Nous sommes ravis d'inviter tous nos clients, partenaires, développeurs et membres de la communauté à notre InterSystems Global Summit 2023 en personne !

Notre conférence des utilisateurs du Global Summit est votre opportunité de vous connecter avec des développeurs de produits pionniers, d'autres utilisateurs poussant notre technologie vers de nouvelles frontières et les personnes dont la pensée originale fait vibrer nos universités et nos salles de conseil. Le tout dans le même espace. Et les inscriptions sont désormais ouvertes !

➡️ InterSystems Global Summit 2023

🗓 Dates : 4-7 juin 2023

📍 Lieu : Diplomat Beach Resort, Hollywood, Floride, États-Unis

Entrepôt de Données de Santé

Pourquoi normaliser les données ?

La normalisation des données au sein d’un EDS est fondamentale pour en assurer une bonne exploitation.

Les données capturées de différentes sources et dans différents formats doivent être saines avant d’être stockées c’est à dire unifiées, nettoyées et prêtes à être exploitées.

Les grandes étapes de normalisation des données sont :

• Agrégation
• Rapprochement
• Déduplication
• Alignement terminologique

Nous continuons à observer les possibilités de Django, et son utilisation avec IRIS. Dans la première partie nous avons regardé comment définir des modèles et se connecter à des tableaux déjà existants dans IRIS, dans la suite nous avons étendu le portail d'administration intégré de Django, avec la possibilité de voir quelles données nous avons dans ces modèles, avec des filtres, l'édition et même la pagination.

Il est temps de passer à l'action, nous allons maintenant créer une API REST, sur Django, basée sur les mêmes données, que nous avons utilisées auparavant à partir du paquet posts-and-tags.

Pour ce faire, nous utiliserons Django REST Framework

Le cadre REST de Django est une boîte à outils puissante et flexible permettant de créer des API Web.

Quelques raisons pour lesquelles vous pourriez vouloir utiliser le cadre REST :

• L'API navigable sur le Web est un avantage considérable pour vos développeurs.
• Politiques d'authentification comprenant des paquets pour OAuth1a et OAuth2.
• Sérialisation qui prend en charge les sources de données ORM et non ORM.
• Personnalisable jusqu'en bas - utilisez simplement des visualisations régulières basées sur des fonctions si vous n'avez pas besoin des fonctionnalités les plus puissantes.
• Une documentation complète et un support communautaire important.
• Utilisé par des entreprises de renommée internationale, telles que Mozilla, Red Hat, Heroku et Eventbrite, qui lui font confiance.

Bienvenue au troisième et dernier de nos articles consacrés au développement d'applications RAG basées sur des modèles LLM. Dans ce dernier article, nous examinerons comment, dans le cadre de notre petit projet d'exemple, on peut trouver le contexte le plus approprié pour la question que l'on veut envoyer à notre modèle LLM et, pour ce faire, nous utiliserons la fonctionnalité de recherche vectorielle incluse dans IRIS.

Pour suivre les bonnes pratiques, j'utilise maintenant VSCode en remplacement de studio, toutefois cela me pose quelques problèmes dans la remontée des erreurs de compilation.

Dans les copies d'écran suivantes, j'utilise par erreur un paramètre inexistant : ..#MessageFinessExisting (en fait le paramètre correct est ..#MessageCentreFinessExisting).

Voici un exemple de déploiement de iris-oauth-fhir sur k3d avec IKO.
* iris-oauth-fhir est un exemple de déploiement d'un serveur FHIR avec authentification OAuth2 en utilisant InterSystems IRIS for Health comme serveur de ressources et Google OpenId comme serveur d'autorisation.
* k3d est un wrapper léger pour exécuter k3s (la distribution Kubernetes minimale de Rancher Lab) dans docker.
* IKO est un outil permettant de déployer InterSystems IRIS for Health sur Kubernetes.

InterSystems met périodiquement à jour ses politiques et pratiques en matière de publication de logiciels afin de s'adapter aux besoins des clients.

Nous sommes en train de modifier notre cadence de publication des mises à jour afin d'être plus prévisibles pour les clients et les partenaires, et de modifier quelques autres aspects.

Vous participez au Global Summit 2024 ? Inscrivez-vous à une séance de formation personnelle avec l'un de nos formateurs techniques.

🌟 Cette semaine, les projecteurs sont tournés vers @Sue O'Leary, responsable de la formation des services d'apprentissage !

Inscrivez-vous à une session de 45 minutes pour parler avec Sue de l'interopérabilité/des intégrations ou du dossier de soins unifié. Rafraîchissez votre mémoire sur une formation en classe précédente, discutez d'un concept technique ou commencez à découvrir les technologies InterSystems.

ZPM est un gestionnaire de packages conçu pour un déploiement pratique d'applications et de modules sur la plateforme IRIS.

Les développeurs de modules, pour que leur module soit installé à l'aide de ZPM, doivent suivre une série d'étapes simples.

La fonction en tant que service (FaaS) est une catégorie de services de cloud computing qui fournit une plate-forme permettant aux clients de développer, d'exécuter et de gérer des fonctionnalités d'application sans la complexité de la construction et de la maintenance de l'infrastructure généralement associée au développement et au lancement d'une application. Construire une application selon ce modèle est une façon de réaliser une architecture "sans serveur", et est généralement utilisé lors de la construction d'applications microservices.

> Wikipedia
>

FaaS est une approche extrêmement populaire pour exécuter des charges de travail dans le cloud, permettant aux développeurs de se concentrer sur l'écriture du code.

Cet article vous montrera comment déployer les méthodes d'InterSystems IRIS selon l'approche FaaS.

Dans la première partie, j'ai montré comment démarrer un nouveau projet sur Django, ainsi que définir de nouveaux modèles et ajouter des modèles existants.

Cette fois, je vous présenterai un panneau d'administration, qui est disponible dès le départ, et comment il peut être utile.

Remarque importante : ne vous attendez pas à ce que si vous essayez de répéter les actions de cet article, cela fonctionnera pour vous, ce n'est pas le cas. Au cours de l'article, j'ai dû faire quelques corrections dans le projet django-iris, et même dans le pilote DB-API fait par InterSystems pour corriger certains problèmes là aussi, et je pense que ce pilote est encore en développement, et nous aurons un pilote plus stable dans le futur. Considérons que cet article ne fait qu'expliquer comment cela pourrait être si nous avions tous fait.

Bonjour,

j'utilise une méthode en python sur une opération pour pouvoir générer un fichier csv à partir d'une table de lien. Cette méthode me génère l'erreur : ERREUR <Ens>ErrCanNotAcquireJobRootLock et cela me bloque complètement pour l'arrête de la production. Mon opération passe en statut "Queued" alors que le fichier est généré et mon message de retour est complet.

La méthode principale de l'opération est :

Nous sommes ravis d'annoncer le dernier ajout à notre programme d'accès anticipé (EAP - Early Access Program) : l'outil - the Health Data De-ID.