Eu executo a maioria dos meus comentários usando o Docker Desktop no Windows 10.
De acordo com as recomendações, eu limpo o docker e os repositórios baixados após os testes:
Os repos são simples, mas o Docker é um pouco resistente a liberar o espaço em disco consumido.

##Introdução

Estamos na era da economia multi-plataforma, e as API's são a "liga" deste cenário digital. Sendo tão importantes, elas são encaradas por desenvolvedores como um serviço ou produto a ser consumido. Assim sendo, a experiência na sua utilização é um fator crucial de sucesso.

Visando melhorar esta experiência, padrões de especificação, como o OpenAPI Specification (OAS) estão cada vez mais sendo adotados no desenvolvimento de API's RESTFul.

##O que é o IRIS ApiPub?

Olá Comunidade,

Chegou a hora de iniciarmos o desenvolvimento dos relatórios utilizando o InterSystems IRIS Reports, powered by Logi Analytcs.

Lembrando que na primeira parte do artigo falamos o que é o InterSystems IRIS Reports, e como ele vem facilitar a vida dos desenvolvedores na entrega de relatórios, e na segunda parte executamos o procedimento de instalação dos ambientes server e designer e o procedimento para fazer o download dos binários de instalação!

Alguns conceitos importantes antes de iniciarmos o desenvolvimento sobre os tipos de relatórios que podemos desenvolver:

• Estáticos: Os relatórios e seus resultados não podem ser modificados pelo usuário final. O layout e os dados inclusos são definidos pelo desenvolvedor.
• Dinâmicos: Os relatórios podem ser modificados pelos usuários finais, como no estático o layout e dos dados são inclusos pelo desenvolvedor, porém o usuário final consegue modificá-los em tempo de execução.
• Ad Hoc – Relatórios e dados são construídos e modificados em tempo de execução pelo usuário final. 

Migrando para InterSystems IRIS – Parte 02 (Instância única de Caché/Ensemble para IRIS)

Olá, comunidade, nessa segunda parte do artigo vou dar dicas do processo de migração de uma instância única de InterSystems Caché e ou Ensemble para IRIS.

Como comentado na 1ª parte do artigo, a ideia é passar dicas e não substituir os documentos oficiais que estão disponíveis no WRC, que são eles:

• InterSystems IRIS Adoption Guide;
• How to migrate to InterSystems IRIS.

Vamos então agora colocar a mão na massa!

De acordo com o Databricks, Apache Parquet é um formato de dados de código aberto orientado por colunas que é projetado para o armazenamento e recuperação de dados eficiente. Ele fornece esquemas eficientes de compactação e codificação de dados com um desempenho aprimorado para lidar com dados complexos em massa. O Apache Parquet foi criado para ser um formato de troca comum para ambas as cargas de trabalho em lote e interativas. É semelhante a outros formatos de arquivo de armazenamento colunar disponíveis no Hadoop, especificamente, RCFile e ORC. (fonte: https://www.databricks.

Olá, comunidade, este artigo tem como o objetivo dar discas à clientes e parceiros que estão migrando ou tem planos de migrar as atuais aplicações que estão em InterSystems Caché e InterSystems Ensemble para a plataforma de dados Intersystems IRIS.

Não tenho intensão de substituir os documentos oficiais que se encontram disponíveis no WRC, inclusive vou fazer várias menções aos documentos oficiais e recomendo fortemente a leitura deles.

FHIR-HL7v2-SQL-Demo

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

Instalando

Clone este repositório

git clone https://github.com/grongierisc/FHIR-HL7v2-SQL-Demo.git

Docker

docker-compose up --build -d

Uso

• Pode-se usar a configuração do postman em misc/fhirhl7v2demo.postman_collection.

Olá comunidade! Nesta parte do artigo temos um cenário onde o nosso ambiente InterSystems Caché/Ensemble possui um ou mais servidores com Shadow e/ou Mirror.

Como comentado no início do artigo, componentes de um software possuem uma evolução natural e outros componentes são deprecados. E uma tecnologia muito utilizada pelos nossos clientes que está deprecada no InterSystems IRIS é o Shadow (esta informação está na página 18 do documento InterSystems IRIS Adoption Guide que volto a recomendar que você faça o download no WRC).

Olá comunidade,

              Vamos para a 2º parte do artigo InterSystems IRIS Reports.

Somente relembrando na primeira parte do artigo falamos dos desafios existentes para atender a demanda das áreas de negócios, clientes ou usuários finais com a entrega de relatórios em diversos formatos e suas melhorias, e como o InterSystems IRIS Reports vem para facilitar está demanda, facilitando o desenvolvimento, a administração, o deploy de relatórios em diversos formatos, bem como a automação da distribuição por e-mail ou pastas e integração (build-in) em suas aplicações já existentes!

