Hola:

La migración de datos a menudo suena como una simple “tarea de mover datos de A a B” hasta que te pones a ello. En realidad, es un proceso complejo que combina planificación, validación, pruebas y precisión técnica.

A lo largo de varios proyectos en los que gestioné la migración de datos a un HIS que funciona sobre IRIS (TrakCare), me di cuenta de que el éxito proviene de una mezcla de disciplina y automatización.

Aquí tenéis algunos puntos que quiero destacar.

1. Empezad con un formato de datos definido.

Antes incluso de abrir vuestro primer archivo, aseguraos de que todos, especialmente los proveedores de datos, entienden claramente el formato exacto de datos que esperáis. Definir plantillas desde el principio evita idas y venidas innecesarias y retrabajos más adelante.

Aunque los formatos Excel o CSV son comunes, personalmente considero que usar un archivo de texto delimitado por tabuladores (.txt) para la carga de datos es lo mejor. Es ligero, consistente y evita problemas con comas dentro de los campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Aseguraos de que los formatos de fecha que aparecen en el archivo son correctos y constantes en todo el documento, porque normalmente todos estos archivos se convierten desde un Excel y un usuario básico de Excel puede cometer errores al daros los formatos de fecha incorrectos. Los formatos de fecha erróneos pueden desesperaros al convertirlos a horolog.

Preguntas frecuentes de InterSystems

El comando $ZF(-100) se utiliza en el siguiente formato.

$ZF(-100, flags, command name, command arguments)

El argumento "/shell" es requerido al ejecutar comandos del sistema operativo (OS).
Por ejemplo, usad mkdir así:

 // mkdir C:\temp\newdir
 Write $ZF(-100, "/shell", "mkdir", "C:\temp\newdir")

Si un comando tiene múltiples argumentos, ponedlos entre comillas y separadlos con comas, como en este ejemplo.

 // move C:\temp\a.txt C:\temp\a2.txt
 Write $ZF(-100, "/shell", "move", "C:\temp\a.txt", "C:\ temp\a2.

¿Estás preparando las certificaciones de InterSystems?

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Las certificaciones de InterSystems no son sencillas: necesitas practicar con preguntas alineadas a los objetivos reales del examen.

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¡Hola, Comunidad!

Bienvenidos a la edición nº 26 del boletín de InterSystems Ideas. Vamos a repasar las últimas novedades del Portal de Ideas, entre ellas:

✓ Estadísticas generales
✓ Ideas implementadas recientemente por InterSystems
✓ Ideas implementadas recientemente por miembros de la Comunidad de Desarrolladores

¿Se te hiela la sangre al oír hablar de OpenEHR? ¿Te ponen los pelos de punta los arquetipos?

¡Supera tus miedos con este artículo y domina OpenEHR con las capacidades de InterSystems IRIS for Health!

¿Qué es openEHR?

openEHR es una especificación abierta e independiente del proveedor, diseñada para representar, almacenar e intercambiar información clínica de forma semánticamente rica y sostenible a largo plazo.

10:47 AM — Los resultados de creatinina de José García llegan al servidor FHIR del hospital. 2.1 mg/dL — un aumento del 35% frente al mes pasado.

¿Qué pasa después?

• En un sistema típico: ❌ El resultado queda en una cola hasta que un clínico lo revise manualmente, horas o días después.
• Este sistema de ejemplo: 👍 Un agente de IA evalúa la tendencia, consulta guías clínicas y genera recomendaciones basadas en evidencia, en segundos y de forma automática.

Sin chatbot. Sin prompts manuales. Sin razonamiento de caja negra.

Esto es soporte a la decisión clínica impulsado por eventos con trazabilidad completa:

✅ Activado automáticamente por eventos FHIR ✅ Razonamiento multiagente (contexto, guías, recomendaciones) ✅ Trazabilidad completa en SQL (cada decisión, cada fuente de evidencia) ✅ Salidas nativas FHIR (DiagnosticReport publicado en el servidor)

Construido con:

• InterSystems IRIS for Health — Orquestación, FHIR, persistencia, búsqueda vectorial
• CrewAI — Framework multiagente para razonamiento estructurado

Aprenderás: 🖋️ Cómo orquestar flujos de IA agéntica dentro de sistemas de interoperabilidad listos para producción, y por qué la explicabilidad importa más que la precisión por sí sola.

