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Henrique Dias · Ago 29, 2020 Lectura de 2 min
Descripción general de iris-fhir-portal

Desarrollé la solucion IRIS-FHIR-Portal como parte del concurso InterSystems IRIS for Health FHIR. 

El objetivo de la aplicación es mostrar cómo de fácil es crear un repositorio FHIR de pacientes y sus datos clínicos utilizando la solucion IRIS for Health.

En conjunto, con esta solucion también estamos empoderando al paciente con sus datos clínicos y ellos los podrán usar como quieran.

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Henrique Dias · Mayo 5 Lectura de 2 min
Cómo obtener información de FHIR usando SQL

¡Hola desarrolladores!

En mis artículos anteriores, una de las cosas más interesantes de FHIR que mencioné es el amplio rango de posibilidades que tenemos y no solo para crear algo, sino las maneras de conseguir este objetivo.

En mis artículos estoy compartiendo mi experiencia trabajando con FHIR. Solo usaba los Recursos FHIR aportados por la API. Recuperando y actualizando los Recursos FHIR en el servidor FHIR usando javascript con la ayuda de fhir.js

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Alberto Fuentes · Oct 7, 2021 Lectura de 2 min
Cómo obtener Upstream en GitHub

¡Hola desarrolladores!

Con frecuencia, cuando colaboramos con el repositorio de alguien en GitHub, seguimos el siguiente ciclo:
1. Fork: crear nuestra bifurcación del repositorio
2. Clone: clonar una copia local de nuestro repositorio bifurcado
3. Realizar nuestros cambios y guardarlos con un Commit en nuestra copia local
4. Push: publicar nuestros cambios al repositorio clonado de GitHub
5. Hacer Pull-Request para solicitar incorporar nuestros cambios desde nuestro fork — bifurcación — al repositorio original
6. Y si todo va bien se hará un Merge — fusión o incorporación — con nuestros cambios en el repositorio original

¡Todo esto es genial y funciona bien!

Y si queremos realizar una segunda colaboración justo después de llevar a cabo un Merge , es necesario que primero realicemos un Fetch upstream en nuestro repositorio clonado para que tengamos disponibles los cambios actualizados que incorporamos al repositorio original a través del Pull Request.

Los más frikies de git lo hacen muy fácilmente, pero muchos terminamos simplemente por eliminar nuestro primer fork y crear otro nuevo.

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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”.

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¡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.

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¡Hola, desarrolladores!

En este artículo mostraré cómo configurar un repositorio FHIR + configuración del servidor de autorización/de recursos OAuth2 en IRIS for Health, como continuación del artículo anterior.

En la Parte 1, presentamos los preparativos preliminares, configuramos el servidor de autorización OAuth2 y obtuvimos el token de acceso.
En la Parte 2, mostraremos cómo crear un repositorio FHIR y cómo configurar un servidor de recursos/cliente OAuth2.

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Ricardo Paiva · Oct 22, 2021 Lectura de 3 min
Mi experiencia trabajando con FHIR

Hola Comunidad,

Quiero compartir mi experiencia creando el portal iris-fhir con FHIR.  

Decidí dar un paso adelante y participar en el concurso IRIS for Health FHIR, pero nunca antes había trabajado con FHIR.

Después del webinar para el lanzamiento del concurso sobre FHIR , en el que nos explicaron de forma general cómo funciona IRIS for Health con FHIR, comencé a buscar en la documentación de FHIR para crear mi proyecto de Registro de pacientes.

En la página web de HL7 FHIR (versión 4), encontré un "mapa de recursos":

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Ricardo Paiva · Nov 18, 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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La interoperabilidad en la asistencia sanitaria es esencial para mejorar la atención a los pacientes, reducir los costes de los proveedores de atención médica y ofrecer una imagen más precisa a los proveedores. Pero con tantos sistemas diferentes, los datos se presentan en diferentes formatos. Se han creado muchos estándares para tratar de resolver este problema, incluyendo HL7v2, HL7v3 y CDA, pero cada una tiene sus limitaciones.

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Me permito adjuntar un documento que describe un producto que he desarrollado llamado NiPaRobotica Pharmacy. Se trata de una interfaz que desarrollé, que acepta solicitudes para dispensar a farmacias y convierte las líneas de pedido en diálogos de dispensación que se envían a los robots de las farmacias.

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Eduardo Anglada · Dic 29, 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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¡Hola Comunidad!

Compartí mi experiencia trabajando por primera vez con FHIR en este artículo.

En esa publicación, escribí cómo exploré los recursos FHIR y comenté la información que encontré útil en la documentación FHIR.

La primera versión de mi app solo muestra la información que ofrecen los Recursos FHIR. 

Quería hacer que el usuario pudiera actualizar los detalles del paciente, así que busqué un ejemplo de cómo hacerlo. 

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