No cenário atual de dados de saúde, o FHIR se tornou o padrão para a troca de dados clínicos estruturados. No entanto, embora o FHIR se destaque em interoperabilidade, seu formato JSON torna a análise desafiadora — incluindo os FHIR QuestionnaireResponse.

Três Etapas para Construí-lo

1.

As capacidades integradas de busca vetorial do InterSystems IRIS nos permitem pesquisar dados não estruturados e semiestruturados. Os dados são convertidos em vetores (também chamados de ‘embeddings’) e, em seguida, armazenados e indexados no InterSystems IRIS para busca semântica, geração aumentada de recuperação (RAG), análise de texto, motores de recomendação e outros casos de uso.

Esta é uma demonstração simples do IRIS sendo usado como um banco de dados vetorial e de busca por similaridade no IRIS.

Pré-requisitos:

• Python
• InterSystems IRIS for Health – que será utilizado como o banco de

Olá Comunidade, 

Confira o vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers :

⏯ Utilizando o SerenityGPT para desenvolver uma Aplicação Middleware GenAI com InterSystems @ Ready 2025

Com a rápida adoção da telemedicina, consutlas remotas e digitação digital, profissionais da saúde estão se comunicano mais do que nunca por voz. Pacientes em conversas virtuais geram uma vasta quantidade de dados sonoros não estruturados, então como clínicos e administradores pesquisam e extraem informações d horas de gravações de voz? 

Apresentamos o IRIS Audio Query – um aplicativo full-stack que transforma áudio em uma base de conhecimento pesquisável. Com ele, você pode:

• Fazer upload e armazenar conversas clínicas, gravações de consultas ou digitações.
• Realizar consultas em linguagem

Olá Comunidade, 

Estamos felizes em compartilhar um novo tutorial do Instruqt: 

🧑‍🏫 RAG usando a Pesquisa Vetorial do InterSystems IRI

Este laboratório prático orienta você na construção de um chatbot de IA de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com tecnologia InterSystems IRIS Vector Search. Você verá como a pesquisa vetorial pode ser utilizada para fornecer respostas atualizadas e precisas, combinando os pontos fortes do IRIS com a IA generativa.

✨ Por que tentar?

Olá Comunidade! 

Este é um desafio técnico aberto a todos os participantes do hackathon MIT Hacking Medicine:

Melhor Uso do GenAI com a Busca Vetorial da InterSystems

Ao encarar seu desafio na área da saúde neste fim de semana, pense em como a IA Generativa pode aumentar a eficácia e a inteligência da sua solução.

Siga os passos do repositório GitHub do InterSystems IRIS Vector Searchpara começar.

Os mentores da InterSystems estarão no local para ajudar você a começar e implementar.

Esperamos por vocês 😉

#InterSystems Demo Games entry

⏯️ Care Compass – Assistente de IA RAG com tecnologia InterSystems IRIS para gerentes de cuidados

O Care Compass é um protótipo de assistente de IA que auxilia assistentes sociais a priorizar clientes por meio da análise de dados clínicos e sociais. Utilizando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e modelos de linguagem de grande porte, ele gera resumos narrativos de risco, calcula pontuações de risco dinâmicas e recomenda os próximos passos. O objetivo é reduzir as visitas evitáveis ao pronto-socorro e apoiar intervenções precoces e informadas.

Apresentadores:
🗣 @Brad Nissenbaum, Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Andrew Wardly, Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Fan Ji, Solution Developer, InterSystems
🗣 @Lynn Wu, Sales Engineer, InterSystems

Sabe aquela sensação de receber o resultado do seu exame de sangue e parecer que está em grego? É exatamente esse problema que o FHIRInsight veio resolver. Surgiu da ideia de que dados médicos não deveriam ser assustadores ou confusos – deveriam ser algo que todos podemos utilizar. Exames de sangue são extremamente comuns para verificar nossa saúde, mas, sejamos sinceros, interpretá-los é difícil para a maioria das pessoas e, às vezes, até para profissionais da área que não trabalham em um laboratório. O FHIRInsight quer tornar todo esse processo mais simples e acessível.

🤖 Por que criamos o

Este artigo apresenta uma solução em potencial para a busca semântica de código no TrakCare usando o IRIS Vector Search.

Aqui está uma breve visão geral dos resultados da busca semântica de código do TrakCare para a consulta: "Validação antes de salvar o objeto no banco de dados".

• Modelo de Embedding de Código

Existem diversos modelos de embedding desenvolvidos para frases e parágrafos, mas eles não são ideais para embeddings específicos de código.

Foram avaliados três modelos de embedding específicos para código: voyage-code-2, CodeBERT e GraphCodeBERT. Embora nenhum desses modelos tenha

Quem nunca passou pela situação de estar desenvolvendo um belo exemplo usando uma imagem Docker do IRIS e o processo de geração da imagem falhar no Dockerfile porque a licença sob a qual a imagem foi criada não contém certas permissões?

No meu caso, o que eu estava implantando no Docker é uma pequena aplicação que usa o tipo de dado Vector.

