Hola:

La migración de datos a menudo suena como una simple “tarea de mover datos de A a B” hasta que te pones a ello. En realidad, es un proceso complejo que combina planificación, validación, pruebas y precisión técnica.

A lo largo de varios proyectos en los que gestioné la migración de datos a un HIS que funciona sobre IRIS (TrakCare), me di cuenta de que el éxito proviene de una mezcla de disciplina y automatización.

Aquí tenéis algunos puntos que quiero destacar.

1. Empezad con un formato de datos definido.

Antes incluso de abrir vuestro primer archivo, aseguraos de que todos, especialmente los proveedores de datos, entienden claramente el formato exacto de datos que esperáis. Definir plantillas desde el principio evita idas y venidas innecesarias y retrabajos más adelante.

Aunque los formatos Excel o CSV son comunes, personalmente considero que usar un archivo de texto delimitado por tabuladores (.txt) para la carga de datos es lo mejor. Es ligero, consistente y evita problemas con comas dentro de los campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Aseguraos de que los formatos de fecha que aparecen en el archivo son correctos y constantes en todo el documento, porque normalmente todos estos archivos se convierten desde un Excel y un usuario básico de Excel puede cometer errores al daros los formatos de fecha incorrectos. Los formatos de fecha erróneos pueden desesperaros al convertirlos a horolog.

¡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

Embeddedpy-bridge: Un kit de herramientas para Embedded Python

Visión general

Embedded Python es un cambio radical para InterSystems IRIS, ya que ofrece acceso al vasto ecosistema de Python directamente dentro de la base de datos. Sin embargo, salvar la brecha entre ObjectScript y Python a veces puede parecer bastante complicado.

Para hacer que esta transición sea fluida, podéis usar embeddedpy-bridge

• InterSystems EMPI (anteriormente HealthShare Patient Index) – Virtual Del 3 al 5 de febrero de 2026
• • Configurad, ajustad y trabajad con InterSystems EMPI, un Índice Maestro Empresarial de Personas.
  • Este curso de 3 días enseña la instalación, configuración y uso de InterSystems EMPI™ (anteriormente HealthShare® Patient Index). A partir de la versión 2025.1, HealthShare Patient Index ha pasado a llamarse InterSystems EMPI, pero la funcionalidad principal sigue siendo la misma.

A veces es más conveniente, más eficiente y más seguro limitar las búsquedas FHIR a "listas" de recursos predefinidas.

Desde la versión v2025.1, soportamos varias funcionalidades relacionadas con listas en nuestro servidor FHIR.

Aquí las destacaré y os proporcionaré algunos ejemplos.

En mi artículo anterior en el que presentaba gj :: configExplorer señalé cómo un aparente error en los elementos de Windows de la API nativa para Node.js hace que actualmente no sea posible ejecutarlo en VS Code en un escritorio Windows. En un comentario a ese artículo ofrecí una solución alternativa, pero esta requiere un host Linux con Docker al que podáis conectaros por SSH.

Si no tenéis un destino adecuado, ahora es posible aprovechar vuestro Docker Desktop local de Windows. Aquí os explico cómo:

1. Abrid una nueva ventana de VS Code.

Resumen

Esta versión introduce el FHIR Server 2025.10.0, que ofrece las últimas mejoras en cumplimiento de estándares y rendimiento. También mejora el proceso de actualización de Health Connect Cloud (HCC) para una mayor fiabilidad y añade nueva flexibilidad a Network Connect mediante la compatibilidad con listas de prefijos en las configuraciones de VPN.

Nuevas características y mejoras

Hola comunidad,

Quería compartir mi experiencia trabajando en proyectos con grandes volúmenes de datos. A lo largo de los años, he tenido la oportunidad de manejar enormes cantidades de datos de pacientes, datos de aseguradoras y registros transaccionales mientras trabajaba en la industria hospitalaria. He tenido la oportunidad de crear informes muy extensos que requerían usar lógicas avanzadas para obtener datos de múltiples tablas, cuyos índices no me ayudaban a escribir un código eficiente.

Esto es lo que he aprendido sobre cómo gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Elegir el método de acceso a datos adecuado

Como todos sabemos en esta comunidad, IRIS ofrece múltiples formas de acceder a los datos. Elegir el método correcto dependerá de lo que necesitemos.

• Acceso directo a los Globales: el más rápido para operaciones masivas de lectura/escritura. Por ejemplo, si tengo que recorrer índices y obtener datos de pacientes, puedo iterar sobre los globales para procesar millones de registros. Esto ahorra mucho tiempo.

Set ToDate=+H
Set FromDate=+$H-1 For  Set FromDate=$O(^PatientD("Date",FromDate)) Quit:FromDate>ToDate  Do
. Set PatId="" For  Set PatId=$Order(^PatientD("Date",FromDate,PatID)) Quit:PatId=""  Do
. . Write $Get(^PatientD("Date",FromDate,PatID)),!

• Uso de SQL: útil para requisitos de generación de informes o análisis, aunque más lento para conjuntos de datos muy grandes.

gj :: configExplorer es una nueva extensión de VS Code que se integra con Server Manager y aprovecha Structurizr para generar diagramas de configuración de vuestros servidores.

Aquí tenéis un breve video introductorio.

