#相互運用性

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ヘルスケアでは、相互運用性とは、さまざまな情報技術システムとソフトウェアアプリケーションが通信し、データを交換し、交換された情報を使用する能力です。

記事 Toshihiko Minamoto · 4月 30 8m read

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ある概念は紙に書かれたままでは完璧に理解できても、他の概念は実際に手を汚すことを必要とすることがあります。 例えば、運転を例に挙げましょう。エンジンの仕組みのあらゆる部品を暗記することはできますが、それが運転が実際にできることを意味するわけではありません。

実際に運転席に座り、クラッチの摩擦点や路面からの振動を身体で感じ取るまでは、その真髄を理解することはできません。 コンピューティングの概念の中には直感的に理解できるものもありますが、インテリジェントエージェントは異なります。それらを理解するためには、運転席に座る必要があるのです。

これまでのAIエージェントに関する記事では、CrewAIおよびLangGraphといったツールについて取り上げてまいりました。しかし、本ガイドでは、AIエージェントのマイクロフレームワークをゼロから構築してまいります。エージェントを構築することは、単なる構文の習得を超えた取り組みであり、開発者にとって実世界の問題を解決に挑戦する貴重な旅と申せます。

とはいえ、経験そのもの以上に、これを行う根本的な理由がもう一つあります。それはリチャード・ファインマンの言葉に最もよく表れています:

「自分でつくれないものは、本当に理解しているとはいえない」

では…AIエージェントとは何でしょうか?

具体的に説明いたします。エージェントとは、本質的に目的を追求するコードです。

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記事 Toshihiko Minamoto · 4月 30 15m read

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その1 では、MAIS(マルチエージェント相互運用システム)の技術的基盤を構築いたしました。「脳」の配線に成功し、LiteLLMを用いた堅牢なアダプターを構築し、IRIS資格情報でAPIキーをロックダウンし、そしてついにPython相互運用性のパズルを組み立てたのです。 しかしながら、現時点では我々のシステムはLLMへの単なる未加工のパイプに過ぎません。テキストを扱うことはできますが、アイデンティティを欠いているのです。

さて、この第2部では、エージェントの構造についてご説明いたします。単純なAPI呼び出しから、構造化されたペルソナへと進みます。LLMをビジネスロジックの層でラップし、その名称やロールを定義し、そして最も重要な点として、隣接する要素を認識する能力を付与する方法について学んでまいります。

私たちのマシンの「魂」を構築しましょう。

エージェントの構造: ただのプロンプトではなく

「脳」(LLM)との接続が確立したところで、次にその「脳」にパーソナリティを付与する必要があります。よくある誤解として、エージェントとは単に「役立つアシスタントです。」といったシステムプロンプトに過ぎないという見方がありますが、それは単なるチャットボットに過ぎません。

真正なエージェント型AIは、監視を必要としない点で際立っています。それは自律性と、任務を完遂しようとする強い意欲を兼ね備えています。

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記事 Toshihiko Minamoto · 4月 23 15m read

現代のデータアーキテクチャでは、リアルタイムのデータ収集、データ変換、データ移動、データロードのソリューションを活用し、データレイク、分析用倉庫、ビッグデータリポジトリを構築しております。様々なソースからのデータを、それらを利用する操作に影響を及ぼすことなく分析することを可能にします。これを実現するためには、継続的、拡張的、弾力的、かつ堅牢なデータフローを確立することが不可欠です。そのための最も一般的な方法は、CDC(変更データキャプチャ) 技術によるものです。CDCは小さなデータセットの生成を監視し、このデータを自動的に収集して、分析用データリポジトリを含む1つ以上の受信先に配信します。主な利点は、分析におけるD+1(データ生成の翌日)の遅延が解消される点です。データは生成されるとすぐにソースで検知され、その後、対象の宛先へ複製されるためです。

本記事では、CDCシナリオにおいて最もよく使用される2つのデータソース(データソースおよびデータ宛先として)についてご説明いたします。データソース(元)としては、SQLデータベースおよびCSVファイルにおけるCDCの活用方法について探ってまいります。

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InterSystems公式 Masahito Miura · 4月 16

InterSystems IRIS® データプラットフォーム、 InterSystems IRIS® for Health および HealthShare® Health Connect™ のメンテナンスバージョン 2025.1.4 および 2024.1.6 がリリースされました。今回のリリースでは、最近お知らせした以下の警告や勧告の修正が含まれています。 

より良い製品を皆様と共に作り上げていくため、 アイデアポータル 内の リリース後のフィードバック カテゴリからご意見をお寄せください。

ドキュメント

詳細な変更リストとアップグレードチェックリストはこちらのドキュメントをご参照ください(すべて英語 2025.

