Hola,

Estamos muy interesados en estudiar DICOM en profundidad, tanto el estándar en sí como su relación con HealthShare.

¿Podríais indicarnos algunas buenas referencias: documentación, cursos, libros, pdfs, explicaciones; para entender de qué va este estándar y cómo funciona?

Gracias por sus respuestas

Hemos leído:

https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/html/part01.html

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Hola Comunidad,

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-climate-change en Open Exchange.

iris-climate-change importa el conjunto de datos Temperature Change, de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), usando la funcionalidad LOAD DATA (SQL) y analiza y visualiza los datos con la ayuda del framework Python Flask Web, la librería Pandas Python data analysis, Plotly Open Source Graphing Library for Python y la librería Plotly JavaScript Open Source Graphing.

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Artículo
Muhammad Waseem · Jun 9 Lectura de 1 min
Visor de pacientes FHIR

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¡Hola a todos!

Solo quería compartir aquí una publicación rápida sobre mi proyecto para el Gran Premio :D

FHIR Patient Viewer es una herramienta de renderizado de una sola página, basada en Vue.js, que muestra de forma sencilla los datos devueltos de una llamada /Patient/{id}/$everything realizada a un servidor FHIR de InterSystems.

En el archivo Readme he incluido 3 cosas principales:

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¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

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Características

  • Cuadro de mando de IRIS de arranque responsive

  • Vista de los detalles del cuadro de mando junto con el registro de eventos de interoperabilidad y los mensajes

  • Uso del trazado de Python desde IRIS

  • Uso de Jupyter Notebook

  • Introducción a la ciencia de datos, trazado de datos y visualización de datos

  • Generación de código QR desde Python

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La cobertura del código y su optmización del rendimiento ya han surgido muchas veces, así que la mayoría de vosotors seguro que ya conocéis la herramienta SYS.MONLBL.

A menudo, un enfoque visual para revisar el código es mucho más intuitivo que los números puros. Este es principalmente el objetivo de esta serie de artículos. Esta vez vamos a hacer una pequeña excursión lejos de Python y sus herramientas, y vamos a explorar la generación de mapas de calor de los informes ^%SYS.MONLBL.

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En el artículo anterior creamos un gráfico simple con los datos de un solo archivo. Ahora bien, como todos sabemos, a veces tenemos diferentes archivos de datos para analizar y correlacionar. Así que en este artículo vamos a cargar datos adicionales de perfmon y aprenderemos a representarlos en el mismo gráfico.

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Prometheus es uno de los sistemas de monitorización adaptado para recoger datos de series temporales.

Su instalación y configuración inicial son relativamente sencillos. El sistema tiene un subsistema gráfico integrado llamado PromDash para la visualización de datos, pero los desarrolladores recomiendan usar un producto de otro proveedor, llamado Grafana. Prometheus puede monitorizar muchas cosas (hardware, contenedores, distintos sistemas de gestión de base de datos), pero en este artículo me gustaría analizar la monitorización de una instancia de Caché (para ser exactos, será una instancia de Ensemble, pero las métricas serán de Caché). Si te interesa, sigue leyendo.

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Este es el primer artículo de una serie que se sumerge en herramientas de visualización y análisis de datos de series temporales. Obviamente, estamos más interesados en analizar los datos relacionados con el rendimiento que podemos recopilar de la familia de productos Caché. Sin embargo, como veremos más adelante, no estamos limitados a eso. Por ahora estamos explorando Python y las bibliotecas/herramientas disponibles dentro de ese ecosistema.

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Artículo
Joel Espinoza · Feb 27, 2020 Lectura de 15 min
Crear OID's SNMP personalizados

Hola Comunidad:

Esta publicación está dedicada a la tarea de supervisar una instancia de Caché usando SNMP. Algunos usuarios de Caché probablemente ya lo hacen de una u otra forma. Hace ya mucho que el paquete de Caché estándar soporta la supervisión por SNMP, pero no todos los parámetros necesarios vienen "listos para usar". Por ejemplo, sería bueno poder supervisar el número de sesiones CSP, obtener información detallada sobre el uso de la licencia, KPI particulares del sistema en uso, etc. Después de leer este artículo, sabrás cómo agregar tus parámetros a la supervisión de Caché mediante SNMP.

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