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コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。

iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation)アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。

アプリケーションの機能

  • ドキュメント(PDF または TXT)を IRIS に取り込む
  • 選択されたドキュメントの取り込みを使ってチャットする
  • ドキュメントの取り込みを削除する
  • OpenAI ChatGPT

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開発者の皆さん、こんにちは。

突然ですが、2024年6月25日に開発者向けセミナー「FHIR 新機能のご紹介~2024.1~」が開催されました。
ご視聴になられた方も多数いらっしゃると思います。
まだご視聴になられていない方は是非一度、ご覧になってみてください。
YouTubeリンク

さて、こちらのセミナーにおいてご紹介された、IRIS for Health 2024.1からの新機能「FHIR Object Model」を用いて、リポジトリタイプのInteroperability開発の具体的なサンプルを作成してみました。
自身の備忘のため、すぐ開発環境を構築できるよう、コンテナ環境かつGitHubの公開もしております。
利用方法は、GitHub内のREADMEを参照ください。
GitHubリンク

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記事
· 2024年1月31日 3m read
IRIS Api Tester (JP)

コミュニティの皆さん、こんにちは!!

Open Exchange に最新の「IRIS Api Tester」アプリケーションをアップロードしました。

InterSystems IRIS と Newman を使用した Docker プロジェクトで、素早く簡単に Postman コレクションをテストできます。

リポジトリをクローンするだけで、初期状態で使用できるようになっています: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

docker-compose ファイルを実行します。

この URL をブラウザで開きます。

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この記事は、「プライベートWebサーバ(PWS)を使用しないバージョンの新規インストール/アップグレード:概要」の続きの記事で、コンテナ版IRISを利用する場合のWebサーバ設定例をご紹介します。(先に「概要」の記事をお読みいただくことをお勧めします。)

バージョン2023.2以降のコンテナ版IRISを利用する場合、以下いずれかの方法で管理ポータルを含めたWebアクセスを行うための設定が必要です。

  • 任意の場所にWebサーバを用意する
  • Webゲートウェイ用コンテナを利用する

この記事では、【Webゲートウェイ用コンテナを利用する】方法についてご紹介します。

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開発者の皆さん、こんにちは!

多くの方が、Open Exchange と GitHub で InterSystems ObjectScript ライブラリを公開しています。

でも、開発者がプロジェクトの使用とコラボレーションを簡単に行えるようにするにはどうしていますか?

この記事では、ファイルの標準セットをリポジトリにコピーするだけで、ObjectScript プロジェクトを簡単に起動して作業する方法をご紹介します。

では始めましょう!

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前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化

この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。

似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。

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問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが(FHIR など)、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

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こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

技術文書ライティングコンテストという事で、私からはAWS環境を用いたCI/CDの仕組みについてご紹介します。

CI/CDとは「Continuous Integration(継続的インテグレーション)/ Continuous Delivery(継続的デリバリー)」の略称で、
詳細はネットをググると色々出てくると思いますが、私としてはリポジトリに格納されたものを自動で品質保証して、
問題なければ自動でデプロイしてくれる一連の仕組み
だと理解しています。

という事で、その第一歩はIRISのソースコードをgitで管理することです。
pythonで作成したテストプログラムを用意しました。

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この記事では、.Net/Java ゲートウェイを簡単にコンテナ化する方法を説明します。

この例では、Apache Kafka との統合を開発します。

Java/.Net と相互運用するために、PEX を使用しています。

アーキテクチャ

このソリューションは完全に docker で実行し、以下のように構成されます。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems IRIS 、InterSystems IRIS for Healthのコミュニティエディションは、WindowsやLinuxにインストールするキットの他にコンテナ版も公開されています。

コンテナ版はダウンロードページからではなく、InterSystemsコンテナレジストリ よりpullいただけます。

https://www.youtube.com/embed/HEGWVP0PIfI
[これは埋め込みリンクですが、あなたはサイト上の埋め込みコンテンツへのアクセスに必要な Cookie を拒否しているため、それを直接表示することはできません。埋め込みコンテンツを表示するには、Cookie 設定ですべての Cookie を受け入れる必要があります。]

この記事では、InterSystemsコンテナレジストリ の使い方と、コンテナ開始までの流れをご紹介します。

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この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください!