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InterSystems公式 Seisuke Nakahashi · 4月 16

概要

警告 ID 影響を受ける製品とバージョン リスクカテゴリー & スコア 発生条件
IF-9262

InterSystems IRIS® for Health

InterSystems Health Connect
2024.1.4, 2024.1.5

システム安定性に関する懸念
5 (高リスク)
FHIRおよび医療情報相互運用性の問題により、アップグレードが失敗したり、予期せぬ および 望ましくない製品の挙動が見られる
 

発生する問題

  • InterSystems IRIS for Health および Health Connect の対象バージョンにおいて、FHIRおよび医療情報相互運用性機能に関連するいくつかの問題が確認されました。そのため、該当バージョンは WRC 配布サイトから削除しました。同バージョンの InterSystems IRIS には影響しません。該当する InterSystems IRIS for Health および Health Connect をお使いの場合は、製品の使用状況に関わらず、以下の手順をご参照ください。
  • 安定性の懸念により、アップグレードの重大な失敗や、予期せぬ および 望ましくない製品の動作を引き起こす可能性があります。安定性に関する懸念事項の詳細については、カスタマサポートセンターまでお問い合わせください。
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InterSystems公式 Seisuke Nakahashi · 3月 26

インターシステムズは、InterSystems IRIS data platform、InterSystems IRIS for Health および HealthShare Health Connect のバージョン 2026.1 をリリースをしました。2026.1 は、拡張メンテナンス(EM)リリースです。

リリースハイライト

  1. データベース・スケーラビリティの強化

    データベースの容量制限が撤廃されました。これにより、従来の容量制限をこえてもデータ移行が必要なく、円滑にシステム拡張できるようになりました。また低レベルパフォーマンスも改善され、大規模運用がさらに最適化されています。

  2. テーブル・パーティショニング

    ユーザー定義の論理キーに基づきテーブルと関連インデックスデータを分割し、データベース間で簡単にマッピングできるようになりました。これによりストレージの階層化が可能となり、大容量テーブルにおけるクエリパフォーマンスと運用効率が向上しました。この機能は早期アクセス・プログラムで提供されている実験的な機能です。早期アクセス・プログラムに参加いただくと、機能のアップデートを受け取ったり、フィードバックを送信することが可能となります。

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記事 Toshihiko Minamoto · 3月 26 1m read

相互運用プロダクションでは、HTTPクライアントとして動作するビジネスオペレーションを常に設定することが可能です。このオペレーションはOAuth 2.0による認証を利用しますが、この認証方式に対応するためにはオペレーションのカスタマイズが必要でした。 最近リリースされた v2024.3以降では、 この処理をより容易に行うための新機能が追加され、新たな設定オプションが提供されています。

HTTPアウトバウンドアダプターをご利用のビジネスオペレーションにおいて、OAuthグループの下に新しい設定項目が追加されております。

例えば:

  • アクセストークンの配置 (ヘッダー | 本文 | クエリ)
  • グラントタイプ (パスワード | JWT認証 | クライアント認証情報)

新しいOAuth関連の 設定に関するドキュメントはこちらでご覧いただけます。 

関連するオペレーションのスクリーンショットの例を以下に示します:

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記事 Toshihiko Minamoto · 3月 19 1m read

メッセージを 簡単に再送信する機能は、相互運用性における当社の強力な特徴の一つであります。

v2024.3 がまもなくリリースされます((開発者プレビュー版は既に利用可能です  既に 公開済みです。これにより、さらに簡単になりました!

Visual Trace 内から、メッセージヘッダーの横に「再送信」ボタンを見つけられます。こちらをクリックすると、通常の「メッセージ再送信エディター」が表示されます(メッセージビューアーを経由して特定のメッセージを 検索する必要はありません)。

以下に、その例を示します:

関連するリリースノートもご覧ください。

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記事 Toshihiko Minamoto · 1月 26 5m read

InterSystems IRIS、特にInteroperabilityを使い始めたころ、最初によく思っていた疑問の一つは「処理を一定間隔やスケジュールで実行するにはどうすればいいのか」でした。 このトピックでは、この問題に対処する2つのシンプルなクラスをご紹介します。 似たようなクラスがEnsLibに見当たらないことに、驚いています。 十分に検索しなかったのかもしれません。 いずれにせよ、このトピックでは複雑な作業を扱うつもりはなく、初心者向けの簡単なスニペットを少し紹介します。

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記事 Toshihiko Minamoto · 1月 21 4m read

メール送信は、統合シナリオでは一般的な要件です。クライアントへのリマインダー、自動レポート、トランザクション確認などに使用されます。 固定メッセージは、管理やパーソナライズが難しくなりがちです。 そこで登場するのが templated_email モジュールです。InterSystems IRIS InteroperabilityをJinja2テンプレートの機能を組み合わせます。

メール作成でJinja2を選ぶ理由

Jinja2はPythonエコシステムで人気のあるテンプレートエンジンで、完全に動的なコンテンツ生成を可能にします。 次をサポートします:

  • 変数 — 統合メッセージや外部ソースから動的にデータを取り込みます
  • 条件(if/else)— ランタイムデータに基づいてコンテンツを変更します
  • ループ(for)— テーブル、項目リスト、反復セクションを生成します
  • フィルターとマクロ — 日付や数字のフォーマット、テンプレートブロックを再利用します

簡単なメール本文テンプレートの例:

 


Hello {{ user.name }}!

