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· 21 ene, 2026 Lectura de 7 min
Protegiendo un servidor FHIR con OAuth 2.0 mediante IAM

InterSystems API Manager (IAM) es un componente clave de la plataforma de datos InterSystems IRIS y ofrece una gestión centralizada de APIs con un fuerte enfoque en la seguridad. IAM simplifica todo el ciclo de vida de las APIs, desde su creación hasta su retirada, y proporciona un portal de desarrolladores para facilitar el descubrimiento y la integración de APIs. Las funciones de control de acceso permiten a los administradores definir permisos precisos, y IAM se integra de forma fluida con la plataforma de datos IRIS, mejorando las capacidades de gestión e integración de datos.

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¡Hola comunidad!

Nos alegra compartir un nuevo vídeo de nuestro YouTube de InterSystems Developers:

Eliminando el miedo a FHIR: acelerando la preparación de la organización para FHIR @ Ready 2025

https://www.youtube.com/embed/TLWXlDCpU84
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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?

  • En un sistema típico: ❌ El resultado queda en una cola hasta que un clínico lo revise manualmente, horas o días después.
  • Este sistema de ejemplo: 👍 Un agente de IA evalúa la tendencia, consulta guías clínicas y genera recomendaciones basadas en evidencia, en segundos y de forma automática.

Sin chatbot. Sin prompts manuales. Sin razonamiento de caja negra.

Esto es soporte a la decisión clínica impulsado por eventos con trazabilidad completa:

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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:
- InterSystems IRIS for Health — Orquestación, FHIR, persistencia, búsqueda vectorial
- CrewAI — Framework multiagente para razonamiento estructurado

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.

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