Para gerenciar o acúmulo de dados de produção, o InterSystems IRIS permite aos usuários controlar o tamanho do banco de dados eliminando (expurgando) periodicamente os dados. Esta purga pode ser aplicada a mensagens, registros, processos de negócio e alertas gerenciados.

Consulte a documentação para obter mais detalhes sobre a configuração da tarefa de expurgo:

Fazendo Profiling de Documentos CCD com o CCD Data Profiler da LEAD North

Olá Comunidade,

Assista ao novo vídeo no InterSystems Developers YouTube:

⏯ Introduction to HealthShare Unified Care Record

https://www.youtube.com/embed/BCtHpkw5D_Y
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Olá Comunidade,

Assista ao mais recente vídeo no canal InterSystems Developers YouTube:

⏯ Understanding the Structure of HL7 FHIR Resources

https://www.youtube.com/embed/7q8EpeubhA8
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Interessados entrar em contato no email msantos.ekan@iamspe.sp.gov.br e bsantori.ekan@iamspe.sp.gov.br

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.

Uma tarefa "grande" ou "pequena" para o ChatGPT?

Eu testei o modelo de programação do GPT da OpenAI há algumas semanas, para ver se ele consegue, por exemplo, fazer algumas transformações de mensagens entre protocolos de saúde. Ele "consegue", em um nível aparentemente razoável.

Transformações DTL e chamadas GetValueAt/SetValueAt em mensagens HL7 truncarão todos os campos com mais de 32 K. Para evitar isso, os métodos GetFieldStreamRaw e StoreFieldStreamRaw devem ser utilizados ao lidar com campos que possam ser maiores que 32K. OBX:5 é um exemplo frequente. Esses métodos têm algumas sutilezas e devem ser usados com cuidado.

Olá Comunidade,

Nesta demonstração você verá os blocos de construção de uma integração no IRIS for Health e no HealthShare da InterSystems e verá como as mensagens são recebidas, processadas e enviadas —incluíndo mensagens no formato HL7:

⏯ Visão dos Componentes Básicos de Soluções de Integração InterSystems

Olá Comunidade,

Aprendam como transformar seus dados de saúde em para HL7 FHIR e perfeitamente popular o Amazon HealthLake utilizando os Serviços de Transformação de Mensagens InterSystems HealthShare:

⏯ Serviços de Transformação de Mensagens InterSystems HealthShare

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.

Olá Desenvolvedores!

Vocês já tiveram que converter mensagens HL7v2 para FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) e acharam o processo de transformação complicado e confuso? A InterSystems está criando uma nova oferta de SaaS baseada em nuvem chamada de Serviços de Transformação de Mensagens do HealthShare que faz com que este processo se torne simples. Estamos muito empolgados de anunciar um Programa de Acesso Antecipado para esta nossa nova oferta e adoraríamos que vocês o utilizassem e então nos dessem seu feedback a respeito do mesmo! Para isso basta que vocês possuam uma conta grátis AWS, com um bucket S3 para colocar suas mensagens HL7v2 e outro bucket S3 para colocar a saída em FHIR.