機械学習

機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。

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皆さんこんにちは!

この記事でご紹介する「開発環境テンプレート」は、最近 医療 IT で注目を集めている 医療情報交換標準規格 FHIR を体験できるコンテナです。

一式は、こちら(https://github.com/Intersystems-jp/IRIS-FHIR-Oximeter-Template)で公開しています。

コンテナビルド時、InterSystems IRIS for Health コミュニティエディションを使用した FHIR R4 リソースリポジトリの用意と、REST 用エンドポイントが用意されます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

こちらでは、InterSystems Container Registry(ICR) より入手可能なDockerコンテナイメージを使用する方法をご案内します。

WRCDirectのダウンロードサイト より入手可能なイメージを使用する場合も同じようにできます。
 その際、Name:Web でフィルタリングしていただくと、Web Gateway の Docker イメージが見つけやすくなります。
※インターシステムズが提供する webgateway コンテナイメージには、Web ゲートウェイと Apache Web サーバの両方が含まれています。

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開発者の皆さん、こんにちは。

先日のウェビナーでご紹介した「ワークフローコンポーネント」をお試しいただけるサンプルを公開しました。👉 https://github.com/Intersystems-jp/WorkFlow-DC

《サンプルのテーマ》

店舗で販売している商品に付けるPOPメッセージ候補を予めテーブルに登録できる仕組みが既にある、と仮定しています。

IRISの Interoperability を利用してPOPメッセージ候補が登録されるテーブルに対して一定間隔でSELECT文を実行し、未処理のメッセージを取得します。
新たなレコードが存在する場合、ワークフローコンポーネントを利用して担当者に審査を依頼します。

担当者は、ワークフローユーザポータルを使用して、POPメッセージ候補の承認/却下を指示できるようにしています。

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コミュニティの皆さん、こんにちは!

最近では、誰もが GithubGitLabbitbucket などのリポジトリにプロジェクトのソースコードを保管していると思います。 InterSystems IRIS プロジェクトについても同様で、Open Exchange にチェックされています。

InterSystems Data Platform で特定のリポジトリの操作を開始または継続するたびに、何をしているでしょうか?

ローカルの InterSystems IRIS マシン、プロジェクト用の環境のセットアップ、ソースコードのインポートが必要です。

つまり、すべての開発者は以下を実行しています。

  1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
  2. ローカル IRIS インストールをインストール/実行する。
  3. プロジェクト用の新しいネームスペース/データベースを作成する
  4. コードをこの新しいネームスペースにインポートする。
  5. すべての残りの環境をセットアップする。
  6. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

リポジトリを Docker 化すると、この手順は次の 3 つのステップに短縮できます。

  1. リポジトリからコードをチェックアウトする。
  2. docker-compose build を実行する。
  3. プロジェクトのコーディングを開始/継続する。

メリット: 実行に数分かかる上、頭が痛くなるようなステップ 3、4、5 を行わなくて済みます。

次の数ステップで、(ほぼ)すべての InterSystems リポジトリを Dcoker 化できます。 では、やってみましょう!

