La Inteligencia Artificial (IA) es la simulación de los procesos de la inteligencia humana por parte de las máquinas, especialmente de los sistemas computacionales. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y las normas para utilizarla), el razonamiento (el uso de normas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.
A las 16:57 de un viernes, una solicitud rutinaria de laboratorio falló.
La muestra del paciente ya estaba en tránsito. El laboratorio de referencia externo rechazó la solicitud: no pudo identificar de forma única al paciente. El operador del seguro rechazó la autorización por otro motivo. Ninguno de los sistemas hablaba el mismo idioma, ninguno exponía mensajes de error compatibles, y la única capa de integración intermedia simplemente reenviaba las solicitudes.
El Generador inteligente de resúmenes de pacientes es una aplicación de demostración FHIR impulsada por IA construida para InterSystems IRIS for Health. Lee datos de pacientes en FHIR R4, extrae información clínica clave y genera resúmenes concisos para cuatro roles diferentes:
Al consolidar registros FHIR fragmentados en resúmenes específicos por rol, la aplicación ayuda a los clínicos a comprender rápidamente el estado actual del paciente, los cambios recientes y los riesgos de seguimiento.
Las API REST de FHIR son potentes y están estandarizadas, pero no son un motor de consultas de uso general.
Son muy adecuadas para operaciones como leer recursos, buscar mediante parámetros admitidos, seguir enlaces y trabajar con Bundles. Sin embargo, muchas preguntas del mundo real requieren orquestación entre múltiples recursos.
Por ejemplo:
Hola, comunidad:
¡Ha llegado el momento de anunciar a los ganadores del Concurso de Programación de InterSystems: Agentes de IA para FHIR!
Queremos dar las gracias a nuestros 18 compañeros de la comunidad que participaron desarrollando...
Este concurso ha recibido propuestas realmente impresionantes, todas ellas reflejo de la innovación y la creatividad de sus participantes. Con tantas candidaturas de gran nivel, seleccionar las mejores ha sido un auténtico desafío.
Conozcamos a los ganadores y descubramos sus proyectos:
Un agente de IA lee el historial del paciente en FHIR antes de la consulta, formula las preguntas adecuadas en función de lo que ya sabe, detecta señales de alerta críticas y registra sus hallazgos — de modo que el médico llega preparado.
Antes de que un paciente entre en la consulta, ya se ha producido un fallo crítico: nadie ha revisado su historial médico. El médico dispone de 15 minutos. El paciente vuelve a repetir sus enfermedades, medicación y alergias por tercera vez en el año.
Cuando empecé a desarrollar Smart Discharge Navigator, me encontré con un desafío habitual: los datos FHIR se almacenan como paquetes JSON, pero el análisis que necesitaba requería combinar múltiples recursos entre sí, justo el tipo de tarea para la que se diseñó SQL.
FHIR SQL Builder de InterSystems resolvió este problema por completo. En lugar de analizar los paquetes JSON en el código de la aplicación, pude escribir consultas SQL estándar directamente sobre las proyecciones de recursos FHIR dentro de IRIS for Health.
Hola, comunidad,
¡Es hora de votar! Emitid vuestros votos para las mejores aplicaciones en nuestro Concurso de Programación de InterSystems: Agentes de IA para FHIR:
🔥 VOTAD POR LAS MEJORES APLICACIONES 🔥
Periodo de votación: del 8 al 14 de junio de 2026
¿Cómo votar? Detalles a continuación.
Hoy en día, asistentes de programación como Claude, GitHub Copilot y Cursor han transformado la forma en que los desarrolladores escriben código. Sin embargo, estas herramientas presentan limitaciones, ya que están aisladas de los sistemas y las fuentes de datos con los que trabajan a diario. Esta limitación puede superarse mediante el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto diseñado para conectar asistentes de IA con fuentes de datos y herramientas externas de forma segura y estandarizada.
Para quienes no estuvieron en READY la semana pasada, puede que os hayáis perdido el emocionante anuncio de que el Programa de Acceso Anticipado (EAP de Early Access Program en inglés) de AI Hub ya está oficialmente abierto. Se anunció durante una increíble demostración de @Benjamin De Boe y @Jeff Fried, os recomiendo ver esta demo cuando se publique la grabación.
He tenido la oportunidad de probar AI Hub con antelación y he pensado que podría compartir una introducción con la comunidad.
Hola, desarrolladores:
Nos complace anunciar el nuevo concurso online de programación de InterSystems:
🏆 Concurso de Programación de InterSystems: Agentes de IA para FHIR🏆
Duración: del 25 de mayo al 14 de junio de 2026
Premios por un valor total de 12.000 $
Una canalización (pipeline) de entrenamiento continuo (CT) formaliza un modelo de aprendizaje automático (ML) desarrollado mediante la experimentación en ciencia de datos, utilizando los datos disponibles en un momento dado. Prepara el modelo para su despliegue, al tiempo que permite actualizaciones autónomas a medida que se dispone de nuevos datos, junto con capacidades sólidas de monitorización del rendimiento, registro (logging) y registro de modelos para fines de auditoría.
InterSystems IRIS ya proporciona casi todos los componentes necesarios para soportar un pipeline de este tipo.
¡Hola, comunidad!
¡Nos alegra compartir el siguiente vídeo de la serie "Code to Care" en nuestro canal de YouTube de InterSystems Developers!
⏯ MCP explicado: cómo conectáis los agentes de IA con herramientas
Durante el último año ha habido varios artículos en DC que ofrecen servidores MCP diseñados para conectarse a IRIS y ayudar a que las funciones de IA de VS Code y sus derivados funcionen mejor. Por ejemplo:
Hola Comunidad,
Disfrutad del nuevo vídeo en YouTube de InterSystems Developers:
⏯ Tu Guía de Supervivencia de IA y Lecciones Aprendidas @ Ready 2025
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?
