção de resultados de dados rápidos e em linha é normalmente tratada dentro da classe Functions.Library como uma função para envolver a consulta e formatar o retorno adequadamente.

Mas e quanto a stored procedures mais elaborados, feitos para postar dados sem congestionar um Router? As operações para construir esses pipelines de dados podem se tornar cansativas, especialmente quando mudanças são necessárias.

Em sua Produção de Interoperabilidade, você sempre pôde ter uma Business Operation que atua como um cliente HTTP utilizando OAuth 2.0 para autenticação, mas era necessário customizar a Operation para essa metodologia de autenticação. Desde a v2024.3, que foi lançada recentemente, há uma nova capacidade, fornecendo novas configurações para lidar com isso de forma mais fácil.

Em sua Business Operation que utiliza o HTTP Outbound Adapter, você encontrará novas Configurações (Settings), sob o grupo OAuth.

As arquiteturas de dados modernas utilizam soluções de captura, transformação, movimentação e carregamento de dados em tempo real para construir data lakes, data warehouses analíticos e repositórios de big data. Isso permite a análise de dados de diversas fontes sem impactar as operações que os utilizam. Para alcançar esse objetivo, é essencial estabelecer um fluxo de dados contínuo, escalável, elástico e robusto. O método mais comum para isso é a técnica de CDC (Change Data Capture). O CDC monitora a produção de pequenos conjuntos de dados, captura esses dados automaticamente e os entrega a um ou mais destinatários, incluindo repositórios de dados analíticos. O principal benefício é a eliminação do atraso D+1 na análise, já que os dados são detectados na origem assim que são produzidos e, posteriormente, replicados para o destino.

Este artigo demonstrará as duas fontes de dados mais comuns para cenários de CDC, tanto como origem quanto como destino. Para a origem dos dados, exploraremos o CDC em bancos de dados SQL e arquivos CSV. Para o destino dos dados, utilizaremos um banco de dados colunar (um cenário típico de banco de dados analítico de alto desempenho) e um tópico do Kafka (uma abordagem padrão para transmitir dados para a nuvem e/ou para vários consumidores de dados em tempo real).

Visão Breve

Este artigo fornecerá um exemplo para o seguinte cenário de interoperabilidade:

Sabe aquela sensação de receber o resultado do seu exame de sangue e parecer que está em grego? É exatamente esse problema que o FHIRInsight veio resolver. Surgiu da ideia de que dados médicos não deveriam ser assustadores ou confusos – deveriam ser algo que todos podemos utilizar. Exames de sangue são extremamente comuns para verificar nossa saúde, mas, sejamos sinceros, interpretá-los é difícil para a maioria das pessoas e, às vezes, até para profissionais da área que não trabalham em um laboratório. O FHIRInsight quer tornar todo esse processo mais simples e acessível.

Faz bastante tempo desde a última vez que escrevi uma postagem de atualização do IoP.

Então, o que há de novo desde o lançamento da interface de linha de comando IoP?

Dois novos grandes recursos foram adicionados ao IoP:

• Rebranding: o módulogrongier.pex foi renomeado para iop para refletir o novo nome do projeto.
• suporte Async: IoP agora suporta funções assíncronas e co-rotinas.

Rebranding

O módulo grongier.pex foi renomeado para iop para refletir o novo nome do projeto.

O módulo grongier.pex ainda está disponível para compatibilidade retroativa, mas será removido no futuro.

Como todos vocês sabem, o mundo da inteligência artificial já está aqui, e todos querem usá-la em seu benefício próprio.

Há várias plataformas que oferecem serviços de inteligência artificial gratuitos, por assinatura ou particulares. No entanto, a que se destaca pelo grande "alvoroço" que fez no mundo da computação é a Open AI, sobretudo devido aos seus serviços mais renomados: ChatGPT e DALL-E.

https://thegradient.pub/gpt2-and-the-nature-of-intelligence/

Você pode ver claramente a evolução aqui!

Introdução

Este artigo busca explorar o funcionamento e desenvolvimento do sistema FHIR-PEX, aproveitando os recursos do InterSystems IRIS.

Otimizando a identificação e o processamento de exames médicos nos centros de diagnóstico clínico, nosso sistema visa aumentar a eficiência e precisão dos fluxos de trabalho de saúde. Ao integrar os padrões FHIR ao banco de dados Java-PEX do InterSystems IRIS, o sistema ajuda os profissionais de saúde com recursos de validação e roteamento, melhorando, em última análise, a tomada de decisões e o cuidado dos pacientes.

A inteligência artificial não é limitada apenas a gerar imagens por texto com instruções ou criar narrativas com direções simples.

Você também pode criar variações de uma foto ou incluir um plano de fundo especial a um já existente.

Além disso, você pode obter a transcrição de áudio, não importando o idioma e a velocidade do falante.

Então, vamos analisar como o gerenciamento de arquivos funciona.

Adicione uma credencial para fazer login na interface REST do FHIR — nesse caso, considere apenas uma autenticação básica

Adicione o registro de serviços — nesse caso, considere apenas uma autenticação básica

- configure um serviço HTTP

- insira o caminho para o servidor FHIR

- insira o URL para o serviço FHIR

- use a credencial definida
 

Adicione um "HS.FHIRServer.Interop.HTTPOperation"

Escolha o nome do serviço

Teste o cliente FHIR

Rastreie o resultado do teste

Para definir uma classe Business Operation, ela deve extender de "Ens.BusinessOperation" ou alguma subclasse dessa. Além disso, deve ser definido os parâmetros ADAPTER e INVOCATION (O qual deve especificar um dos valores: "Queue" ou "InProc"). Após isso, defina um bloco XDATA para mapear as mensagens recebidas para os respectivos métodos, como no exemplo abaixo:

Exemplo:

Class MyOperation Extends Ens.

O mesmo serviço com a possibilidade de receber várias consultas SQL diferentes e sempre entregar o resultado independente de quantas colunas distintas tenham essas diferentes consultas. Aqui demonstro como pode ser possível montar esse tipo de serviço utilizando o Service Bus da Intersystems.

Possível cenário (Desconsiderar o uso de um BI):

Vamos pensar em um painel real time onde iremos fornecer as informações de consumo de um material por região para o setor de compras e teremos as informações do nome do produto, fabricante e quantidade por exemplo.

Olá comunidade,

  O OpenAPI-Client Gen acaba de ser lançado, este é um aplicativo para criar um cliente de produção de interoperabilidade IRIS a partir da especificação Swagger 2.0.

  Em vez da ferramenta existente ^%REST que cria um aplicativo REST do lado do servidor, o OpenAPI-Client Gen cria um modelo de cliente de produção de interoperabilidade REST completo.

Instalação por ZPM:

zpm "install openapi-client-gen"

  Como gerar produção a partir de um documento Swagger?   É muito simples.

Abra um terminal e execute:

Set sc = ##class(dc.openapi.client.Spec).

Ao chamar os serviços web, há várias configurações de Business Operation que atuam juntas no controle do que acontecerá quando uma resposta não for retornada no tempo desejado.