A lo largo de los años, me he encontrado con la necesidad de crear varios mensajes HL7 basados en un solo mensaje entrante. Por lo general, toman la forma de un pedido o son el resultado de un laboratorio. Cada vez que he afrontado el reto, he intentado empezar de cero, con la convicción de que el intento anterior podría haberse hecho mejor.

Recientemente, volvió a surgir la necesidad y pude crear una solución de la que no me avergonzaba. Mi principal preocupación era que siempre me encontraría enterrado en un BPL, o usaría ObjectScript e intentaría editar mensajes usando el método SetValueAt para la clase de mensaje HL7.

Problema
Cuando el Sistema A procesa múltiples pedidos para un solo paciente, el resultado vendrá en un solo mensaje con ORCgrp repetido con los segmentos OBR y OBX contenidos en este. El sistema B solo puede recibir un único OBR por mensaje.

Hola comunidad,

Sería de agradecer si pudieran leernos y respondernos:

➡️ Necesitamos activar una Operación SOAP durante una franja horaria, con el objetivo de enviar mensajes al sistema destino, únicamente durante unas horas; por ejemplo de 4 a 8 de la madrugada

El requisito es hacerlo sin una tarea programada. Esto se debe a que al cambiar de nodo, en los mirrors de producción, hay dificultades, retos, o desafíos con las tareas programadas

En algún momento, puede surgir la necesidad de llamar (sentencia CALL en BPL) de manera dinámica, porque hay mucha lógica de negocio compartida por distintos orígenes de datos, que da pie a que esa lógica se comparta y no se individualice cada llamada (CALL).

Esto tiene ventajas a nivel de mantenimiento de la lógica definida, catch de errores y administrar los hilos de ejecución de manera centralizada.

Entonces lo normal es que se defina una sentencia FOREACH que ejecute la sentencia CALL según cada ítem que se necesite.

¡Hola desarrolladores!

Estoy encantado de presentar Git para InterSystems IRIS, mi primera contribución a OpenExchange.

Git para InterSystems IRIS es un paquete de control de código fuente, que pretende facilitar una integración nativa del workflow de Git con la plataforma InterSystems IRIS. Está diseñado para trabajar como un enlace transparente entre InterSystems IRIS y un directorio de código con Git activado que, una vez configurado, no requiere interacción del usuario. Podéis encontrar una descripción más detallada en GitHub.

¡Hola Comunidad!

Ya podéis reservar vuestras agendas para el mes de junio - Global Summit 2022, la Convención Anual de InterSystems, será presencial este año. Y en Seattle.

Os mantendremos informados sobre la agenda, los ponentes, actividades, etc.

Registraos para recibir todas las novedades del evento >>

Ya están disponibles nuevas versiones de mantenimiento de:

• Caché 2018.1.6, Ensemble 2018.1.6 y HSAP 2018.1.6
• InterSystems IRIS 2020.1.2, IRIS for Health 2020.1.2 y HealthShare Health Connect 2020.1.2
• InterSystems IRIS 2021.1.1, IRIS for Health 2021.1.1 y HealthShare Health Connect 2021.1.1

Los kits para la instalación y los contenedores se pueden descargar de la página de distribución de software del Centro de Soporte Internacional (WRC). Las imágenes de los contenedores para las Enterprise Editions de InterSystems IRIS e IRIS for Health y todos los componentes correspondientes están disponibles en el Registro de Contenedores de InterSystems.

Me complace anunciar el lanzamiento de la versión 1.4.4 de la extensión VS Code, que contiene las siguientes mejoras y correcciones de fallos. Los enlaces que llevan a las issues de GitHub han sido corregidos. Como siempre, si ya tienes la extensión instalada, VS Code debería actualizar automáticamente tu extensión. Si no la tienes instalada, sigue estas instrucciones para empezar.

Registro de cambios

¡Hola Comunidad!

Me complace anunciaros que Geoffrey Moore, el reconocido autor, conferenciante y experto en tecnología disruptiva, será uno de los ponentes destacados en el 2º día del Global Summit (22 de junio). ¡No puedo esperar a escuchar su ponencia! Algunos datos sobre Geoffrey:

Hola Comunidad,

es un placer invitaros al próximo webinar para lanzar el siguiente reto/concurso: InterSystems Full Stack Contest Kick-off centrado en problemas del cambio climático! El tema de este webinar está dedicado a la Competición Full Stack.

Discutiremos los retos clave y los problemas que el cambio climático y el calentamiento global nos plantean y cómo podrían ser resueltos. Como siempre, nuestros expertos responderán a preguntas sobre como desarrollar, contruir y desplegar soluciones full-stack utilizando InterSystems IRIS.

Date & Time: Lunes, Junio 27 – 15:00 CEST (09:00 AM EDT)

Oradores:
🗣 ​​​Ainar Abdrakhmanov, experto en cambio climático, co-autor de 4 waves course, Co-Fundador, SEO en Longevica
🗣 @Timothy Leavitt, InterSystems Development Manager
🗣 @Evgeny Shvarov, InterSystems Developer Ecosystem Manager

Esta es el tercera de una serie de lanzamientos que forman parte del programa de versiones de prueba para desarrolladores. Las próximas versiones de prueba se espera que sean actualizadas cada dos semanas, aproximadamente, y añadiremos funcionalidades según estén listas. Se han añadido muchas actualizaciones y mejoras en 2022.2, en la gestión de SQL, integración cloud, adaptadores Kafka y JMS, SQL Loader y otras áreas.

Este artículo describe un diseño arquitectónico más flexible para DeepSee. Al igual que en el ejemplo anterior, esta implementación incluye bases de datos separadas para almacenar la memoria caché, la implementación y la configuración de DeepSee y la sincronización de los globals. Este ejemplo introduce una nueva base de datos para almacenar los índices de DeepSee. Redefiniremos los mapeos globales para que los índices de DeepSee no se mapeeen junto con las tablas de hechos y dimensiones.

Apache Zeppelin es un bloc de notas multifunción que permite:

• Ingesta de datos
• Detección de datos
• Análisis de datos
• Visualización de datos y Colaboración

Apache Zeppelin permite conectar cualquier lenguaje/data-processing-backend en Zeppelin. Actualmente Apache Zeppelin es compatible con muchos intérpretes, como Apache Spark, Apache Flink, Python, R, JDBC, Markdown y Shell.

Ofrece un entorno seguro para comprender los datos. Podéis aprovechar lo más importante de Zeppelin usando los conectores nativos de JDBC y Spark IRIS.

Esto es una Guía de Inicio Rápido solo para empezar.

Por qué he decidido escribir esto

Recientemente tuve el reto de crear un método de autenticación seguro para autorizar el acceso a algunos datos, pero desafortunadamente no tenía ninguna experiencia con esas configuraciones de seguridad y sentí que me faltaban algunos conceptos básicos para entender mejor la documentación oficial.

Después de estudiar y lograr entregar las clases que me pidieron hacer, me gustaría compartir un poco de mi nuevo conocimiento, que me ayudó a seguir los temas de la documentación.

Empezando por lo básico: la santísima trinidad de los servidores

Primero, es importante entender de qué estamos hablando exactamente. En general, tenemos datos que pueden ser sensibles, o por cualquier razón necesitan protección. Hay personas (usuarios) que podrán verlos, otras podrán cambiarlos y otras no tendrán ningún tipo de acceso. Para ocuparse de los usuarios, el acceso y los datos, tendremos tres servidores: el del cliente, el de recursos y el de autorización.