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:
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.
Recordamos que aún podéis registraros al meetup en este link.
¡Habrá pizza, cerveza y actividades que no os podéis perder!🍕🍻
Hola a todos.
Os voy a dar un consejo rápido de como implementar un agente IA para realizar búsquedas en la documentación de Intersystems integrado en Teams.
Si, ya se que la página de la documentación tiene su propio buscador IA y es bastante eficaz, pero de esta forma tendríamos un acceso más rápido, sobre todo si Teams es la herramienta corporativa de tu empresa.
También se puede crear otro agente IA para realizar búsquedas en los artículos publicados en la comunidad de desarrolladores (que también tiene su buscador IA integrado).
Hola, desarrolladores:
Disfrutad del nuevo vídeo en el canal de YouTube de InterSystems Developers.
⏯ Integración de agentes de IA en InterSystems IRIS: patrones y técnicas @ READY 2025
¡Sí sí! ¡Adelante! No os habéis equivocado, estáis en vuestra querida Comunidad de Desarrolladores de InterSystems en español.
Os preguntaréis a qué viene el título de este artículo, pues muy sencillo, hoy estamos aquí reunidos para honrar al Inquisidor y elogiar la gran labor desempeñada por el mismo.
Perfecto, ahora que he captado vuestra atención, es momento de explicar que es el Inquisidor.
Hola comunidad,
Disfrutad del nuevo vídeo en el YouTube de InterSystems Developers:
En el artículo anterior vimos cómo construir un agente de IA de atención al cliente con smolagents e InterSystems IRIS, combinando SQL, RAG con búsquedas vectoriales e interoperabilidad.
En ese caso, utilizamos modelos en la nube (OpenAI) para el LLM y los embeddings.
En esta ocasión daremos un paso más: ejecutar el mismo agente, pero con modelos locales gracias a Ollama.
Participación en #InterSystems Demo Games
Muestra cómo IRIS for Health puede potenciar el desarrollo de la IA con un Smart Data Fabric para entrenar y alimentar vuestros modelos de IA.
Ponentes:
🗣 @Kevin Kindschuh, Senior Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Jeff Semmens, Sales Engineer, InterSystems
Las preguntas de atención al cliente pueden abarcar datos estructurados (pedidos, productos 🗃️), conocimiento no estructurado (docs/FAQs 📚) y otros sistemas integrados (actualizaciones de envío 🚚). En este post vamos a construir un agente de IA compacto que cubre los tres—usando:
¿Usas Office 365 y Teams en tu organización?
Si es así, estás de suerte, te voy a enseñar cómo crear un agente para Copilot que te permitirá buscar información directamente en la documentación de IRIS. Es un proceso rápido y sencillo que te ayudará a agilizar tus búsquedas.
Además, la nueva versión de Office 365 incluye una versión gratuita de Copilot que puedes descargar y anclar fácilmente en Teams.
Ve al menú Aplicaciones, busca Copilot y haz clic en Agregar. En ese momento comenzará la instalación de Copilot dentro de Teams.
☤Brújula 🧭 de Cuidados 🩺 - Prueba de concepto - Participación para el Concurso
En el panorama actual de la atención sanitaria y los servicios sociales, los trabajadores sociales se enfrentan a desafíos abrumadores. Altas cargas de trabajo, sistemas fragmentados y datos desconectados suelen dar lugar a oportunidades perdidas para intervenir de forma temprana y eficaz. Esto provoca agotamiento en el personal y visitas evitables a urgencias, lo que genera costes elevados y podría haberse prevenido.
Aquellos interesados en explorar nuevos casos de uso de GenerativeAI.
Comparte ideas y razones al entrenar inteligencia artificial generativa para el reconocimiento de patrones.
Un desarrollador aspira a concebir una solución elegante para ciertos requerimientos.
Los patrones de coincidencia (como las expresiones regulares) pueden resolverse de muchas maneras. ¿Cuál es la mejor solución en código?
¿Puede una IA postular una solución elegante de coincidencia de patrones para un rango de ejemplos que van de simples a complejos?
¡Hola, comunidad!
¡Estamos encantados de anunciar que varios ganadores del Concurso de Programación con IA de InterSystems han sido invitados a presentar sus proyectos en el Tech Exchange durante InterSystems Ready 2025!
Acompañadnos el miércoles 25 de junio para descubrir soluciones innovadoras y reales creadas con InterSystems IRIS, IA, LLMs y tecnologías de agentes inteligentes, directamente de la mano de los desarrolladores que las hicieron posibles.
¡Hola, desarrolladores!
Este será un artículo muy corto ya que en abril de 2025, con Lovable y otras herramientas de Prompt-to-UI, se vuelve posible crear el frontend mediante indicaciones. Incluso para vosotros, que como yo, no estáis familiarizados en absoluto con las técnicas modernas de UI.
Bueno, al menos conozco las palabras javascript, typescript y ReactJS, así que en este artículo muy corto construiremos la interfaz de usuario en ReactJS para un servidor InterSystems FHIR con Lovable.ai.
¡Vamos con ello!
¿Qué pasaría si pudierais hablar en un chat para comprobar qué sucede en Interoperabilidad, ver si hay errores e incluso resolver algunos tipos de problemas?
Con el servidor MCP, podéis conectar cualquiera de vuestros clientes MCP, por ejemplo, Claude, a IRIS y pedirle que revise la Interoperabilidad.
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¡Hola desarrolladores!
¡Estamos felices de presentar la página de bonificaciones para las aplicaciones enviadas al Concurso de Programación de IA de InterSystems!
Ved los resultados a continuación.
