MODELO RESUMIDO

Siguiendo el ejemplo disponible en GitHub FHIR IntegratedML vamos usar el modelo resumido para entrenar el modelo de predicción de "No Asistirá" (NotShow).

Haremos un match entre los campos de la tabla PackageSample.NoShowMLRow y los campos de TrakCare. El punto de partida en TrakCare será la tabla SQLUser.RB_Appointment.

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Introducción

Con frecuencia nos encontramos con problemas de conectividad en las implementaciones de HealthShare (HS) en Microsoft Azure que tienen varios componentes de HealthShare (instancias o namespaces) instalados en la misma máquina virtual, especialmente cuando es necesario comunicarse con otros componentes de HS mientras se utiliza el balanceador de carga interno de Azure (ILB) para proporcionar la funcionalidad VIP (Virtual IP) de Mirroring. Los detalles sobre cómo y por qué se usa un balanceador de carga con Mirroring los podéis encontrar en este artículo de la Comunidad.

Según la documentación del Balanceador de Carga de Azure, el comportamiento predeterminado es el siguiente:

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Trabajar en TI para el sector salud como un desarrollador joven, especialmente en InterSystems TrakCare, te hace darte cuenta rápidamente de una cosa: no se trata solo de mensajes HL7 o integraciones backend. Una gran parte de lograr que TrakCare funcione sin problemas en los hospitales depende de cómo se configura, personaliza y da soporte desde el lado de la aplicación.

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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:

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