#FHIR

El problema

En un entorno clínico acelerado, en el que la toma rápida de decisiones es crucial, la falta de sistemas eficientes de almacenamiento y acceso a los documentos plantea varios obstáculos. Aunque existen soluciones de almacenamiento de documentos (por ejemplo, FHIR), el acceso y la búsqueda eficaz de datos específicos de pacientes dentro de esos documentos puede suponer todo un reto.

¡Hola comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-fhir-client en Open Exchange.

Usando Python embebido y con la ayuda de la librería fhirpy, iris-fhir-client puede conectarse a cualquier servidor FHIR abierto.
Obten información de recursos por terminal y mediante el uso de la aplicación web CSP.

Muchas veces, al trabajar con datos FHIR, por ejemplo con IRIS For Health, resulta útil crear una operación FHIR personalizada. El estándar FHIR incluye un conjunto de operaciones definidas (como $everything), pero una operación personalizada es práctica cuando necesitáis añadir funcionalidades adicionales que van más allá del conjunto de operaciones estándar de FHIR.

¡Hola Comunidad!

Este artículo muestra cómo crear Pacientes y Recursos de Observación de Pacientes mediante el uso de la aplicación iris-fhir-client.

Recomiendo leer mi primer artículo sobre esta aplicación y ver el vídeo de Youtube antes de continuar.

¡Empezamos!

Hola a todos! Os comparto hoy un artículo sobre la utilización del procesamiento de lenguaje natural y su combinación con FHIR donde se muestra un chatbot que interactúa con FHIR desarrollado por Renato Banzai.

¿Qué significa PLN?

PLN significa Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP en inglés) y es un campo de la Inteligencia Artificial muy complejo que utiliza técnicas para, en pocas palabras, “entender de qué se está hablando”.

Después de los dos webinars que realizamos centrados en VS Code ["Introducción" y "Más allá de lo básico"; en hebreo], un compañero de la comunidad inglesa preparó para los participantes algunos enlaces relacionados con recursos relevantes que enviamos como seguimiento. Los compartimos aquí también.

Google tiene una interesante herramienta llamada Google Data Studio. Esta aplicación permite crear cuadros de mando (dashboards) interactivos, con tus datos, disponibles en internet. Además, ofrece cientos de conectores con cualquier fuente de datos, desarrollados por la comunidad. Y también visualizadores desarrollados por la comunidad. Lo más importante es que Google ofrece una forma de desarrollar tu propio conector con tus datos.

FHIRaaS ofrece una REST API, y está disponible desde internet. Así que he decidido probar a crear un informe básico con los datos almacenados allí. Y al final, conseguí esto.

¡Hola desarrolladores!

Quizá os hayáis encontrado con escenarios donde no tenéis que implementar un repositorio FHIR, sino por ejemplo reenviar peticiones FHIR, gestionar las respuestas y tal vez realizar modificaciones o extraer algunos valores por el camino. Aquí encontraréis algunos ejemplos que pueden implementarse con InterSystems IRIS For Health o HealthShare Health Connect.

¡Hola desarrolladores!

En este artículo, nos centraremos en OAuth2, un protocolo que se utiliza cada vez con más frecuencia en combinación con FHIR para realizar la autorización.

En esta primera parte, comenzaremos con el contenedor Docker para IRIS for Health y Apache, configuraremos la función del servidor de autorización OAuth2 en IRIS for Health, accederemos a él desde la herramienta de desarrollo Postman para REST y obtendremos un token de acceso. Además, en la Parte 2 y en las siguientes, añadiremos las funciones del repositorio FHIR a IRIS for Health, también agregaremos la configuración del servidor de recursos OAuth2, y explicaremos cómo ejecutar las solicitudes de FHIR utilizando los tokens de acceso desde Postman.