#HL7

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
HL7の仕様では、日本語データを送受信する場合はJISを文字コードとして利用し、メッセージヘッダ（MSH）の18番目の2項目に iso-ir87 を指定します。
HL7用プロダクションでは、情報の入力はビジネスサービス、情報の出力はビジネスオペレーションを利用します。
日本語を含むHL7を送受信する場合は、入力／出力の対象となる全てのコンポーネントの設定で [追加の設定] の「キャラクターセット（Charset）」に iso-ir87　を指定することで正しく日本語データを取り扱うことができます。

はじめに

InterSystemsは最近、HL7バージョン2の相互運用性に焦点を当てた、IRIS for Health 2020.1のパフォーマンスとスケーラビリティのベンチマークを完了しました。 この記事では、さまざまなワークロードで観察されたスループットを説明し、IRIS for HealthをHL7v2メッセージングの相互運用性エンジンとして使用しているシステムの一般的な構成とサイジングのガイドラインを提供します。

InterSystems および Intel は先日、InterSystems IRIS を「Cascade Late」としても知られる第 2 世代 Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサおよび Intel® Optane™ DC パーシステントメモリ（DCPMM）と組み合わせて一連のベンチマークを実施しました。 さまざまなワークロード設定とサーバー構成で、Intel の最新のサーバーテクノロジーを使用した InterSystems IRIS のパフォーマンスとスケーラビリティ機能を実証するのがこのベンチマークの目的です。 このレポートには、さまざまなベンチマークの結果とともに、Intel DCPMM と InterSystems IRIS のユースケースが 3 つ示されています。

開発者の皆さん、こんにちは！

HL7v2メッセージをFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に変換するニーズがあり、その変換プロセスが複雑で分かりにくいと感じたことはありませんか？インターシステムズは、HL7v2メッセージをFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に変換するプロセスを簡単にする、HealthShareメッセージ変換サービス(HealthShare Message Transformation Services)と呼ばれる新しいクラウドベースのSaaSサービスを展開しています。 この新しいサービスの早期アクセス・プレビュー・プログラムを発表できることを嬉しく思います。 必要なのは、無料のAWSアカウントと、HL7v2メッセージをドロップするためのS3バケット、そしてFHIR出力を得るための別のS3バケットだけです。

この機能の簡単なデモをご覧ください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

HL7 メッセージの送受信を行うプロダクションでは、以下３個のグローバルが非常に大きくなることがあります。

グローバルの大きさを確認する場合は、^%GSIZEユーティリティを利用します。詳細は関連トピック／記事をご参照ください。

^EnsHL7.Segment
^EnsLib.H.MessageD
^EnsLib.H.MessageI

HL7メッセージは EnsLib.HL7.Message.cls で定義されます。
^EnsLib.H.MessageD はデータを保存するグローバル、^EnsLib.H.MessageI はインデックスを保存するグローバルです。

また、HL7メッセージは多数のセグメントで構成されており、メッセージデータを含むそれらのセグメントは ^EnsHL7.Segment に保存されます。

^EnsLib.H.MessageD グローバルの値は、^EnsHL7.Segment グローバルの添え字にリンクしています。

これらメッセージ関連のグローバルの削除については、任意の保持日数を指定して手動および定期的に削除することができます。
パージ（Purge）用ユーティリティについては、以下のドキュメントをご参照ください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

仮想ドキュメント（以降VDOC）とは複雑な構造のドキュメント（メッセージ）を効率良く高速に処理するために考えられたメッセージ処理の仕組みです。

HL7に代表される EDI 標準は電子データ交換のための汎用的なかなり複雑なメッセージ形式を含んでいます。

また、メッセージの種類を増やすと運用が複雑になってしまうため、1 つのメッセージに様々なデータを詰め込む傾向があります。

その結果 1 つのメッセージは複雑かつデータ量が多いものになりがちです。

一方、実際のメッセージ交換では、メッセージの全てのデータを処理することはまれで一部のデータのみが必要となるケースがほとんどです。

複雑なメッセージ構造から必要な項目を抽出して処理する際、メッセージを InterSystems IRIS data platform のオプジェクト指向フレームワークに基づき一度オブジェクトとしてインスタンス化することで処理を簡潔に記述できます。

しかし、データ量の多いメッセージを解析しオブジェクトにインスタンス化する処理は非常に負荷のかかる処理で、しかも大量のメッセージを処理しなければならない場合は求められるスループットを満たせない状況になりがちです。

しかも必要なデータは「全体の中のほんの少し」という状況の場合、無駄の多い処理となります。

皆さんこんにちは。

第5回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト（FHIRコンテスト） への応募は終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

今回のお知らせでは、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します！

🏆 審査員賞　-特別に選ばれた審査員から最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。

🥇 1位 - $1,500 は iris-fhir-portal を開発された Henrique Gonçalves Diasさんに贈られました！

🥇 1位  - $1,500 は iris4health-fhir-analytics を開発された José Roberto Pereira さんに贈られました！

🥉 3位  - $500は fhir-chatbot を開発された Renato Banzai さんに贈られました！

🏆 開発者コミュニティ賞　- 最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。

🥇 1位 - $1,000 は iris-fhir-portal を開発された Henrique Gonçalves Diasさんに贈られました！

🥈 2位 - $500 は iris4health-fhir-analytics を開発された José Roberto Pereira さんに贈られました！