Nos indicaba @Enrico Parisi en su comentario:

Otra opción para ver/monitorear las transacciones abiertas directamente desde el Portal de administración del sistema es usar el Panel del sistema (Operación del sistema -> Panel del sistema). No es necesario escribir código ni SQL, solo unos pocos clics.
En el Panel del sistema hay una línea "Transacciones":

En caso de que una o más transacciones se abran durante más de 20 minutos (más o menos...), el Panel del sistema muestra un estado Problema.

En el Panel del sistema, si hace clic en la etiqueta "Transacciones" (independientemente del estado de Problema), en la parte inferior de la página se muestra un enlace "Haga clic aquí para obtener más detalles":

Si/cuando se hace clic en "Haga clic aquí para obtener más detalles", se muestra una página con las 5 transacciones principales (más tiempo): 

Desde allí, puede hacer clic en el ID del proceso e ir directamente a la página Detalles del proceso.

He creado una nueva rama en el proyecto de GitHub para incluir la prueba de Oracle. No lo voy a incluir en la rama de main porque requiere ampliar la memoria asignada a docker porque Oracle consume recursos como una mala bestia... Pero los que queráis probarla aquí tenéis la rama:

https://github.com/intersystems-ib/workshop-py-performance/tree/oracle

Aquí podéis ver la gráfica comparativa incluyendo a Oracle

Como podéis ver tanto Oracle como IRIS son equivalentes en términos de rendimiento.

Pues aquí está el resultado definitivo de la Quiniela:

Nuevamente 7 aciertos (6 + pleno al 15), si hubieramos jugado con los dobles que vimos en los partidos más dudosos habríamos tenido 9 aciertos. Bueno, confiemos que para la próxima jornada los partidos de Segunda no sean tan sumamente insidiosos.

Consultemos los resultados de la jornada 22:

Pues fueron 7 aciertos para esta jornada, por debajo del 56% de aciertos del modelo...estadísticamente tendremos que compensar las próximas jornadas, ¡no os desaniméis!

Bueno, ha sido una jornada complicada para la Quiniela, llena de variantes, veamos como ha ido:

Han sido 6 aciertos...como decían en El jovencito Frankenstein "podría ser peor, podría llover".

Bueno, concluida la jornada veamos como de acertada estuvo la predicción:

Bueno, han sido 7 aciertos (contando el pleno al 15 como acierto al adivinar quién era el ganador, no el resultado). Bueno, no ha estado tan mal esta jornada. ¡Mantened vuestra fe en QuinielaML!

Se podrían extender del resource original añadiendo las extensiones que fueran necesarias, al extender el estándar no habría problema en cambios de versión, al poder extenderse de la última release.

Veamos como fue la predicción de esta jornada:

¡Pues esta jornada ha sido un total fracaso! Sólo hemos tenido 4 aciertos, bueno, aún así no cejaremos en nuestro empeño de enriquecernos.

Buenas @Victor Quisbert 

HL7 es un estándar de intercambio de información clínica y por lo tanto cubre una gran variedad de tipo de datos. Cada mensaje corresponde a un tipo de evento (admisión hospitalaria, solicitudes de laboratorio...), en esta URL puedes comprobar todos los tipos de mensajes que existen:

https://hl7-definition.caristix.com/v2/HL7v2.5.1/Tables/0076

Cada mensaje se compone a su vez de una serie de segmentos que portan una determinada información, tales como los datos del paciente, información sobre ubicaciones hospitalarias, tipo de pruebas...puedes consultarlos en la siguiente URL:

https://hl7-definition.caristix.com/v2/HL7v2.5.1/Segments

Y en el caso de que eches de menos algún tipo de dato, siempre puedes crear tus propios segmentos y crear versiones derivadas del estándar.

Nada mejor que la Wikipedia para entender qué es HL7:

https://es.wikipedia.org/wiki/HL7