FHIR是快速医疗互操作资源（Fast Healthcare Interoperability Resources）的缩写，所以FHIR的核心是资源模型。它的颗粒度和结构都优于之前的V2 、V3、CDA标准，而且能够灵活扩展。另外一个优势就是它的API，它不仅提供了针对于资源模型本身的原子化的CRUD（创建、读取、更新、删除的这样一些原子化操作），而且提供了查询这种更复杂操作的能力，同样API是可以扩展的。
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在国际上有很多互操作标准的开发组织，在我们医院信息化、医疗信息化领域有40多个标准开发组织，最广为人知的就是HL7国际、IHE，当然SNOMED也是，它开发的是行业术语跟语义的标准。
实现互通的方式方法有很多种，我们通常会见到4种：消息交换、文档交换、服务和 API。
在医疗行业要实现互操作，应该要达到语义级别。只有达到语义级别才能保障医疗信息的准确和医疗行为的安全。而要达到语义级别，我们需要基于标准。
什么是互联互通？我们所说的互联互通其实就是国际上的互操作性，HIMSS对于互操作性定义的是：不同的信息系统、设备、应用系统之间、程序之间，在机构区域和国家边界之内，以及跨机构、区域和国家边界，以协调的方式来访问交换集成和协作使用数据的能力。
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一位客户请求估计使用 cvencrypt 实用工具加密一个数据库需要多久。
这个问题有点像问一根绳子有多长 — 视情况而定。 但这是一个有趣的问题。 答案主要取决于客户使用的目标平台上的 CPU 和存储的性能，因此答案更关乎的是提出一个简单方法，可以在运行 cvencrypt 时使用该方法对 CPU 和存储进行基准测试。
为了解国内外最新的互联互通标准，共同助推我国卫生信息互联互通标准化成熟度测评工作，指导各地医院信息平台的建设，《中国卫生信息管理杂志》社决定召开国内外互联互通标准解读与实践线上交流会。会议由《中国卫生信息管理杂志》社主办，InterSystems中国协办，欢迎报名参会！
使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人
本文将展示如何把 InterSystems IRIS 数据库与 Python 集成，以服务于自然语言处理 (NLP) 的机器学习模型。
为什么选择 Python？
随着在世界范围内的广泛采用和使用，Python 拥有了出色的社区，以及许多加速器 | 库用于部署任何类型的应用。 如果您感兴趣，请访问 https://www.python.org/about/apps/
Iris Globals
我接触到 ^globals 后很快就熟悉了，它们可以用作快速获取现成数据模型中数据的方法。 因此，首先，我将使用 ^globals 存储训练数据和对话以记录聊天机器人的行为。
自然语言处理
自然语言处理或 NLP 是 AI 的一个主题，它创造了机器从我们的语言阅读、理解含义的能力。 显然，这并不简单，但是我将展示如何在这个广阔而美丽的领域中迈出您的第一步。
演示 - 来试试吧
我在这里部署了 Chatbot 应用作为演示： http://iris-python-suite.eastus.cloudapp.azure.com:8080
工作原理
机器学习
首先要知道与普通软件开发相比，机器学习具有不同的范式。 很难理解的要点是机器学习模型的开发周期。
浅显解释预警
一个标准的应用开发周期大概是这样：
开发代码 -> 测试（使用开发数据）-> 部署（真实用户数据）
我们的承诺
为了建设一个开放、包容的环境，我们（社区贡献者、社区版主、社区经理）承诺为使用InterSystems开发者社区的所有成员提供没有任何骚扰的环境，而不论其年龄、体型、残障、种族、性别认同和表达、经验水平高低、国籍、外表、种族、宗教或性取向。
新冠肺炎疫情大流行史无前例地推动着医疗数字化发展，这一进程不仅影响了医疗服务的提供方式，更带来深刻的行业服务模式变革。经济学人邀请了来自数据技术提供商InterSystems、初级医疗服务提供商Babylon、咨询服务提供商埃森哲、数字化医疗解决方案提供商Kaiser Permanente的专家，从各自的领域和观察出发解读多个热点话题。
Hi, my password is forgotten, but when I retrieve the password, the mailbox cannot receive the email, what should I do, I am anxious to log in, please reply as soon as possible, thanks!