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InterSystemsコンテナレジストリ Webユーザインターフェースのお知らせ

InterSystemsはこの度、InterSystems コンテナレジストリ (ICR) Web ユーザインターフェースをリリースしました。このツールはICR上に多くあるコンテナイメージを見つけやすく、使いやすくできるようデザインされたものです。

InterSystems コンテナレジストリUIは以下のサイトです。

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FaaS(Function as a Service)は、アプリケーションの機能を開発、実行、および管理するプラットフォームを提供するクラウドコンピューティングサービスのカテゴリです。アプリの開発と起動に一般的に関連するインフラストラクチャの複雑な構築や保守がありません。 このモデルに従ったアプリケーションの構築は、「サーバーレス」アーキテクチャを実現する方法の 1 つであり、通常、マイクロサービスアプリケーションを構築する際に使用されています。

Wikipedia

FaaS は、クラウドでワークロードを実行するための非常に一般的なアプローチで、開発者はコードを書くことに専念することができます。

この記事では、InterSystems IRIS のメソッドを FaaS 方式でデプロイする方法を説明します。

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皆さん、こんにちは!

職場で持ち上がった単純なリクエストで始めた個人プロジェクトを紹介したいと思います。

使用している Caché ライセンス数を調べることはできますか?

コミュニティに掲載されている他の記事を読んでみたところ、David Loveluck が投稿したぴったりの記事が見つかりました。

APM - Using the Caché History Monitor(APM - Caché 履歴モニターを使用する)
https://community.intersystems.com/post/apm-using-cach%C3%A9-history-monitor

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@Yuri Marx のお陰で、非常に優れた Postgres から IRIS へのデータベース移行の例を確認できました。
私の個人的な問題は、DBeaver を移行ツールとして使用することです。
特に、以前の IRIS(それから Caché)の強みの 1 つは、JBDC または ODBC でアクセスできる限り任意の外部 Db にアクセスできる SQLgateways を利用できることであったためです。 そこで、これを実演するために、パッケージを拡張しました。

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開発者のみなさん、こんにちは!

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「オープンソースだけで IRIS on Kubernetes を動かそう」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

(プレイリストはこちら


Docker は使いこなせるようになってきたけど、Kubernetes はなかなか手を出すチャンスがないな、という方々を対象に手持ちの Windows/PC 上に K8s 環境を構築して色々試すことを最終目標としたセッションです。

開発者コミュニティの記事「microk8sでKubernetesをお手軽に試す」との紙面連動です。

ぜひご参照ください。

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· 2022年2月9日 2m read
IRIS-NativeAPI-Nodejs-compact (jp)

これは、前回の「DockerマイクロサーバーとしてのIRIS Native APIを使用するWebSocketクライアントJS」のフォローアップです。

すべてのピースが1つのDockerイメージにまとめられたため、インストールがはるかに簡単になりました。
作業が楽になります。 ただしもちろん、マイクロサービスの原則はわかりにくくなくなっています。
オールインワンのバンドルパッケージであるため、 コンパクトになっています。

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これはIRIS 2020.2で動作するコーディングの例です 
最新バージョンとは同期していません。
また、InterSystemsのサポートによるサービスはありません

動作中のデモを確認できるデモビデオを以下で公開しています。https://youtu.be/dSV-0RJ5Olg

皆さんこんにちは
完全に新しいIRISイメージとたった4行のDockerコマンドを使って実行するイメージを使ってマイクロサービスのデモを行いましょう。
2020年6月1日 - rcc

すべてのパーツを1つのコンテナイメージにまとめたコンパクトなオールインワンバージョンが公開されました。
詳細はこちら: IRIS-NativeAPI-Nodejs-compact
2020年5月24日 - rcc

Dockerを使った簡易インストールを追加しました。コンテキストを参照
2020年5月25日 - rcc

Linux & Windowsに最適な検証済みの強化スクリプトはこちら
https://github.com/rcemper/WSockClientMicroSV/blob/master/READMEwindows.MD
2020年5月26日 - rcc

このデモは、Caché用にすでに存在するNode.jsに基づくWebSocketクライアントを再設計したものです。 主に以下のような変更点があります。

  • 新しいIRIS Native API for Node.jsの使用。特にグローバル配列を操作する場合
  • 直接トリガーされたクライアントからサーバー設計への変更
  • マイクロサービス/マイクロサーバーの例として、結果を別のdockerイメージに配置
  • マイクロサービスの実行を制御するための単純なインターフェースをIRISに追加
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この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、【GettingStarted with IRIS】シリーズの MQTT アダプタを簡単に試せるサンプルの利用方法についてご紹介します!