{% if orders %} You have {{ orders|length }} new orders: {% for o in orders %}

  • Order #{{ o.id }}: {{ o.amount }} USD {% endfor %} {% else %} You have no new orders today. {% endif %}
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記事 Toshihiko Minamoto · 1月 12 7m read

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血液検査の結果を見て、何が書いてあるのか全然わからないあの感じ、分かるかと思います。 その問題を解決してくれるのがFHIRInsightです。 そもそも医療データは怖いものや分かりにくいものではなく、誰もが活用できるものであるべきだ、という考えから始まりました。 血液検査は健康チェックではとても一般的ですが、正直なところ、理解するのは多くの人にとって難しく、臨床検査を専門としない医療スタッフにとっても難しいことがあります。 FHIRInsightは、血液検査のプロセスをもっと分かりやすくし、情報をより活用しやすくすることを目指しています。

🤖 FHIRInsightを構築した理由

すべては、シンプルながら強力なこの質問から始まりました。

「なぜ血液検査の結果を読むのは、時には医師にとってもこんなに難しいのか?」

血液検査の結果を見たことがあるなら、大量の数字、意味の分かりにくい略語、そして自分の年齢や性別、状態に合っているかどうかもわからない「基準範囲」を見たことがあると思います。 確かに診断ツールではありますが、状況が分からなければ、結局推測することになります。 経験豊富な医療従事者でさえ、すべてを理解するためにはガイドラインや論文、専門家の意見を照らし合わせる必要があることがあります。

そこで登場するのがFHIRInsightです。

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記事 Toshihiko Minamoto · 1月 7 25m read

 

FHIRサーバー

FHIRサーバーとは、FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)標準を実装するソフトウェアアプリケーションであり、医療システムが標準化された方法で医療データを保存アクセス交換、および管理することができるようにします。

Intersystems IRISは、以下のFHIRリソースを保存および取得できます。

  • リソースリポジトリ – IRISネイティブのFHIRサーバーは、FHIRバンドルやリソースをFHIRリポジトリに容易に直接保存することができます。
  • FHIR Facade – FHIRファサードレイヤーは、既存のもの(多くの場合、FHIR以外)の上にFHIRに準拠したAPIを公開するために使用されるソフトウェアアーキテクチャパターンです。 さらに、すべてのデータをFHIRネイティブシステムへ移行せずに、電子健康記録(EHR)、レガシーなデータベース、HL7 v2メッセージストアなどの医療データシステムを合理化します。

FHIRとは?

Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)は、HL7 Internationalによって作成された標準化されたフレームワークであり、柔軟かつ開発者に優しい最新の方法で医療データの交換を促進します。

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記事 Toshihiko Minamoto · 12月 15, 2025 8m read

カスタマーサポートの質問は、構造化データ(オーダー、製品 🗃️)、非構造化知識(ドキュメント/よくある質問 📚)、およびライブストリーム(出荷更新 🚚)と多岐にわたります。 この投稿では、以下を使用して、3つすべてに対応するコンパクトなAIエージェントを作成します。

  • 🧠 Python + smolagentsは、エージェントの「頭脳」を構成します
  • 🧰 SQLベクトル検索(RAG)、およびInteroperabilityのためのInterSystems IRIS(モック配送状況API)
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記事 Mihoko Iijima · 10月 16, 2025 1m read

開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、Developer Hub にまたまた新チュートリアル:InterSystems IRIS for Health:デジタルヘルスの相互運用性 が追加されましたので、体験内容についてご紹介します。(準備不要でブラウザがあれば試せるチュートリアルです!)

チュートリアルでは、InterSystems IRIS for Health を使用しているのですが、IRIS for Health の持つ機能により以下のような相互運用性シナリオを作成できます。

  • HL7、CDA、FHIR、DICOM のデータルーティングを管理
  • HL7 から FHIR への変換、CDA から HL7 への変換、FHIR から CDA への変換
  • 異なるシステムと API との間のデータフローを確立

チュートリアルの中では、あるシステムから入力される HL7 メッセージを他のシステムに送信する流れをご体験いただけます。

また、データ変換が必要な場合の対応方法や HL7 メッセージの一部をテーブルに保存する流れなどもご体験いただけます。

例)HL7 メッセージの一部をテーブルに格納

アカウント作成やログインも不要で  ボタンをクリックするだけで始められます👍

ぜひ、お試しください!​​​​​​

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InterSystems公式 Seisuke Nakahashi · 5月 22, 2025

インターシステムズは、InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health、HealthShare Health Connect のポイントリリース 2025.1 をリリースしました。
新しいバージョン番号は 2025.1.0.225.1 となります。
本リリースは、SDS対応ビジネスホストを利用するユーザに影響を与える、深刻な相互運用性の問題に対応するために行われました。

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