O InterSystems IRIS Reports, powered by Logi Report se encontra disponível para download no WRC (https://wrc.intersystems.com/wrc/coDistribution.csp), lembrando que para clientes que já possuem o licenciamento InterSystems IRIS Advanced Server ou InterSystems IRIS Advanced for Health, precisam somente abrir um chamado solicitando o serial para a instalação do InterSystems IRIS Reports, sem custo adicional.

Como mencionando no artigo anterior o InterSystems IRIS Reports é divido em dois componentes:

Server: O ambiente servidor tem a sua finalidade de administrar as configurações e segurança. É também onde os usuários finais via browser têm acesso aos relatórios, você pode agendar execução de relatórios, aplicar filtros e modificar os relatórios disponibilizados.

Designer: O ambiente designer por sua vez é onde os relatórios são desenvolvidos. É possível visualizar os relatórios antes de disponibilizar acessando diretamente a bases de dados.

Fala pessoal, tudo bem?

Espero que todos estejam bem, saudáveis e que tenham um excelente 2022!

Ao longo dos anos, eu trabalhei nos mais diferentes projetos e acabei me deparando com dataset super interessantes.

Mas, na maioria das vezes, os datasets utilizados para o trabalhar eram datasets dos clientes. Quando eu comecei a participar das competições nos últimos anos, eu comecei a vasculhar na web por datasets que eu possa chamar de meu 😄

Eu acabei coletando alguns dados, mas eu estava pensando, "Esses datasets são o suficiente para ajudar as outras pessoas?"

Então, trocando ideias com o @José.

Oi comunidade,

Em um trabalho intenso de curadoria e qualidade de dados, a aplicação "health dataset" entrega os conjuntos de dados acima.

Esses conjuntos de dados podem ser utilizados no seu modelo ou aplicação de Machine Learning, AutoML e de aplicações analíticas. Veja mais detalhes aqui:

Instalação

1. Clone/git pull no repositório em qualquer diretório local

$ git clone https://github.com/yurimarx/automl-heart.git

2. Abra o terminal no diretório da aplicação e execute:

$ docker-compose build

3. Execute o IRIS container:

$ docker-compose up -d

4.

Continuação:
Migrando para InterSystems IRIS – Parte 02 – Trocando de sistema operacional e de hardware.

Olá, comunidade! Nesta continuação da segunda parte do artigo vamos apresentar dicas do processo de migração do InterSystems Caché e ou Ensemble para IRIS com um desafio um pouco maior, pois agora vamos trocar de máquina e sistema operacional.

Como comentado na 1ª parte do artigo, a ideia é passar dicas e não substituir os documentos oficiais que estão disponíveis no WRC, que são eles:

• InterSystems IRIS Adoption Guide;
• How to migrate to InterSystems IRIS.

Olá comunidade,

O InterSystems IRIS tem um bom conector para fazer Hadoop usando Spark. Mas o mercado oferece outra alternativa excelente para o acesso ao Big Data Hadoop, o Apache Hive. Veja as diferenças:

Fonte: https://dzone.com/articles/comparing-apache-hive-vs-spark

Eu criei um serviço de interoperabilidade PEX para permitir que você use o Apache Hive dentro de seus aplicativos IRIS da InterSystems. Para experimentar, siga estas etapas:

1. Faça um git clone para o projeto iris-hive-adapter:

$ git clone https://github.com/yurimarx/iris-hive-adapter.git

2.

Olá, comunidade,
Neste artigo, vou demonstrar o uso do InterSystems Embedded Python. Vamos abordar os tópicos abaixo:

• 1-Visão geral do Embedded Python
• 2-Uso do Embedded Python
  • 2.1- Usando uma biblioteca do Python de ObjectScript
  • 2.2- Chamando as APIs do InterSystems do Python
  • 2.3- Usando ObjectScript e Python juntos
• 3-Usando as funções integradas do Python
• 4-Módulos/bibliotecas do Python 
• 5-Casos de uso do Embedded Python
  • 5.1- Impressão de PDF usando a Biblioteca Reportlab do Python
  • 5.2- Geração de código QR usando a Biblioteca Qrcode do Python
  • 5.

Este projeto é um experimento em usar as APIs da OpenAI para responder prompts de usuários no domínio de saúde usando recursos FHIR e codificação em Python.

Ideia do projeto

IA generativas, como os modelos de LLM disponíveis na OpenAI, vem demonstrando impressionante capacidade para compreender e responder à questões de alto nível.

