しばらくの間、私はワークフロー機能について何らかの概念実証を行おうと計画していましたが、これは IRIS に存在する他の多くの機能と同様に、お客様にほとんど気付かれないまま終わってしまう傾向があります（その点については申し訳ありません）。 そこで数日前、この機能を構成して、Angular で開発したユーザーインターフェースに接続して使用するための例を作成することに決めました。

記事が非常に長くならなずに読みやすくするために、3 部に分けて説明しようと思います。 この最初の記事では、Workflow の機能とこれから解決する例について説明します。 2 つ目の記事では、Workflow の管理を担うプロファクションの構成と実装について詳しく説明します。 最後に、ウェブアプリケーションを通じて Workflow にある情報にアクセスする方法を説明します。

InterSystems IRIS Workflow Engine

この Workflow 機能を説明するには、IRIS ドキュメントに記載の説明をコピーするのが一番でしょう。

ワークフロー管理システムは、ユーザーへのタスクの分配を自動化します。 事前定義済みの戦略に従ってタスクの分配を自動化することによって、より効率的にタスクを割り当て、タスクの実行に対する責任感を高めることができます。

前回の記事では、一般的な概念と、InterSystems IRIS に統合されたタスクエンジンを使用して解決する問題を紹介しました。今回の記事では、相互運用性プロダクションを構成してソリューションを提供する方法を確認します。

Workflow Engine の構成

First we are going to define the roles of the tasks that we are going to manage, in our example we are going to define two types:

• AutomaticBloodPressureRole: ユーザーの介入が不要な自動タスクを作成します。
• ManualBloodPressureRole: ユーザーが手動で検証する必要のあるタスクを作成します。

後で様々な患者から HL7 メッセージを受信するたびにロールをユーザーに割り当てるため、ここでは割り当てる必要はありません。

また、IRIS ユーザーを Workflow に追加する必要もありません。これはプロダクションからコードで実行します。

プロダクションのセットアップ

この例では、アドホックで作成した「WORKFLOW」というネームスペース内にプロダクションを作成します。 このプロダクションに、必要とするビジネスコンポーネントを含めます。

Django フレームワークは長年学習したいと思ってきましたが、いつも他の差し迫ったプロジェクトが優先されてきました。 多くの開発者と同様に、機械学習においては Python を使用していますが、初めてウェブプログラミングについて学習したころは、PHP がまだまだ優勢でした。そのため、機械学習の作品を公開する目的でウェブアプリケーションを作成するための新しい複雑なフレームワークを選択する機会が訪れても、私は依然として PHP に目を向けていました。 ウェブサイトの構築には Laravel と呼ばれるフレームワークを使用してきましたが、この PHP フレームワークから最新の MVC（モデルビューコントローラー）というウェブプログラミングのパターンに出会いました。 さらに複雑なことに、私は最新の JavaScript フレームワークを使用してフロントエンドを構築するのを好んでいます。 React を使用するのがより一般的のようですが、私は Vue.js に一番慣れているため、このプロジェクトではそれを使用することにしました。

なぜ複雑なフレームワークを使用するのでしょうか？ Django、Laravel、React、または Vue などのフレームワークを学習する際の最大の難関は何でしょうか？

Auth0 と InterSystems IRIS FHIR リポジトリ使った SMART On FHIR に関する連載最終回では、Angular 16 で開発したアプリケーションをレビューします。

このソリューションに定義されたアーキテクチャがどのように構成されているかを思い出しましょう。

フロントエンドのアプリケーションは 2 列目で、ご覧のように 2 つのことを行います。

1. ログインリクエストを Auth0 にリダイレクトし、レスポンスを受信する。
2. REST 経由でリクエストを FHIR サーバーに送信し、そのレスポンスを受信する。

Angular

Angular は TypeScript が開発し、Google が管理するオープンソースの Web アプリケーションフレームワークで、シングルページ Web アプリケーションの作成と管理に使用されます。 この「シングルページアプリケーション」デザイン手法によって、はるかに動的なユーザー向けアプリケーションを設計することができます。 最初の記事で説明したとおり、ここではアプリケーションサーバーとリバースプロキシとして NGINX を使用し、呼び出しヘッダーがサーバーの呼び出しヘッダーに一致するように変更して、CORS から派生する問題を回避します。

