Recursos Rápidos de Interoperabilidade em Saúde (FHIR, pronuncia-se como "fire") é um projeto de padrão que descreve formatos e elementos de dados (conhecidos como "recursos") e uma interface de programação de aplicações (API) para troca de registros eletrônicos de saúde
Demonstração pronta para uso de um servidor FHIR no IRIS for Health 2020.2:
* Transformação de mensagens HL7v2 para o servidor FHIR
* Servidor FHIR que pode ser consultado em SQL
A especificação do FHIR Terminology Service descreve um conjunto de operações nos recursos CodeSystem, ValueSet e ConceptMap. Entre essas operações, as quatro operações a seguir parecem ser as mais amplamente adotadas:
O desenvolvimento de uma implementação parcial da especificação tem sido uma forma eficaz de explorar o novo framework FHIR introduzido no IRIS for Health 2020.1. A implementação inclui quatro operações listadas acima e oferece suporte a interações de leitura e pesquisa para os recursos CodeSystem e ValueSet.
É importante observar que a implementação usa classes persistentes do Plain ObjectScript como fonte para tabelas de terminologia.
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.
Anexei um documento que descreve o produto que desenvolvi chamado NiPaRobotica Pharmacy. Esta é uma interface que desenvolvi que aceita solicitações de dispensa de farmácia e converte os itens de linha no pedido em diálogos de dispensa que são enviados para robôs de farmácia. Implantei a interface em 3 Farmácias Hospitalares, duas das quais tinham 6 robôs que foram dispostos de tal forma que as rampas de dispensação canalizavam os medicamentos para as mesas pelos farmacêuticos sentados em vitrines atendendo 1200 pacientes por dia.
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