No artigo anterior, apresentamos o aplicativo d[IA]gnosis, desenvolvido para auxiliar na codificação de diagnósticos na CID-10. Neste artigo, veremos como o InterSystems IRIS for Health nos fornece as ferramentas necessárias para a geração de vetores a partir da lista de códigos da CID-10, usando um modelo de linguagem pré-treinado, seu armazenamento e a subsequente busca por similaridades em todos esses vetores gerados.

Introdução

Uma das principais características que surgiram com o desenvolvimento de modelos de IA é o que conhecemos como RAG (Geração Aumentada por Recuperação), que nos

InterSystems Anuncia Disponibilidade Geral do InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health e HealthShare Health Connect 2025.1

A versão 2025.1 da plataforma de dados InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS® for HealthTM e HealthShare® Health Connect agora está disponível para o público em geral (GA). Esta é uma versão de Manutenção Estendida (EM).

Destaques do Lançamento

Nesta versão emocionante, os usuários podem esperar vários novos recursos e melhorias, incluindo:

1. Recursos Avançados de Pesquisa Vetorial
   
   • Um novo índice Approximate Nearest Neighbor (ANN) baseado em disco acelera

Utilizando o Gateway SQL com Python, Vector Search e Interoperabilidade no InterSystems Iris

Parte 3 – REST e Interoperabilidade

Agora que finalizamos a configuração do Gateway SQL e conseguimos acessar os dados do banco externo via python, e montamos nossa base vetorizada, podemos realizar algumas consultas.

Utilizando o Gateway SQL com Python, Vector Search e Interoperabilidade no InterSystems Iris

Parte 2 – Python e Vector Search

Uma vez que temos acesso aos dados da nossa tabela externa podemos utilizar tudo que o Iris tem de excelente com estes dados. Vamos, por exemplo, ler os dados da nossa tabela externa e gerar uma regressão polinomial com eles.

Para mais informações sobre o uso do python com o Iris veja a documentação disponível em https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=AFL_epython

Vamos agora então consumir os dados do banco externo para calcular uma

Utilizando o Gateway SQL com Python, Vector Search e Interoperabilidade no InterSystems Iris

Parte 1 – Gateway SQL

Olá,

Neste artigo vamos ver o uso do Gateway SQL no Iris. O Gateway SQL permite que o Iris tenha acesso a tabelas de outros bancos (externos) via ODBC ou JDBC. Podemos acessar Tabelas ou Visões de diversos bancos, como Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MySQL e outros.

Do ponto de vista de uso é como se a tabela estivesse local na nossa instância Iris, porém o armazenamento é realizado em um local externo.

Para maiores detalhes sobre este componente veja a documentação que está

Você precisa instalar o aplicativo primeiro. Se não estiver instalado, por favor, consulte o artigo anterior.

Demonstração do aplicativo

Após executar com sucesso o aplicativo de busca de vetores de imagem de íris, alguns dados precisam ser armazenados para suportar a recuperação de imagens, pois não são inicializados na biblioteca.

Armazenamento de imagens

Primeiramente, arraste e solte a imagem ou clique no ícone de upload, selecione a imagem e clique no botão de upload para enviar e vetorizá-la. Este processo pode ser um pouco lento.

Esse processo envolve o uso de Python incorporado para chamar

Olá Comunidade,

Neste artigo, apresentarei meu aplicativo iris-image-vector-search.
A demonstração de recuperação de vetores de imagem usa IRIS Embedded Python e o modelo OpenAI CLIP para converter imagens em dados vetoriais de 512 dimensões. Através do novo recurso de Busca Vetorial, VECTOR-COSINE é usado para calcular a similaridade e exibir imagens de alta similaridade.

Direção de aplicação da recuperação de imagens

A recuperação de imagens tem importantes cenários de aplicação na área médica, e seu uso pode melhorar muito a eficiência do trabalho.

InterSystems anuncia Disponibilidade Geral do InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health, e HealthShare Health Connect 2024.3

A versão 2024.3 da plataforma de dados InterSystems IRIS^® , InterSystems IRIS^® for Health^TM, and HealthShare^® Health Connect já está disponível para o público em geral.

Destaques da Versão

Nesta versão, você pode esperar uma série de atualizações interessantes, incluindo:

1. Extensão muito mais rápida de arquivos de banco de dados e WIJ
2. Capacidade de reenviar mensagens do Visual Trace
3. Recursos aprimorados do Rule Editor
4. Melhorias na pesquisa de vetores
5. e mais.

Comp

Utilizando IRIS - Vector Search

Assista ao vídeo explicativo com conteúdo deste tutorial.

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/joLN9a8MY5c?si=3sO6EmjZADcPO3fO" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> ## Estudo de Caso: Recomendação de Filmes

Este artigo explora o potencial do Vector Search do InterSystems IRIS em um estudo de caso para recomendação de filmes.