ObjectScript は InterSystems IRIS などの InterSystems 製品に使用されている強力な言語で、堅牢なアプリケーションの構築を可能にします。 OwnObjectScriptExtension は Visual Studio Code の拡張機能として、ObjectScript 開発エクスペリエンスを強化する広範なツールと機能を提供しています。 この記事では、OwnObjectScriptExtension によって ObjectScript 開発ワークフローがどのように改善されるかを説明します。

メソッドの説明を包括的に記述することは、コードを明確に維持し、コラボレーションを促進する上で欠かせません。 OwnObjectScriptExtension を使用すると、メソッドの説明を簡単に生成できます。 メソッド内にカーソルを配置し、Add Method Description コマンドを実行するだけで完了です。 拡張機能によってメソッドの説明テンプレートが自動的に生成されるため、意味のあるドキュメントを簡単に提供できます。

お客様のプロジェクトにおいて、どのようにすればいつ何時に誰がデータベースを変更したかを追跡できるか問われました。 SQL とオブジェクトへの両方のアクセスで Insert、Update、および Delete を追跡することが目的です。

以下は、変更ログを維持するために作成したテーブルです。

/// Changelog, keep track of changes to any table
Class ChangeLog.DB.ChangeLog Extends (%Persistent, %JSON.Adaptor)
{

/// Action 
Property Action As %String(%JSONFIELDNAME = "action", DISPLAYLIST = ",Create,Update,Delete", MAXLEN = 1, VALUELIST = ",0,1,2");

/// Classname of the %Persistent class
Property ClassName As %String(%JSONFIELDNAME = "table", MAXLEN = "") [ SqlFieldName = TableName ];

/// ID of the record
Property DRecordId As %String(%JSONFIELDNAME = "id") [ SqlFieldName = RecordId ];

/// Name of the user that made the change
Property DUsername As %String(%JSONFIELDNAME = "user") [ SqlFieldName = Username ];

/// ISO 8601 formatted UTC timestamp e.g 2023-03-20T15:14:45.7384083Z
Property ETimestamp As %String(%JSONFIELDNAME = "timestamp", MAXLEN = 28) [ SqlFieldName = Timestamp ];

/// Changed Data (only there for Action < 2)
Property NewData As %String(%JSONFIELDNAME = "changed-data", MAXLEN = "");

/// Old Data (only there for Action > 0)
Property OldData As %String(%JSONFIELDNAME = "old-data", MAXLEN = "");

}

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Django アプリケーションのテンプレートです。

インストール

1. リポジトリをクローンする
2. 仮想環境を作成する
3. 要件をインストールする
4. docker-compose ファイルを実行する

git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/django/ です。

エンドポイント

• /iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。
• /interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。
• /api/posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
• ``/api/comments` - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。

このテンプレートからの開発方法

WSGI 導入記事をご覧ください: wsgi-introduction。

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる FastAPI アプリケーションのテンプレートです。

インストール

1. リポジトリをクローンする
2. 仮想環境を作成する
3. 要件をインストールする
4. docker-compose ファイルを実行する

git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/fastapi/ です。

エンドポイント

• /iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。
• /interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。
• /posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
• /comments - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。

このテンプレートからの開発方法

WSGI 導入記事をご覧ください: wsgiサポートの概要。

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Flask アプリケーションのテンプレートです。

インストール

1. リポジトリをクローンする
2. 仮想環境を作成する
3. 要件をインストールする
4. docker-compose ファイルを実行する

git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/flask/ です。

エンドポイント

• /iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。
• /interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。
• /posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
• /comments - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。

このテンプレートからの開発方法

WSGI 導入記事をご覧ください: wsgi-introduction。

コンテキスト

ウェブサーバーゲートウェイインターフェース（WSGI）は、ウェブサーバーがリクエストを Python プログラミング言語で記述されたウェブアプリケーションまたはフレームワークに転送するための単純な呼び出し規則です。 WSGI は PEP 3333 で詳しく説明された Python 規格です。