Elas podem inclusive usar linguagens de programação para criar códigos baseado em instruções contidas nos prompts - e tenho que confessar que a ideia de ter meu trabalho automatizado me causa um pouco de ansiedade.

Olá comunidade,

Todos nós já conhecemos o poder da solução InterSystems IRIS Data platform ou IRIS for Health, a facilidade de desenvolver aplicações utilizando Object Script, Java, Node.JS, Python, .NET,  com alto desempenho e confiabilidade do nosso banco de dados multi-modelo altamente escalável de forma horizontal ou vertical, o poder da interoperabilidade entre aplicações, com outros bancos de dados, a possibilidade de integrar utilizando diversos protocolos como REST, SOA, MQTT, FTP, etc., a nossa solução de BI, NLP, tudo em um mesmo binário, em uma mesma plataforma, o que facilita a vida do desenvolvedor a entregar soluções inovadoras e confiáveis!

Mesmo entregando soluções inovadoras, existe um desafio diário para muitos desenvolvedores, demandada pelas áreas de negócios, seja para entregar informação para clientes e ou usuários internos/externos etc., que são os relatórios.

Sua aplicação está implantada e tudo está funcionando bem. Ótimo, bate aqui! Então, do nada, o telefone começa a tocar sem parar – são os usuários reclamando que, às vezes, a aplicação está "lenta". Mas o que isso significa? Às vezes? Quais ferramentas você tem e quais estatísticas você deve examinar para encontrar e resolver essa lentidão? A infraestrutura do seu sistema está à altura da tarefa de carga do usuário? Que perguntas de design de infraestrutura você deveria ter feito antes de entrar em produção? Como você pode planejar a capacidade de um novo hardware com confiança sem excesso de especificações? Como você pode parar o telefone de tocar? Como você poderia ter impedido o telefone de tocar em primeiro lugar?

O mercado de tecnologia em saúde está em forte evolução. O gráfico de ondas de Gartner para tecnologias de saúde demonstra o que são essas tecnologias,
 muito bem refletido por health.digital. Eu chamo isso de HealthTech See:

Essas tecnologias podem usar tecnologias InterSystems (ISC Health Tech), veja:

O CMP(Consent Management Plataform) usa InterSystems Healthshare Stack para fazer MPI e gerenciamento de consentimento, veja:

Se você está procurando uma maneira inteligente de integrar sua solução IRIS no ecossistema Amazon Web Services, aplicativos sem servidor ou script python baseado em boto3, usar a API Nativa IRIS para Python pode ser o caminho a seguir. Até que você precise obter ou definir algo no IRIS, você não tem que ir muito longe com uma implementação em produção para fazer sua aplicação funcionar de um maneira incrível, então, espero que você encontre valor neste artigo e construa algo que seja importante para outros ou somente para você, pois ambos são igualmente válidos.

Olá comunidade,

  Nesta 4ª parte vamos falar de uma funcionalidade do InterSystems IRIS Reports chamada de “Bursting”. Vamos primeiro relembrar o que já vimos até o momento.

Entendemos o que é o InterSystems IRIS Reports, instalamos os ambientes: Designer e Server, verificamos os diversos tipos e formatos de relatórios que podemos desenvolver, e entendemos como distribuir um relatório em diversos formatos.

Mas afinal o que é o “Bursting”? Antes de demonstrar está funcionalidade em ação, vamos primeiro refletir sobre a sua necessidade.

Todos nós já nos deparamos com necessidade de processar relatórios com milhares de linhas, e este tipo de relatório normalmente tem um alto custo de processamento no banco de dados com milhares de linhas que não são destinadas a um único usuário, você precisa segregar as informações por região, por alguma categoria seja de produto ou um tipo de exame, ou por alguma hierarquia existente para o seu tipo de negócio. Sem o InterSystems IRIS Reports, você precisaria desenvolver uma ou mais queries aplicando técnicas para filtrar dados com as opções de “filtro” que usuário precisa ou pode ter acesso, e podem ocorrer mais de uma execução por diversos usuários ao longo do dia.

Quantas vezes nos deparamos em reconstruir, copiar, colar adpatar, Businesss Operations que fazem chamadas para serviços REST, e apenas adaptamos uma ou outra parte do código final. Isso incomada e muito. Para resolver esse nosso incoveniente apresento para vocês Interopway REST, um conjunto de classes (um micro framework) que nos permite apenas adicionar o Business Operation à Production e  utilizar.

O projeto está hospedado no github, https://github.com/cristianojs/interopway_rest, é aberto e estamos aceitando colaborações.

Vamos entender como isso funciona.

