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InterSystems IRIS for Health™ es la primera y única plataforma de datos global diseñada específicamente para desarrollar aplicaciones que permitan a los servicios médicos administrar los datos más importantes del mundo. Incluye poderosas funciones listas para utilizarse: procesamiento y análisis de transacciones, un modelo flexible para la información de los servicios médicos, implementación de soluciones basadas en FHIR, soporte para las normas de compatibilidad operativa entre los servicios médicos, y mucho más. Todas estas funciones permiten que los desarrolladores realicen aplicaciones valiosas y novedosas rápidamente. Obtener más información.
En el panorama sanitario moderno, encontrar pacientes clínicamente similares a menudo es como buscar una aguja en un pajar. Las búsquedas tradicionales por palabras clave suelen fallar porque el lenguaje médico es muy matizado; una búsqueda de "Heart Failure" podría no encontrar un registro que contenga "Congestive Cardiac Failure".
Me complace compartir iris-medmatch, un motor de emparejamiento de pacientes impulsado por IA y desarrollado sobre InterSystems IRIS for Health.
La versión 0.10.6 de IPM se publicó el 24 de febrero de 2026. Esta versión contiene principalmente correcciones de errores, pero también añade la opción -export-python-deps a los comandos package y publish para incluir dependencias de Python junto con el propio módulo de IPM. Como siempre, podéis consultarla en la página de GitHub o a través del Registro de la Comunidad.
¡Hola, Comunidad!
¿Trabajáis con grandes volúmenes de datos? Descubrid cómo los streams pueden ayudar:
Almacenamiento de grandes cantidades de datos con Streams en ObjectScript
¡Hola, Comunidad!
Estamos muy emocionados de compartir que acabamos de lanzar un nuevo tutorial interactivo y gratuito, diseñado especialmente para quienes son nuevos en InterSystems IRIS y buscan una introducción clara y práctica a sus conceptos fundamentales.
🧑🏫 Modelos de datos de InterSystems IRIS🧑💻
El reconocimiento facial se ha convertido en el método más popular para validar la identidad de las personas, permitiendo así el acceso a sistemas, la confirmación de datos personales y documentales, y la aprobación de acciones y documentos.
Los desafíos están relacionados con el rendimiento cuando la base de datos es muy grande, la precisión y, especialmente, la privacidad de los datos biométricos faciales.
El comando $ZF(-100) se utiliza en el siguiente formato.
$ZF(-100, flags, command name, command arguments)El argumento "/shell" es requerido al ejecutar comandos del sistema operativo (OS).
Por ejemplo, usad mkdir así:
// mkdir C:\temp\newdir
Write $ZF(-100, "/shell", "mkdir", "C:\temp\newdir")
Si un comando tiene múltiples argumentos, ponedlos entre comillas y separadlos con comas, como en este ejemplo.
// move C:\temp\a.txt C:\temp\a2.txt
Write $ZF(-100, "/shell", "move", "C:\temp\a.txt", "C:\ temp\a2.Hola comunidad:
Nos complace anunciaros que ya está abierta la inscripción para la segunda cohorte del curso:
🧑💻Desarrollo de aplicaciones FHIR utilizando Python🧑💻
Este programa práctico está diseñado para desarrolladores que queráis crear aplicaciones FHIR del mundo real utilizando Python e InterSystems IRIS for Health.
👉 Ved el resumen del curso de 5 minutos
📅 La segunda cohorte comienza el 29 de marzo de 2026
openEHR es una especificación abierta e independiente del proveedor, diseñada para representar, almacenar e intercambiar información clínica de forma semánticamente rica y sostenible a largo plazo.
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?
Sin chatbot. Sin prompts manuales. Sin razonamiento de caja negra.
Esto es soporte a la decisión clínica impulsado por eventos con trazabilidad completa:
✅ 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:
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.
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/43Vl7cU_uNY?si=o3NZ3AqPOdFkCn9w" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>En este artículo, pretendo demostrar un par de métodos para añadir fácilmente validación a las APIs REST en InterSystems IRIS Data Platform. Creo que un enfoque specification-first es una idea excelente para el desarrollo de APIs. IRIS ya dispone de funcionalidades para generar un esqueleto de implementación a partir de una especificación y publicar esa especificación para desarrolladores externos (usadlo junto con iris-web-swagger-ui para obtener los mejores resultados). Lo único importante que aún no está implementado en la plataforma es el validador de solicitudes. ¡Vamos a solucionarlo!