🤔 定義は良いとして、IRIS との関連性は何でしょうか？

IRIS 2024.2+ の新機能により、直接 IRIS で WSGI アプリケーションを実行できます。 この機能は、IRIS を他の Python フレームワークとライブラリに統合する優れた方法です。

これは、Python を使用して IRIS と対話できる Python ファーストエクスペリエンスのトレンドに沿ったもので、Python アプリケーションを IRIS 上で直接実行することもできるようになりました。

使用方法

IRIS で WSGI アプリケーションをインスタンス化するには、IRIS 管理ポータルのセキュリティ -> アプリケーション -> ウェブアプリケーションのセクションで構成する必要があります。

単純な Flask の例:

/irisdev/app/community ディレクトリにある app.

コミュニティメンバーから、Python 2024 コンテストでの出品に対する非常に素晴らしいフィードバックが届きました。 ここで紹介させていただきます。

純粋な IRIS の 5 倍以上のサイズでコンテナーをビルドしているため、時間がかかっています

コンテナーの始動も時間はかかりますが、完了します

バックエンドは説明通りにアクセス可能です

プロダクションは稼動しています

フロントエンドは反応します

何を説明したいのかがよくわかりません

私以外のエキスパート向けに書かれた説明のようです

出品はこちら: https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-RAG-App

このようなフィードバックをいただけて、本当に感謝しています。プロジェクトに関する記事を書く素晴らしいきっかけとなりました。 このプロジェクトにはかなり包括的なドキュメントが含まれてはいますが、ベクトル埋め込み、RAG パイプライン、LLM テキスト生成のほか、Python や LLamaIndex などの人気の Python ライブラリに精通していることが前提です。

この記事は、IRIS での RAG ワークフローを実証するに当たって、上記の前提事項や、それらが IRIS で RAG ワークフローをこのプロジェクトにどのように適合するかについてを説明する試みです。

前回の記事では、ICD-10 による診断のコーディングをサポートできるように開発された d[IA]gnosis アプリケーションを紹介しました。 この記事では、InterSystems IRIS for Health が、事前トレーニングされた言語モデル、そのストレージ、およびその後の生成されたすべてのベクトルの類似性の検索を通じて ICD-10 コードのリストからベクトルを生成するために必要なツールをどのように提供するかを見ていきます。

はじめに

AI モデルの開発に伴って登場した主な機能の 1 つは、RAG（検索拡張生成）という、コンテキストをモデルに組み込むことで LLM モデルの結果を向上させることができる機能です。 この例では、コンテキストは ICD-10 診断のセットによって提供されており、これらを使用するには、まずこれらをベクトル化する必要があります。

診断リストをベクトル化するにはどうすればよいでしょうか？

SentenceTransformers と Embedded Python

ベクトルを生成するために、トレーニング済みのモデルからの自由テキストのベクトル化を大幅に容易にする SentenceTransformers という Python ライブラリを使用しました。 そのウェブサイトでは以下のように説明されています。

ベクトルデータ型と Vector Search 機能が IRIS に導入されたことにより、アプリケーションの開発に多数の可能性が開かれました。こういったアプリケーションの例として、バレンシア保健省が AI モデルを使用した ICD-10 コーディング支援ツールを要求した公募で出品されたアプリケーションが最近私の目に留まりました。

要求されたツールのようなアプリケーションをどのように実装できるでしょうか？ 必要なものを確認しましょう。

1. ICD-10 コードのリスト。自由テキスト内で診断を検索するための RAG アプリケーションのコンテキストとして使用します。
2. ICD-10 コード内で相当するものを検索するためにテキストをベクトル化するトレーニング済みモデル。
3. ICD-10 コードとテキストの取り込みとベクトル化を行うために必要な Python ライブラリ。
4. 可能性のある診断を見つけるためのテキストを受け入れる使いやすいフロントエンド。
5. フロントエンドから受信するリクエストのオーケストレーション。

