Venga que tenemos ya encima la siguiente jornada de la Quiniela. Esta vez nos adelantamos un día para que luego no digáis que se os echa el tiempo encima.

Para esta jornada tenemos novedades y es que, como en todo proyecto que implica el uso de Machine Learning, la calidad de los datos es elemental y para nuestro caso esa calidad se refleja en el "frescor" de los mismos, no son igual de relevantes los resultados de hace 2 años que los obtenidos en esta temporada, para ello he hecho una pequeña modificación que descarta los partidos de la temporada 21/22 y se ha conseguido una mejora en el acierto del modelo de un 2% ascendiendo de un 56% a un 58%.

Aquí tenéis el análisis de nuestro modelo obtenido desde IRIS:

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Introducción

Recientemente participé en un hands-on fantásticamente organizado por @Patrick Jamieson en el que se configuraba una aplicación de Angular junto con un servidor FHIR de IRIS siguiendo los protocolos definidos por SMART On FHIR y me resultó fráncamente interesante, por lo que me puse por mi cuenta a desarrollar mi propia aplicación de Angular y así aprovechar lo aprendido para publicarlo en la comunidad.

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En el pasado artículo presentamos la arquitectura de nuestro proyecto de SMART On FHIR, así que es hora de meternos en harina y empezar a configurar todos los elementos que vamos a necesitar.

Primeramente comenzaremos con Auth0.

Configuración de AUTH0

Comenzaremos creando una cuenta de Auth0 con un correo válido, una vez dados de alta deberemos crear nuestra primera aplicación, y lo haremos desde el menú de la izquieda:

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Finalizamos esta serie de artículos de SMART On FHIR con Auth0 e InterSystems IRIS FHIR Repository revisando nuestra aplicación desarrollada en Angular 16.

Recordemos como es la arquitectura definida para nuestra solución:

Nuestra aplicación de front-end corresponde con la segunda columna y como véis será la encargada de dos cosas:

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