(MQTTブローカーはインターネット上に公開されているテスト用ブローカーを利用しています)​​

サンプルは、こちら👉https://github.com/Intersystems-jp/Samples-MQTT-EKG-Devices (コンテナで動作します)

IRIS/IRIS for Health のバージョン2020.1から、IoT の世界でよく利用される MQTT プロトコルに対応できる MQTT アダプタが追加されました。

MQTTインバウンドアダプタでは、メッセージの Subscribe が行え、MQTTアウトバンドアダプタでは、メッセージの Publish が行えます。

サンプルでは、MQTT を使った遠隔モニタリングをテーマに、患者さんに装着した心電図から心拍数(BPM)をリアルタイムに近い状態で取得し、モニタ画面に患者さん毎の心拍数を表示します(IRIS の MQTT インバウンドアダプタを利用したメッセージの Subscribe をご体験いただけます)。

Publish されるトピックについて

サンプルでは、演習環境毎にユニークになるようにコンテナ開始時に以下の形式でトピックを作成しています(末尾の # はワイルドカードの指定です)。

/Student_4629/acmeHospital/EKG/#

実際に Publish されるトピックは患者さんに装着した心電図のデータになるので、# の部分は、Patient-1 や Patient-2 などのように患者さんを特定できる文字列が入ります。

サンプルのシナリオは、1つの医療機関の患者情報を取得する流れにしています(本来であれば複数の医療機関の患者情報をモニタできるようにしたほうが良いのですがシンプルに試すため、1つの医療機関の患者情報を取得する流れにしています)。

トピックの流れ

サンプルには1つHTMLファイルが用意されています。このファイルをブラウザで開くと MQTT ブローカーに接続し、データ(心拍数)を1秒ごとにブローカーへ Publish します。

IRIS は、MQTTブローカーから指定のトピックを Subscribe します。

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MQTT ブローカーを Subscribe する設定を行った IRIS のサービスは、ブローカーからトピックを取得します。

実際の設定は以下の通りです。

受信したトピックは IRIS の中では​​​メッセージ(EnsLib.MQTT.Message)として扱われ、次のコンポーネントであるプロセス(図では Process_MQTT_Request)に渡します。

プロセスでは、受信した MQTT 用メッセージからモニタ表示に利用するデータ(Solution.HeartRate)に変換するため、データ変換を呼び出します。

プロセスエディタの開き方と、中で行われているデータ変換の呼び出しの設定を確認する方法は以下の通りです。

患者ごとの測定値を参照する流れ

MQTT ブローカーから Subscribe した心拍数をリアルタイムに近い状態で画面表示するため、データ変換で作成された Solution.HeartRate から1秒ごとに患者ごとの心拍数を収集し、画面に表示しています。

この表示を行うため、1秒間隔で Solution.HeartRate に対するSELECT文が実行されています。

このクエリを実行しているのが、メトリックと呼ぶクラスです。プロダクションでは以下の場所に設定されています。

メトリックでは、指定の呼び出し間隔で Solution.HeartRate から患者ごとの BPM を収集しています。詳細はソースコードをご参照ください。

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@Evgeny.Shvarovの記事へのコメントとして書こうとしていましたが、 コメントが長すぎたため、別に投稿することにしました。

dockerがすべてのイメージをクリーンアップした結果の画像

dockerがどのようにディスクスペースを使用し、クリーンアップするかについて、少し説明を加えたいと思います。 私はmacOSを使用しているため、以下に示すものは主にmacOSを対象としていますが、dockerコマンドはすべてのプラットフォームでも使用できます。

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