Você já viu como ferramentas como o Lovable estão balançando o desenvolvimento web. Pessoas estão criando aplicativos inteiros apenas conversando com uma IA, quase como pair programming turbinado.

Agora imagine levar essa mesma experiência de “vibe coding” para a área da saúde. Eu sei, parece loucura. Saúde é complexa, cheia de regulações e geralmente já dá dor de cabeça só de pensar nas regras de interoperabilidade.

É exatamente aí que o withLove vive: uma plataforma IA-Nativa, Low-Code, construída inteiramente no InterSystems IRIS for Health.

Às vezes é mais conveniente, eficiente e seguro limitar as Buscas FHIR por "Listas" de Recursos pré-definidas.

Desde a v2025.1, suportamos vários recursos relacionados a Listas em nosso Servidor FHIR.

Vou destacar estes recursos aqui e fornecer alguns exemplos.

Em geral, você pode ver os detalhes sobre o Recurso List na documentação oficial do FHIR.

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.

Pensei em como transformar mensagens HL7 em JSON.

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.

Incluído no arquivo zip:

• Código exportado
• Mensagem ORM de exemplo
• Documento "Como configurar"

 demo_hl7tosqlproduction.zip

Visão Geral

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.

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:

https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?

Olá Desenvolvedores,

Assistam ao video do nosso Desafio de Video Técnico: 

⏯ Integração HL7-para-FHIR usandoInterSystems IRIS

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

Já abriu um CCD e foi recebido por uma parede de XML confuso? Você não está sozinho. Apesar de ser um formato essencial para a troca de dados clínicos, os CCDs são notoriamente densos, verbosos e pouco amigáveis à leitura humana. Para desenvolvedores e analistas que tentam validar sua estrutura ou extrair informações significativas, navegar por esses documentos pode parecer mais arqueologia do que engenharia.

Olá Comunidade,

Aproveite o novo vídeo no canal InterSystems Developers YouTube:

⏯ Introdução à Plataforma OMOP