Gitter

Configuration de Production

Cette démo comporte une production d'interopérabilité contenant 16 composants.

Configuration de Production HL7 + Kafka Producer

La première partie de cette démonstration consiste à envoyer un fichier HL7 SIU qui sera transmis aux 2 autres flux HL7 (HTTP et TCP), et transformé et transmis au serveur Kafka. Les flux HTTP et TCP transformeront les messages HL7 de la même manière avant de les envoyer également à Kafka.

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Le défi du Lo-Code

Imaginons la scène.  Vous travaillez tranquillement au sein de Widgets Direct, le premier détaillant de Widgets et d'accessoires pour Widgets sur Internet.   Votre patron vous annonce une nouvelle désastreuse : certains clients ne sont peut-être pas satisfaits de leurs widgets et nous avons besoin d'une application d'assistance pour assurer le suivi de ces réclamations.   Pour rendre les choses plus intéressantes, il veut que cette application ait une très faible empreinte de code et vous demande de livrer une application en moins de 150 lignes de code à l'aide d'InterSystems IRIS.  Est-ce possible?

Avertissement : cet article présente la construction d'une application très basique et omet, par souci de concision, des éléments de détail tels que la Sécurité et la Gestion des erreurs.   Cette application ne doit être utilisée qu'à titre de référence ni pour une application de production.  Cet article utilise IRIS 2023.1 comme plate-forme de données, certaines fonctionnalités décrites ne sont pas disponibles dans les versions antérieures

Étape 1 – Définition d'un modèle de données

Nous commençons par définir un nouvel espace de noms propre - avec une base de données de codes et de données. Bien que tout soit regroupé dans une seule base de données, il est utile de diviser ces bases pour permettre l'actualisation des données.

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InterSystems IRIS dispose d'une série de dispositifs facilitant la capture, la persistance, l'interopérabilité et la génération d'informations analytiques à partir de données au format XML. Cet article vous montrera comment procéder:

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Introduction

Il existe une option d'assistant de procédure de liaison dans le portail de gestion (Système > SQL > Assistants > Procédure de liaison) avec laquelle j'ai eu des problèmes de fiabilité, j'ai donc décidé d'utiliser cette solution à la place.

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J'ai récemment eu besoin de surveiller depuis HealthConnect les enregistrements présents dans une base de données NoSQL dans le Cloud, plus précisément Cloud Firestore, déployé dans Firebase. D'un coup d'œil rapide, j'ai pu voir à quel point il serait facile de créer un adaptateur ad-hoc pour établir la connexion en tirant parti des capacités d'Embedded Python, et je me suis donc mis au travail.

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Parmi les points problématiques de la maintenance des interfaces HL7 figure la nécessité d'effectuer un test de régression fiable lors du déploiement dans de nouveaux environnements et après les mises à jour. La classe %UnitTest permet de créer des tests unitaires et de les intégrer au code de l'interface. Les données de test peuvent également être enregistrées au sein de la classe de test unitaire, ce qui permet de réaliser rapidement et facilement des tests de fumée et des tests de régression.

Ressources:

  • Classe %UnitTest standard

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Cet article a pour objectif de fournir au lecteur les informations suivantes:

  • Configuration et utilisation du serveur FHIR
  • Création d'un serveur d'autorisation OAuth2
  • Liaison entre le serveur FHIR et le serveur d'autorisation OAuth2 pour la prise en charge de SMART sur FHIR
  • Utilisation des capacités d'interopérabilité dans "IRIS for Health" pour filtrer les ressources FHIR
  • Création d'une opération personnalisée sur le serveur FHIR

Schéma de l'article:

Schema

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La possibilité de renvoyer facilement des messages a toujours été une caractéristique importante de nos capacités d'interopérabilité.

Avec la sortie de la version 2024.3, nous avons rendu cela encore plus facile !

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Salut la Communauté,

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Dans cet article, je présenterai mon application iris-HL7v2Gen.

IRIS-HL7v2Gen est une application CSP qui facilite la génération dynamique de messages de test HL7. Ce processus est essentiel pour tester, déboguer et intégrer les systèmes de données de soins de santé. L'application permet aux utilisateurs de générer une grande variété de types de messages HL7, de valider leur structure par rapport aux spécifications HL7, d'explorer la hiérarchie des messages et de transmettre les messages par TCP/IP aux systèmes de production. Ces fonctionnalités sont particulièrement utiles dans les contextes où la conformité aux normes HL7 est obligatoire pour assurer l'interopérabilité entre différents organismes ou systèmes de soins de santé.

Fonctionnalités de l'application

  • Génération Dynamique de Messages HL7: Création instantanée de messages HL7 pour une gamme de types de messages, facilitant ainsi les tests complets.
  • Exploration de la structure des messages: Visualisation de la structure des messages générés sur la base des spécifications HL7.
  • Visualisation des jeux de valeurs: Visualisation des jeux de valeurs codées prédéfinis pour des champs spécifiques.
  • Validation des messages: Validation des messages par rapport aux normes HL7 pour garantir la conformité.
  • Communication TCP/IP: Transmission facile de messages à la production à l'aide de paramètres TCP/IP.
  • Prise en charge d'un grand nombre de types de messages: Prise en charge de 184 types de messages HL7, garantissant la polyvalence pour les différents besoins d'intégration des soins de santé.
  • ClassMethod: Génération d'un message de test par l'invocation d'une méthode de classe
  • Version prise en charge: Actuellement, la version 2.5 de HL7 est prise en charge

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Cela fait un moment que je n'ai pas publié d'article sur Embedded Git sur la Communauté des développeurs, et j'aimerais faire le point sur l'énorme quantité de travail que nous avons accompli cette année et sur la direction que nous allons prendre ensuite.

Contexte

Si vous créez des solutions sur IRIS et que vous souhaitez utiliser Git, c'est parfait ! Utilisez simplement VSCode avec un dépôt git local et transmettez vos modifications sur le serveur : c'est aussi simple que cela.

Mais que se passe-t-il si :

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Dans votre production d'interopérabilité, vous pouvez toujours avoir une Business Operation qui est un client HTTP, qui utilise OAuth 2.0 pour l'authentification, mais vous avez du personnaliser l'opération pour cette méthodologie d'authentification. Depuis la version v2024.3, qui a été récemment publiée, il existe une nouvelle fonctionnalité, fournissant de nouveaux paramètres, pour gérer cela plus facilement.

Dans votre Business Operation qui utilise l'outbound adaptateur HTTP, vous trouverez de nouveaux paramètres, sous le groupe OAuth.

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L'utilisation de Embedded Python lors de la création d'une solution basée sur InterSystems peut ajouter des fonctionnalités très puissantes et approfondies à votre boîte à outils.

J'aimerais partager un exemple de cas d'utilisation que j'ai rencontré : l'activation d'un CDC (Change Data Capture) pour une collection mongoDB - la capture de ces modifications, leur digestion via un flux d'interopérabilité et, pour finir, la mise à jour d'un EMR via une API REST.

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