Empezar con ObjectScript es realmente emocionante, pero también puede resultar un poco extraño si estáis acostumbrados a otros lenguajes. Muchos principiantes tropiezan con los mismos obstáculos, así que aquí tenéis algunas "trampas” a las que debéis prestar atención. (Y también algunos consejos para evitarlas)

PONER NOMBRES AL AZAR

Todos hemos caído en la tentación de llamar a algo Test1 o MyClass solo para avanzar rápido. Pero una vez que vuestro proyecto crece, esos nombres se convierten en una pesadilla.

➡ Elegid nombres claros y coherentes desde el principio.

Me uní a InterSystems hace menos de un año. Sumergirme en ObjectScript e IRIS fue emocionante, pero también estuvo lleno de pequeñas sorpresas que me hicieron tropezar al principio. En este artículo recojo los errores más comunes que yo, y muchos compañeros nuevos, cometemos, explico por qué ocurren y muestro ejemplos concretos junto con soluciones prácticas. Mi objetivo es ayudar a otros desarrolladores que empiezan a ahorrar tiempo y evitar los mismos obstáculos en el camino.

1.

Aviso: el siguiente tutorial requiere instalar qpdf-12.2.0 y libreoffice-25.2.5 para HSCV2025.2

Ejemplos para instalar qpdf

Linux y Ubuntu

# 1. Descargad qpdf-12.2.0 AppImage de forma programática o manual desde https://github.com/qpdf/qpdf/releases/tag/v12.2.0
wget -O qpdf-12.2.0.AppImage https://github.com/qpdf/qpdf/releases/download/v12.2.0/qpdf-12.2.0-x86_64.AppImage

# 2. Haced que el AppImage sea ejecutable
chmod +x qpdf-12.2.0.AppImage

# 3. Añadid el ejecutable al PATH del sistema como “qpdf”
sudo mv qpdf-12.2.0.AppImage /usr/local/bin/qpdf

# 4. Verificad que estáis ejecutando la versión 12.2.0
qpdf --version

# Si aparece el mensaje "AppImages require FUSE to run"
sudo apt install libfuse2

Al comenzar con InterSystems IRIS o Caché, los desarrolladores a menudo se encuentran con tres conceptos fundamentales: Dynamic Objects, Globals y Relational Table. Cada uno tiene su papel en la construcción de soluciones escalables y mantenibles. En este artículo recorreremos ejemplos prácticos de código, destacaremos buenas prácticas y mostraremos cómo estos conceptos se relacionan entre sí.

1. Trabajando con Dynamic Objects:

Los objetos dinámicos (%DynamicObject y %DynamicArray) permiten a los desarrolladores manipular estructuras similares a JSON directamente en ObjectScript.

¡Saludos estimados miembros de la comunidad!

Muchos recordaréis las capacidades NLP disponibles en IRIS con el nombre de iKnow y que fueron deprecadas hará no mucho tiempo. Pero...¿Deprecado todo? ¡NO! Una pequeña aldea resiste a la deprecación, ¡los índices iFind!

Y os preguntaréis, ¿para qué valen estos magníficos índices? Pues muy sencillo, sirven para indexar los textos presentes en las columnas de tipo String y Stream y acelerar dramáticamente la velocidad de consulta sobre las mismas.

IRIS admite transformaciones CCDA y FHIR de forma nativa, pero acceder y visualizar estas funcionalidades requiere tiempo de configuración y conocimiento del producto. La aplicación IRIS Interop DevTools fue diseñada para cerrar esa brecha, permitiendo a los implementadores comenzar de inmediato y explorar las capacidades de transformación integradas del producto.

Perfilando Documentos CCD con la Herramienta CCD Data Profiler de LEAD North
¿Alguna vez has abierto un CCD y te has encontrado con una pared de XML enredada? No estás solo. Aunque los CCD son un formato central para el intercambio de datos clínicos, son notoriamente densos, prolijos y poco amigables para la vista humana. Para los desarrolladores y analistas que intentan validar su estructura o extraer información significativa, navegar estos documentos puede sentirse más como arqueología que como ingeniería.

¿A quién no le ha pasado que está desarrollando un precioso ejemplo usando una imagen de IRIS de Docker y le ha fallado el proceso de generación de la imagen en el Dockerfile porque la licencia con la que se creo la imagen no contiene determinados privilegios?

En mi caso lo que estaba desplegando en Docker es una pequeña aplicación que utiliza el tipo de datos Vectorial.

Función: Arquitecto principal e ingeniero de integración

Tipo de empleo: Jornada completa 

Nota: Es obligatorio tener experiencia en Rhapsody/Intersystems.

Responsabilidades principales  

1. Estrategia tecnológica: Contribuidor clave a la estrategia tecnológica de la empresa, impulsando la excelencia en nuestra adopción e implementación de tecnologías para ofrecer servicios de intercambio/integración de datos, habilitación de API y migración de datos ahora y en el futuro.

19 de febrero de 2025 – Alerta: Consultas SQL que están devolviendo resultados incorrectos

InterSystems ha corregido dos problemas que pueden hacer que un pequeño número de consultas SQL devuelvan resultados incorrectos. Además, ha solucionado una inconsistencia en el manejo de los tipos de datos de fecha y hora, lo que podría provocar que algunas aplicaciones existentes que dependían del comportamiento anterior e inconsistente obtengan resultados diferentes e inesperados, aunque correctos.