これらのニーズに対応するために、IRIS は何を提供できるでしょうか？

1. CSV インポート。RecordMapper 機能を使うか、Embedded Python を直接使用します。

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

ほとんどの方が @Daniel Tamajon の CachéQuality プロジェクトをご存知かと思います。 まだご存知でない方のために説明すると、InterSystems 製品用に記述されたコードの静的構文アナライザーです。 コード内の様々な種類の問題や潜在的なバグがお客様のプロダクション環境で見つかる前に、それらを検出して解決するのに役立てられます。 つまり、CachéQuality を使用することで、より優れた製品を提供できるようになります。 ObjectScript コードのチェックに使用されるルールの完全なリストは、こちらをご覧ください。

これは Studio ですでに提供されているものですが、 VSCode でも使用できるようになりました。

VS Code には強力なスニペット機能が備わっており、Marketplace は開発者がスニペットを公開して使用できる方法を提供しています。 ただし、Marketplace での公開は面倒である上、InterSystems コーダーを対象としたスニペットは、現実的には Marketplace の訪問者のごく少数にしか興味を持たれません。

このことから、oex-vscode-snippets-template を作成する発想を得ました。InterSystems 開発者向けのコードスニペットを公開するための専用リポジトリを作成する GitHub テンプレートです。

また、oex-vscode-snippets-example というスニペットサンプルのリポジトリも Open Exchange で公開され、IPM / ZPM を使ってインストールされます。 以下のようにして、ネームスペースにパッケージをインストールします。

zpm "install vscode-snippets-John.Murray-example"

Studio で最も便利な機能の 1 つにコードスニペットがあります。

以下は、スニペットを VSCode に追加する方法です。

以下は、一般的な手順です。

1. ファイル - 設定 - ユーザースニペットに移動し、objectscript を選択します。

2. スニペットを追加します。以下に例を示します。

"SQL Statement": {
"prefix": ["sql"],
"body": ["#dim rs As %SQL.ISelectResult",
"set rs = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,"SELECT * FROM")",
"while rs.%Next() {",
"\twrite rs.ID, !",
"}"]
}

要素は以下のように定義されています。

• prefix - スニペットを表示するのに入力する必要のある文字
• body - スニペットの本体

さらにスニペットには、以下のようにプレースホルダーも含められます。

"Method": {
"prefix": ["method"],
"body": ["set sc = ##class(${1:class}).${2:method}()"]
}

このスニペットを挿入すると、最初のプレースホルダーの開始点に自動的に移動します。

CI/CD シリーズの新しい章へようこそ。ここでは、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。 今回も相互運用性について説明を続けますが、特に相互運用性デプロイの監視に焦点を当てます。 まだアラートをすべての相互運用性プロダクションにセットアップしていない場合は、それをセットアップしてエラーとプロダクションの状態についての一般的なアラートを取得できるようにしてください。

非活動タイムアウトは、すべての相互運用性ビジネスホストに共通する設定です。 ビジネスホストは、「Inactivity Timeout（非活動タイムアウト）」フィールドに指定された秒数以内にメッセージを受信しない場合に非アクティブステータスになります。 プロダクションの監視サービスはプロダクション内のビジネスサービスとビジネスオペレーションのステータスを定期的に確認し、非活動タイムアウト期間内にアクティビティがない場合にその項目を「非アクティブ」にマークします。 デフォルト値は 0（ゼロ）です。 この設定が 0 である場合、ビジネスホストはアイドル状態がどれほど続いても Inactive にマークされることはありません。

これはアラートを生成し、構成されたアラートと合わせてプロダクションの問題に関するリアルタイム通知を可能にするため、非常に便利な設定です。 ビジネスホストがアイドル状態である場合、プロダクション、統合、またはネットワーク接続に調べる価値のある問題がある可能性があります。 ただし、ビジネスホストには一定時間の非活動タイムアウトを 1 つしか設定できないため、夜間、週末、休日などのトラフィックの少ない既知の期間中に不要なアラートを生成する可能性があります。 この記事では、動的な非活動タイムアウトを実装するためのいくつかのアプローチを説明します。 機能する例（現在ある顧客サイトの本番環境で実行しているもの）を紹介していはいますが、この記事は独自の動的な非活動タイムアウトの実装を構築するためのガイドラインを紹介することを目的としているため、ここに提案するソリューションを唯一の代替手法と見なさないようにしてください。

