はじめに

先日、@Patrick Jamieson が開催した素晴らしいハンズオンに参加してきました。そこでは、SMART On FHIR が定義したプロトコルに従って Angular アプリケーションを IRIS FHIR サーバーとともに構成したセッションでした。非常に深い興味を得たため、独自に Andular アプリケーションを開発し、そこから学んだことを活用してコミュニティに共有することにしました。

SMART On FHIR

SMART On FHIR について Google ではどのように説明しているのか見てみましょう。

SMART On FHIR は電子健康記録（EHR）システムの情報にアプリケーションがアクセスできるようにするためのデータ規格です。 アプリケーション開発者は、その規格を採用した EHR システムに接続する単一のアプリケーションを作成できます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems IRIS では、シャドウイングは非推奨機能となりました。

こちらのトピックでは、これまでにCachéでシャドウイングを使用していたお客様に対して、IRISへの移行後に、代わりに使用できるミラーリングの構成方法をご紹介します。

ミラーリングには機能的に2つの種類があります。

１．同期ミラーによるフェールオーバー（常にデータベースが同期されて複製、障害時に自動でフェールオーバー）
２．非同期ミラー（シャドウイングと同様の機能を提供）
　－ DR非同期（DR構成で利用、フェールオーバーへの昇格が可能、複製DBへの書き込み不可）
　－ レポーティング非同期（データマイニング／BIアプリでの利用、複製DBへの書き込み可能）

シャドウイングに代わって、IRISでは「プライマリ・フェイルオーバー」＋「非同期ミラー」でミラーリングを構成する機能を利用することができます。

近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか？

• 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
• 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト（Word2Vec、BERT などの埋め込み経由）や画像（ディープラーニングモデル経由）などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
• クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。