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O InterSystems HealthShare é uma plataforma integrada de serviços digitais capaz de conectar dados, serviços e processos de negócio em saúde para entregar uma operação harmoniosa baseada em Repositório Eletrônico de Saúde centralizado, HL7, FHIR e outros conhecidos padrões de mercado. Estes serviços digitais permitem:

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A partir da versão 2021.2 do InterSystems IRIS é possível desenvolver serviços de backend, de integração e procedures de bancos de dados utilizando Python. A grande vantagem desta possibilidade é a redução na curva de aprendizado e a utilização de programadores especialistas na linguagem de programação que mais cresce no mundo.

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Olá Comunidade,

Imagine habilitar seu aplicativo para ler texto para seu cliente? Isso agora é possível com o novo recurso IRIS, Embedded Python. Com essa nova funcionalidade, o IRIS pode executar nativamente qualquer biblioteca Python comercial ou de código aberto. gTTS (https://pypi.org/project/gTTS/) é uma biblioteca gratuita que transforma texto em áudio usando o serviço Google Translate.

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· Fev. 5, 2022 8min de leitura
Detecção de Objetos com Embedded Python e IRIS

A partir do IRIS 2021.2 é possível escrever métodos de classe usando a linguagem Python. Usei esse novo recurso para detectar pessoas e objetos em imagens, usando o ImageAI (https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI). O criador do ImageAI o define como: "Uma biblioteca python de código aberto criada para permitir aos desenvolvedores criarem aplicativos e sistemas com recursos autônomos de Deep Learning e Visão Computacional usando poucas linhas de código".

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O recurso InterSystems IRIS IntegratedML é usado para obter previsões e probabilidades usando a técnica AutoML. O AutoML é uma tecnologia de Machine Learning usada para selecionar o melhor algoritmo/modelo de Machine Learning para prever status, números e resultados gerais com base nos dados anteriores (dados usados para treinar o modelo AutoML). Você não precisa de um Cientista de Dados, pois o AutoML testará os algoritmos de Machine Learning mais comuns e selecionará o melhor algoritmo para você, com base nos recursos de dados analisados. Veja mais aqui, neste artigo.

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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

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Oi Comunidade,

Predição é fator chave no acompanhamento pré-natal. A aplicação "Health Dataset" (https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset) vem com 10 conjuntos de dados reais em saúde para realizar predições das mais importantes doenças e problemas de saúde, incluindo riscos da maternidade.

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· Nov. 30, 2021 3min de leitura
Aproveitando o banco de dados de auditoria

A InterSystems IRIS possui um ótimo sistema de auditoria. Ele é responsável por auditar eventos do sistema, mas você pode usá-lo para auditar seus aplicativos (ótimo recurso).

O sistema de auditoria é baseado no conceito de evento. Os eventos podem ocorrer com o IRIS ou em um aplicativo. Portanto, temos dois tipos de eventos para o sistema de auditoria:

1. Eventos do sistema: eventos ocorridos nos componentes IRIS da InterSystems (banco de dados, interoperabilidade, análise e core);

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· Mar. 8, 2021 3min de leitura
Dia 1: Desenvolvimento com Intersystems Objects e SQL

Eu estou participando no Desenvolvendo com Objetos InterSystems e SQL com Joel Solon, o curso é muito legal e eu vou compartilhar algumas dicas com vocês que eu peguei durante o treinamento. Dicas apresentadas no dia 1:

1. InterSystems IRIS unifica: banco de dados InterSystems IRIS (Caché), Interoperabilidade IRIS (Ensemble), inteligência de negócios IRIS (DeepSee) e Análise de texto IRIS (iKnow).

2. IRIS é multimodelo: objeto, relacional, documento e multidimensional

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· jan 25, 2021 2min de leitura
Geradores de Documentação Estática

Olá comunidade,

No passado, a documentação técnica do código-fonte e dos produtos de software era gerada em chm, arquivos pdf e geradores de documentação das próprias linguagens de programação. Essa abordagem antiga tinha as seguintes limitações:
1. Documentação desatualizada;
2. Documentação não interativa e de difícil consulta;
3. Layout sem resposta, não amigável e não aderente ao HTML;
4. Incapacidade de customizar o layout da documentação;
5. Incapacidade de ter documentação HTML 5 online e offline.
6. Falta de suporte de Markdown.

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