En este artículo, pretendo demostrar un par de métodos para añadir fácilmente validación a las APIs REST en InterSystems IRIS Data Platform. Creo que un enfoque specification-first es una idea excelente para el desarrollo de APIs. IRIS ya dispone de funcionalidades para generar un esqueleto de implementación a partir de una especificación y publicar esa especificación para desarrolladores externos (usadlo junto con iris-web-swagger-ui para obtener los mejores resultados). Lo único importante que aún no está implementado en la plataforma es el validador de solicitudes. ¡Vamos a solucionarlo!

PEP 578 añadió hooks de auditoría de Python. Una gran variedad de eventos (carga de módulos, interacciones con el sistema operativo, etc.) generan eventos de auditoría a los que podéis suscribiros.

Así es como se hace. Primero, cread un hook de Python embebido:

Class User.Python
{

/// do ##class(User.Python).Audit()
ClassMethod Audit() [ Language = python ]
{
import sys
import time
def logger(event,args):
     if event=='import':
        module = args[0]
        print(f"Loading {module}")
        if module == "numpy":
            print(f"Module {module} forbidden.

¡Hola, desarrolladores!

Tened en cuenta que la Comunidad de Desarrolladores se someterá a un mantenimiento programado los días 21 y 22 de febrero de 2026.

En este video les comparto un pequeño laboratorio donde integramos la potencia de una Base de Datos Vectorial nativa con la inteligencia de GPT-4. 🛠️ ¿Qué estamos viendo en acción?
Almacenamiento Vectorial Nativo: Guardamos documentos y sus "embeddings" directamente en IRIS, permitiendo búsquedas de similitud matemática ultra eficientes.
SQL Estándar: Ejecutamos consultas complejas que combinan datos relacionales con vectores, manteniendo la simplicidad del lenguaje que ya conocemos.

¡Hola!

En mi último artículo, hice una guía paso a paso sobre cómo podéis probar a desplegar InterSystems IRIS Community Edition, o IRIS for Health Community Edition, gratis en AWS. En este seguimiento, os mostraré lo mismo para el siguiente mayor proveedor de nube, Microsoft Azure.

Al igual que con AWS, Azure también ofrece una opción gratuita al registraros, aunque es un poco menos generosa: recibís 200 $ de crédito gratis para gastar en el primer mes.

Las versiones de mantenimiento 2025.1.3 de la plataforma de datos InterSystems IRIS^®, InterSystems IRIS^®for Health™ y HealthShare^®Health Connect ya están disponibles de manera general (GA).

La tercera vista previa para desarrolladores de la plataforma de datos InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS® for Health y HealthShare® Health Connect 2026.1 se ha publicado en el sitio de vistas previas para desarrolladores WRC. Los contenedores se pueden encontrar en nuestro registro de contenedores y están etiquetados como latest-preview.

Estas vistas previas para desarrolladores incluyen la eliminación del soporte para Mac Intel a partir de la versión 2026.1.0, y la reincorporación del soporte para Windows Server 2019 en la versión 2026.1.0.

⏰ ¡Ya no queda nada para el Meetup!

Las inscripciones se cerrarán en breve, así que si aún no te has registrado, este es el momento. 

Consulta toda la información en este link y rellena el formulario necesario si no lo has hecho ya.

¡Nos vemos allí!

A medida que las aplicaciones crecen, todas las bases de datos acaban alcanzando límites de escalado. Ya sea por capacidad de almacenamiento, usuarios concurrentes, rendimiento de las consultas o ancho de banda de E/S, las arquitecturas de un solo servidor tienen limitaciones inherentes. Esta guía explica los enfoques fundamentales para la escalabilidad de bases de datos y muestra cómo InterSystems IRIS implementa estos patrones para dar soporte a cargas de trabajo a escala empresarial.

Exploraremos dos estrategias de escalado complementarias: escalado horizontal para el volumen de usuarios (distribuyendo la carga computacional) y sharding para el volumen de datos (particionando los conjuntos de datos). Comprender los principios generales que hay detrás de estos enfoques os ayudará a tomar decisiones fundamentadas sobre cuándo y cómo escalar vuestras aplicaciones IRIS.

Los ejemplos de esta guía utilizan InterSystems IRIS en contenedores Docker.