Serão demonstrados

Bem-vindo à terceira e última publicação de nossos artigos dedicados ao desenvolvimento de aplicações RAG baseadas em modelos LLM. Neste último artigo, veremos, com base em nosso pequeno projeto de exemplo, como podemos encontrar o contexto mais adequado para a pergunta que queremos enviar ao nosso modelo LLM e para isso utilizaremos a funcionalidade de busca vetorial incluída no IRIS.

Pesquisas vetoriais

Um elemento-chave de qualquer aplicação RAG é o mecanismo de busca vetorial, que permite pesquisar dentro de uma tabela com registros desse tipo aqueles mais semelhantes ao vetor de

Continuamos com esta série de artigos sobre LLMs e aplicações RAG e neste artigo discutiremos a parte da caixa vermelha do seguinte diagrama:

No processo de criação de uma aplicação RAG, escolher um modelo LLM adequado às suas necessidades (treinado no assunto correspondente, custos, velocidade, etc.) é tão importante quanto ter um claro entendimento do contexto que você deseja fornecer. Vamos começar definindo o termo para ficarmos claros sobre o que entendemos por contexto.

O que é contexto?

Contexto refere-se a informações adicionais obtidas de uma fonte externa, como um banco de dados ou

Motivado pelo feedback pessoal de @Edilson Eberle Carvalho  e  uma excelente
apresentação de @Michael Braam relacionada com a Pesquisa Vetorial,
gostaria de partilhar a minha abordagem pessoal aos Vectores.

Quando comecei e encontrei vectores com 256, 384 e mais de 1200 dimensões - senti-me perdido.
No entanto, o meu exemplo Vector-inside-IRIS - uma simplificação da iris-vector-search - funcionou bem.

Para compreender a mecânica que lhe está subjacente, decidi começar por pequenos passos.
As nossas 3 dimensões comuns descrevem muito bem o nosso mundo físico. Mesmo
a meia quarta dimensão (sem negativos) acrescentada

Em ObjectScript, você tem uma ampla coleção de funções que retornam algum valor tipicamente:

set variable = $somefunction(param1,param2, ...)

Não há nada de especial nisso.
Mas há um conjunto de funções que classifico como Funções de Lado Esquerdo
A especialidade delas é que você também pode usá-las à esquerda do operador igual como um alvo no comando SET:

set $somefunction(param1,param2, ...) = value

O motivo para levantar esse assunto é que com o IRIS 2024.1 há depois de muitos anos um "novo garoto nessa vizinhança"

$VECTOR()

Atribui, retorna e exclui dados vetoriais em posições especificadas,

Recentemente, disponibilizamos uma nova versão do InterSystems IRIS no Vector Search Early Access Program, apresentando um novo índice Approximate Nearest Neighbor baseado no algoritmo de indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Essa adição permite pesquisas altamente eficientes e aproximadas de vizinhos mais próximos em grandes conjuntos de dados vetoriais, melhorando drasticamente o desempenho e a escalabilidade da consulta.

O algoritmo HNSW foi projetado para otimizar a pesquisa vetorial para dados de alta dimensão, construindo uma estrutura baseada em gráfico, tornando mais

Um experimento sobre como usar a framework LangChain, Busca por Vetor IRIS e LLMs para gerar SQL compatível com IRIS de prompts de usuários.

Esse artigo foi baseado neste notebook. Você pode rodar com um ambiente pronto para uso com esta aplicação no OpenExchange.

Setup

Primeiro, precisamos instalar as livrarias necessárias:

!pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-iris pandas

Em seguida, importamos os módulos requeridos e definimos o ambiente:

import os
import datetime
import hashlib
from copy import deepcopy
from sqlalchemy import create_engine
import getpass
import

Olá, Comunidade!

Você está construindo aplicações de IA generativa? Veja como a arquitetura de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) pode ajudar:

Explorando os Benefícios da RAG

Com a introdução dos tipos de dados vetoriais e da funcionalidade de Vector Search em IRIS, se abre todo um mundo de possibilidades para o desenvolvimento de aplicações para nós, e um exemplo delas é a que vi recentemente publicada num concurso do Conselho de Saúde de Valencia, onde solicitavam uma ferramenta para ajudar na codificação CID-10 utilizando modelos de IA.

Como poderíamos implementar uma aplicação similar à solicitada? Vejamos o que seria necessário:

1. Lista de códigos do CID-10, que usaremos como contexto da nossa aplicação RAG para buscar diagnósticos dentro dos textos livres.
2. Um

Traduzido do Concurso de Artigos da Comunidade Espanhola 

Seguindo o último concurso de programação no OEX (Open EXchange) eu tive algumas observações surpreendentes.
Havia aplicações quase exclusivas baseadas numa combinação de IA (Inteligência Artificial) com módulos Python "pré-cozidas".
Porém, indo mais a fundo, todos os exemplos usaram os mesmos fatores técnicos do IRIS.

Considerando o ponto de vista do IRIS, foi praticamente a mesma coisa seja buscando por textos, ou imagens, ou outro tipo de padrão. Acabou em métodos quase intercambiáveis.

Isso me lembra de uma situação privada na minha