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· 24 mar, 2020 Lectura de 4 min
Ensemble: Cómo incrustar un archivo PDF en un mensaje HL7

¡Hola Comunidad!

En este artículo describiré e incluiré un ejemplo de cómo incrustar un archivo PDF externo en un segmento HL7, concretamente en el segmento OBX() de un mensaje ADT_A01 versión 2.3.1 . Esto puede ser útil para insertar imágenes u otros datos externos en un mensaje HL7. En este ejemplo, el nombre del archivo PDF a incrustar nos llega en el mensaje HL7 entrante en el campo OBX(1):ObservationValue.

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· 13 oct, 2021 Lectura de 4 min
División de mensajes ORU mediante ObjectScript y DTL

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.

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¡Hola Comunidad!

Las transformaciones DTL y las llamadas a los métodos GetValueAt/SetValueAt en los mensajes HL7 pueden truncar los campos que tengan más de 32K. Para evitar los truncamientos en el caso en que los campos excedan los 32K, es posible utilizar los métodos GetFieldStreamRaw y StoreFieldStreamRaw. Un ejemplo frecuente en el que sucede el truncamiento, es el segmento OBX:5. Se recomienda que estos métodos se utilicen cuidadosamente, teniendo en cuenta los detalles específicos que sean requeridos.

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· 24 oct, 2019 Lectura de 3 min
Pruebas unitarias en Transformaciones de Datos

¡Hola!

¿Te gustaría saber si tus transformaciones de datos funcionan como tienes previsto con un solo comando? ¿Y qué te parecería poder escribir pruebas unitarias de forma fácil y simple para las transformaciones de datos que utilizas?

Al hablar de interoperabilidad, normalmente encontraremos muchas transformaciones de datos involucradas. Esas transformaciones de datos se utilizan para convertir datos entre diferentes sistemas o aplicaciones en tu código, así que realmente se encargan de un trabajo muy importante.

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En este artículo demostraré lo siguiente:

  • Cómo actualizar ReferencesRange (OBX: 7) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] de la base de datos mediante la función de utilidad personalizada
  • Cómo actualizar Abnormal Flag (OBX: 8) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] y ObservationValue (OBX: 5) [Resultado] desde la función de utilidad de base de datos
  • Mensaje de ruta basado en un Abnormal Flag (OBX: 8)

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· 18 nov, 2021 Lectura de 2 min
Descripción de la aplicación fhir-integratedml-example

Hablando con mi amigo @Renato Banzai, especialista en Machine Learning, me expuso uno de los mayores retos a los que se enfrentan actualmente las empresas: la implementación del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) en entornos reales.

Intersystems IRIS ofrece IntegratedML. IntegratedML es una excelente herramienta para practicar, probar y realizar implementaciones de modelos de ML e IA.

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· 29 dic, 2021 Lectura de 2 min
Descripción de fhir-integratedml-example

Hablando con mi amigo @Renato Banzai, especialista en Machine Learning, me comentó uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día: implementar el Machine Learning (ML) o la Inteligencia Artificial (IA) en entornos reales.

InterSystems IRIS ofrece IntegratedML. IntegratedML es una excelente funcionalidad para formarse, probar e implementar modelos de ML/IA.

La parte más difícil al crear ML/IA es el tratamiento de los datos, su limpieza, hacerlos fiables.

¡Y ahí es donde podemos sacar ventaja del potente estándar FHIR!

La idea del proyecto muestra cómo podemos crear/entrenar/validar modelos de ML/IA con FHIR y utilizarlos con datos de diferentes fuentes.

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En este artículo vamos a ver como podemos utilizar el servicio de mensajería instantanea de WhatsApp desde InterSystems IRIS para enviar mensajes a diferentes destinatarios. Para ello deberemos crear y configurar una cuenta en Meta y configurar un Business Operation para enviar los mensajes que deseemos.

Veamos con más detalle cada uno de estos pasos.

Configurando una cuenta en Meta

Este es posiblemente el punto más enrevesado de toda la configuración, ya que deberemos configurar una serie de cuentas hasta poder disponer de la funcionalidad de mensajería.

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