Health Level-7 or HL7 refere-se a um conjunto de padrões internacionais para transferência de dados clínicos e administrativos entre aplicações de software usados por vários provedores em saúde.
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:
Esta interface web foi projetada para facilitar o gerenciamento de Tabelas de Pesquisa de Dados (Data Lookup Tables) por meio de uma página web amigável. É particularmente útil quando os valores da sua tabela de pesquisa são grandes, dinâmicos e mudam frequentemente. Ao conceder aos usuários finais acesso controlado a esta interface web (permissões de leitura, escrita e exclusão limitadas a esta página), eles podem gerenciar os dados da tabela de pesquisa de forma eficiente, de acordo com suas necessidades.
Os dados gerenciados por meio desta interface podem ser utilizados perfeitamente em regras ou transformações de dados do HealthConnect, eliminando a necessidade de constante monitoramento e gerenciamento manual das tabelas de pesquisa, economizando tempo significativo.
Nota:
Se a Tabela de Pesquisa de Dados padrão não atender aos seus requisitos de mapeamento, você pode criar uma tabela personalizada e adaptar esta interface web, juntamente com sua classe de suporte, com modificações mínimas. O código de exemplo da classe está disponível mediante solicitação.
Esta é uma produção de exemplo do Ensemble/Health Connect que demonstra como receber um pedido HL7 (ORM) de entrada a partir de um arquivo, extrair campos (neste caso, informações demográficas básicas) e inseri-los em uma tabela de um banco de dados SQL externo via ODBC.
Um aplicativo que converte mensagens HL7 em objetos JSON. Há cerca de um ano, comecei um repositório no GitHub para coletar materiais relacionados a HL7. Recentemente, minha equipe adicionou uma interface HL7 à nossa Produção de Interoperabilidade e fomos solicitados a persistir as mensagens HL7. Criamos um tópico Kafka para receber as mensagens HL7. Usamos Kafka Bridges para enviar mensagens para os tópicos Kafka. As mensagens Kafka são enviadas para o Kafka Bridge em formato JSON.
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
Recentemente, a InterSystems concluiu uma comparação de desempenho e escalabilidade da IRIS for Health 2020.1, cujo foco foi a interoperabilidade do HL7 versão 2. Este artigo descreve a taxa de transferência observada para diversas cargas de trabalho e também apresenta diretrizes de configuração geral e dimensionamento para sistemas nos quais a IRIS for Health é usada como um mecanismo de interoperabilidade para as mensagens do HL7v2.
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.
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.
Os modelos de linguagem grande estão causando alguns fenômenos nos últimos meses. É claro que eu também estava testando o ChatGPT no final de semana passado, para sondar se ele poderia ser um complemento para alguns chatbots de IA "tradicionais" baseados em BERT que eu estava inventando, ou simplesmente os eliminaria.
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.
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