CI/CD シリーズの新しい章へようこそ。ここでは、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。

今回は、相互運用性についてご紹介しましょう。

問題

アクティブな相互運用性プロダクションがある場合、2 つの個別のプロセスフローが存在します。メッセージを処理する稼動中のプロダクションと、コード、プロダクションの構成、およびシステムデフォルト設定を更新する CI/CD プロセスフローです。

明らかに、CI/CD プロセスは相互運用性に影響しますが、 本題は次にあります。

• 更新中には実際に何が起きているのか？
• 更新中の本番停止を最小限に抑えるか失くしてしまうには、どうすればよいのか？

約 4 年のギャップを経て、私の CI/CD シリーズが帰ってきました！ 長年にわたり、InterSystems の数社のお客様と連携し、様々なユースケースに対応する CI/CD パイプラインを開発してきました。 この記事で紹介する情報が誰かのお役に立てられれば幸いです。

この連載記事では、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。

取り上げたいトピックは広範にありますが、今回は、コードを超えた内容についてお話ししましょう。構成とデータについてです。

問題

前回はコードの昇格について話しました。ある意味ステートレスで、常に、（おそらく）空のインスタンスから完全なコードベースへと進めます。 ただし、時にはデータまたは状態を提供することも必要です。 データには様々なタイプがあります。

• 構成: ユーザー、ウェブアプリ、LUT、カスタムスキーマ、タスク、ビジネスパートナーなど
• 設定: 環境固有の key-value ペア
• データ: 参照テーブルとアプリが機能するために提供しなければならない場合があるテーブル

これらすべてのデータタイプについて、およびソース管理にコミットしてからデプロイする方法について説明します。

Git を使用してIRIS でソリューションを構築することは、素晴らしいことです！ 単にローカルの git リポジトリにVSCodeを使用し、サーバーに変更をプッシュする... それは非常に簡単です。

でも、次の場合はどうでしょうか。

• 共有リモート開発環境で他の開発者と共同作業を行い、同じファイルの同時編集を回避したい場合
• BPL、DTL、ピボット、ダッシュボードなどにおいて管理ポータルに基づくエディターを使用しており、 作業に簡潔なソース管理を使用したい場合
• 一部の作業においては引き続き Studio を使用しているかたまに VSCode から Studio に戻っているか、チームがまだ VSCode を完全に採用しておらず、一部のチームメンバーが Studio の使用を希望している場合
• 同じネームスペースで同時に多数の独立したプロジェクト（InterSystems Package Manager を使って定義された複数のパッケージなど）に取り組んでおり、（多数の個別のプロジェクトではなく）1 つの isfs 編集ビューからすべてのプロジェクトの作業を行い、適切な git リポジトリで変更を自動的に追跡する場合

Visual Studio Code（VSCode）は、市場で最も一般的なコードエディターです。 Microsoft によって制作され、無料 IDE として配布されています。 VSCode は ObjectScript などの多数のプログラミング言語をサポートしており、2018 年までは Atelier（Eclipse ベース）もサポートしていました。 InterSystems 製品開発の主なオプションの 1 つとして考えられていましたが、 2018 年、InterSystems 開発者コミュニティが VSCode のサポートを発表した際に、関連する InterSystems のプロユーザーらが実際にこのエディターを使用し始め、以来、特に新しいテクノロジー（Docker、Kubernetes、NodeJS、Angular、React、DevOps、GitLab など）を使用する開発者の間でその使用が続いています。 VSCode の一番の機能の中にはデバッグ機能が挙げられます。 そこで、この記事では、クラスコードや %CSP.REST コードなどの ObjectScript コードをデバッグする方法を詳しく紹介します。

デバッグとは？

デバッグとは、ObjectScript コードに含まれる「バグ」と呼ばれるエラーを検出して解決するプロセスを指します。

%UnitTest framework を使用してユニットテストを構築したことがある場合、またはこれから構築しようとお考えの場合は、InterSystems Testing Manager をご覧ください。