Experiência e feedback do curso on-line "Hands-On with InterSystems API Manager for Developers" 

Com o meu conhecimento básico sobre o contêiner Docker e a API REST, queria tentar usar o InterSystems API Manager pela primeira vez para controlar APIs e microsserviços. Concluí esse curso online usando minha instância IRIS local como host (SO Windows) e o IAM em execução em uma VM Linux (convidado). 

Primeiro, quero apresentar o InterSystems API Manager (IAM), explicar as etapas para configurar meu ambiente local e, por último, mostrar os capítulos do curso.

Fala pessoal, beleza?

Como vocês exercitam sua criatividade? Como testam novas ideias? 

Ao longo dos anos sempre pensei em criar coisas novas, modificar as existentes, experimentar, testar, quebrar (sempre acontece ), construir de novo, recomeçar.

Os concursos promovidos pela InterSystems são uma excelente fonte de motivação, obviamente os prêmios chamam muito a atenção e isso você não pode negar. Mas, não apenas prêmios, eles também nos dão um desafio criativo, uma oportunidade para criar, reimaginar, testar, experimentar. E a beleza de tudo isso é que você é livre para fazer o que quiser!

Na última postagem, agendamos a coleta de métricas de desempenho durante 24 horas usando pButtons. Nesta postagem, vamos ver algumas métricas essenciais que estão sendo coletadas e como elas estão ligadas ao hardware do sistema. Também começaremos a explorar a ligação entre as métricas do Caché (ou de qualquer plataforma de dados InterSystems) e as métricas do sistema. Além disso, veremos como você pode usar essas métricas para entender a integridade diária de seus sistemas e diagnosticar problemas no desempenho.

Swift-FHIR-Iris

Aplicativo iOS para exportar dados HealthKit para o InterSystems IRIS for Health (ou qualquer repositório FHIR)

Índice

• Objetivo desta demonstração

• Como executar esta demonstração

  • Pré-requisitos
  • Instale o Xcode
  • Abra o projeto SwiftUi
  • Configure o simulador
  • Inicie o servidor InterSystems FHIR
  • Brinque com o aplicativo iOS

• Como funciona

  • iOS
    • Como verificar a autorização para dados de saúde
    • Como se conectar a um repositório FHIR
    • Como salvar um paciente no repositório FHIR
    • Como extrair dados do HealthKit
    • Como transformar dados HealthKit em FHIR
  • Backend (FHIR)
  • Frontend

• Tarefas

Objetivo desta demonstração

O objetivo é criar uma demonstração de ponta a ponta do protocolo FHIR.

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.

Introdução

Este artigo tem como objetivo explorar como o sistema FHIR-PEX funciona e foi desenvolvido, aproveitando os recursos do InterSystems IRIS.

Agilizando a identificação e o processamento de exames médicos em centros de diagnóstico clínico, nosso sistema visa aumentar a eficiência e a precisão dos fluxos de trabalho de saúde. Ao integrar os padrões FHIR com o banco de dados Java-PEX da InterSystems IRIS, o sistema ajuda os profissionais de saúde com recursos de validação e roteamento, contribuindo, em última análise, para melhorar a tomada de decisões e o atendimento ao paciente.

Quando se fala em tecnologia da informação nas instituições de saúde, principalmente nos hospitais e organizações de medicina diagnóstica, os CIO’s e a área de TI sabem muito bem que para que tudo funcione bem, é necessário que um número muito grande de sistemas e aplicações funcionem de maneira integrada.

Você sabia que pode obter dados JSON diretamente das suas tabelas SQL?

Vou apresentar duas funções SQL úteis que são usadas para recuperar dados JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY e JSON_OBJECT. 
Você pode usar essas funções na instrução SELECT com outros tipos de itens select, e elas podem ser especificadas em outros locais onde uma função SQL pode ser usada, como em uma cláusula WHERE 

A função JSON_ARRAY aceita uma lista separada por vírgula de expressões e retorna um array JSON com esses valores.

SELECT TOP 3 Name,
JSON_ARRAY(%ID,%TABLENAME,UCASE(Name),Age,Home_State) "JSON data" 
FROM Sample.

HealthShare Patient Index

Enterprise Master Patient Index - Este é o nome dado ao processo que faz com que os inúmeros cadastros e registros coletados dos vários sistemas das instituições e redes de saúde sejam identificados univocamente e interligados através de um identificador único por indivíduo.

Isto viabiliza uma infinidade de benefícios para as instituições ou redes de saúde, pois permite, além da gestão das duplicidades em um mesmo sistema de prontuário eletrônico, que todos os dados segregados por número de cadastro sejam visualizados de forma consolidada por indivíduo.