VS Code を離れることなく、ユニットテストの閲覧、実行またはデバッグ、過去の実行結果の表示が可能になりました。

InterSystems Testing Manager は、ObjectScript 拡張機能がサポートするソースコード場所のパラダイムに対応しています。 ユニットテストクラスは、VS Code のローカルファイルシステム（'client-side editing' パラダイム）またはサーバーネームスペース（'server-side editing'）のいずれかでマスターできます。 いずれの場合でも、実際のテストの実行は、サーバーネームスペースで発生します。

フィードバックをぜひお送りください。

前回の記事でSMART On FHIRプロジェクトのアーキテクチャを紹介したので、いよいよ本題に入り、必要となる全ての要素の設定を始めましょう。

まずはAuth0から始めます。

Auth0の設定

登録が完了したら、左側のメニューから最初のアプリケーションを作成します

この例では、Angular 16で開発されたアプリケーションなので、Single Page Web Applicationタイプとなります。このオプションを選択し、Createをクリックします。

次の画面では以下のフィールドを定義する必要があります。

• 許可されるコールバックURL：https://localhost
• 許可されるログアウトURL：https://localhost
• 許可されるWebオリジン：https://localhost
• クロスオリジン認証を許可する：チェック済
• 許可されたオリジン(CORS)：https://localhost

注意： URLはすべてHTTPSでなければなりません。これはOAuth2接続要件の1つです。

これはOAuth2接続の要件の1つです。これでAuth0が認証と認可プロセスの後にユーザーをリダイレクトするために必要なURLを設定しました。

コミュニティの皆さん
こんにちは!

ご存知かもしれませんが、Developer Community AIがリリースされて1ヶ月以上が経ちました🎉 興味を持たれた方は、ぜひ試してみてください😁 まだの方は、ぜひお試しください！いずれにせよ、まだベータ版であるため、私たちは皆さんがこのAIについてどのように考えているかを知りたいと思っています。

皆さんの時間と労力を大切にしているので、感想をシェアしてくれたメンバーに、抽選でキュートな賞品をプレゼントします。この懸賞に参加するには、以下のガイドラインに従ってください。

Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標（KPI）やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。
 
データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。
 

• データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

• Pandas による一般的なデータ分析タスクのソリューション:

Pandas には、単純なデータ集計から複雑な変換まで、日常的なデータ分析タスクを処理できる十分な汎用性が備わっています。

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。

（この記事は 2021 年 2 月にレビューされたものです。現在でも Caché ベースのインストールに関連性があり、同様に IRIS ベースのインストールに適用されます。）

この記事では、停電やオペレーティングシステムのクラッシュが発生した場合にシステムをデータ損失または破損の危険にさらす可能性のある Windows の書き込みキャッシュ設定について説明しています。この設定は一部の Windows 構成においてデフォルトでオンになっています。

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。

SMART On FHIR では、以下の主な概念を処理します。

• OAuth2 または OpenID による代理認証と承認。
• 定義されたコンテキストにおける FHIR リソースの操作。
• HTTPS 通信。

プロジェクトのアーキテクチャ

この演習では、Docker と Auth0 サービスの両方で以下の要素を構成しました。

• フロントエンドとして機能する Angular で開発されたアプリケーション。

前回の記事では特定の HIS のデータベースに格納されたリソースを取得する方法を確認したので、今回は、HIS に、システムで受け取る FHIR リソースを起点とする新しいレコードを追加する方法を説明します。

FHIR の CRUD 操作

FHIR の主な機能の 1 つに、Rest API による CRUD 操作のサポートがあります。つまり、FHIR と連携するすべてのシステムには、GET、POST、PUT、および DELETE タイプの HTTP 呼び出しがサポートされていなければなりません。 この記事では、FHIR アダプターをインストールした際に自動的に構成されたエンドポイントへの POST 呼び出しを処理する方法を見てみましょう。

FHIR のリソースストレージ呼び出しに関する仕様を確認すると、呼び出しに使用する URL は、以下のフォーマットを使用している必要があります。

http(s)://server_url/{endpoint}/{Resource}

この記事の例では、セキュリティで保護された呼び出しは行わないため、以下のような URL になります。

http://localhost:52774/Adapter/r4/Patient

ここで行いたいのは新しい患者を記録することであるため、呼び出しの本文に患者のデータを含めた POST 呼び出しを行う必要があります。