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InterSystems IRIS for Health™ es la primera y única plataforma de datos global diseñada específicamente para desarrollar aplicaciones que permitan a los servicios médicos administrar los datos más importantes del mundo. Incluye poderosas funciones listas para utilizarse: procesamiento y análisis de transacciones, un modelo flexible para la información de los servicios médicos, implementación de soluciones basadas en FHIR, soporte para las normas de compatibilidad operativa entre los servicios médicos, y mucho más. Todas estas funciones permiten que los desarrolladores realicen aplicaciones valiosas y novedosas rápidamente. Obtener más información.
Antes cada vez que salía un error del estilo:
Unknown status code: 9 (<UNDEFINED>,ztoken+57^test.OAuth.1,)
Podíamos abrir el Studio, la clase en cuestión que había dado error, hacer click en el icono 
y en el buscador poner ztoken+57:
Y esto nos llevaba exactamente a la línea que estaba dando el error:
Ahora que trabajamos desde VSCode, hay alguna forma de hacer esto? Sino, qué alternativa tendríamos?
Hola a todos,
Primero quiero reconocer a @Theo Stolker y @Rupert Young, porque me ayudaron con la solución.
Cuando usáis EnsLib.SQL.Snapshot como una propiedad en el mensaje de respuesta para devolver datos de Snapshot (por ejemplo, desde una Business Operation a un Business Process), los datos del Snapshot no se limpian con la tarea/servicio de depuración de mensajes.
Class ResponseMessage Extends Ens.Response
{
Property SnapshotProp As EnsLib.SQL.Snapshot;
}
Estoy documentando una demostración de InterSystems IRIS que incluye Python embebido y Jupyter Notebook desplegados en el mismo contenedor, junto con una aplicación de Python embebido desarrollada en ese entorno de Jupyter Notebook.
Para gestionar la acumulación de datos de producción, InterSystems IRIS permite a los usuarios controlar el tamaño de la base de datos purgando periódicamente los datos. Esta purga puede aplicarse a mensajes, registros, procesos de negocio y alertas gestionadas.
Consultad la documentación para obtener más detalles sobre la configuración de la tarea de purga:
https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=EGMG_purge#EGMG_purge_settings
Esta es una consulta para los que creen que la tecnología de InterSystems les facilita la vida en su día a día, en sus proyectos de integración, o en el desarrollo de soluciones innovadoras o en la mejora y evolución de soluciones existentes.
gj :: configExplorer es una nueva extensión de VS Code que se integra con Server Manager y aprovecha Structurizr para generar diagramas de configuración de vuestros servidores.
Aquí tenéis un breve video introductorio.
Hola,
He pensado en compartir con vosotros un hook bastante útil que me ha ayudado cuando desarrollo en Health Connect Cloud con VS Code y GitBash. Al desarrollar en Health Connect Cloud, si hacéis cambios directamente en el servidor, como reglas de enrutamiento o despliegue de componentes, estos no se incluyen automáticamente en el control de versiones; por lo tanto, debéis exportarlos desde el servidor a vuestros archivos locales y hacer push a vuestro repositorio remoto. Estoy seguro de que hay métodos más sencillos para gestionar esto, que estoy en proceso de probar, pero como solución rápida pensé que sería útil tener un hook de pre-commit que active un recordatorio en GitBash. Mirad el ejemplo a continuación.
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Empezar con ObjectScript es realmente emocionante, pero también puede resultar un poco extraño si estáis acostumbrados a otros lenguajes. Muchos principiantes tropiezan con los mismos obstáculos, así que aquí tenéis algunas "trampas” a las que debéis prestar atención. (Y también algunos consejos para evitarlas)
PONER NOMBRES AL AZAR
Todos hemos caído en la tentación de llamar a algo Test1 o MyClass solo para avanzar rápido. Pero una vez que vuestro proyecto crece, esos nombres se convierten en una pesadilla.
Me uní a InterSystems hace menos de un año. Sumergirme en ObjectScript e IRIS fue emocionante, pero también estuvo lleno de pequeñas sorpresas que me hicieron tropezar al principio. En este artículo recojo los errores más comunes que yo, y muchos compañeros nuevos, cometemos, explico por qué ocurren y muestro ejemplos concretos junto con soluciones prácticas. Mi objetivo es ayudar a otros desarrolladores que empiezan a ahorrar tiempo y evitar los mismos obstáculos en el camino.
Mi problema era separar mensajes HL7 por tipo de mensaje. Tuve que crear múltiples operaciones de archivo. Así que, con código personalizado, puedo usar 1 adaptador de archivos para 1 interfaz y múltiples tipos de mensaje. Experimenté extrayendo el MSH 4 del contenido en bruto para acceder además a información dinámica, pero eso podría generar la necesidad de comprobaciones de errores más robustas o acciones predeterminadas en la búsqueda.
Uso de la convención de nombres recomendada de "To_FILE_<IntegrationName>"
Algo que he aprendido a lo largo de los años es que, por muy pulida que esté vuestra lógica de aplicación, el rendimiento de la base de datos acabará haciendo o deshaciendo la experiencia de usuario. Trabajando con InterSystems IRIS, recientemente me topé con esto de primera mano. Un cliente nuestro estaba construyendo un panel de informes que funcionaba a la perfección en las pruebas, pero cuando el conjunto de datos de producción creció hasta millones de registros, los tiempos de respuesta se arrastraban.
Una ventaja de usar Doxygenerate es que Doxygen hace más que generar salida en HTML. Ajustad el Doxyfile que le indica a Doxygen qué hacer y podréis crear fácilmente un PDF. Nuestro ejemplo de la aplicación MARINA produjo un PDF de 524 páginas. Así se ve la página 94:
Muchas veces, al trabajar con datos FHIR, por ejemplo con IRIS For Health, resulta útil crear una operación FHIR personalizada. El estándar FHIR incluye un conjunto de operaciones definidas (como $everything), pero una operación personalizada es práctica cuando necesitáis añadir funcionalidades adicionales que van más allá del conjunto de operaciones estándar de FHIR. La documentación lo explica paso a paso (aunque este comentario puede resultar útil para quienes estáis empezando).
Participación para los #InterSystems Demo Games
¿Sabíais que el 80% de los datos de salud están atrapados en formatos no estructurados como el fax? Si dais un paseo por el Mass General en Boston, literalmente veréis una máquina de resonancia magnética de última generación junto a una máquina de fax. La sanidad sigue construyendo tecnología increíble, pero no logra desprenderse de la tecnología heredada. A esto lo llamamos la “paradoja de la modernización heredada”. Este breve corto sigue a una gestora de cuidados en Blue Plan que pasa sus días revisando historiales, leyendo faxes línea por línea y esforzándose por brindar a sus miembros la atención que necesitan. Todo cambia cuando Blue Plan prueba InterSystems Health Evolve, una solución que transforma sus faxes en datos FHIR legibles por máquina, listos para IA y análisis. Para acceder a nuestro prototipo completamente funcional de Texto a FHIR, visitad HealthEvolve.de.
Ponente:
🗣 @Vishal Pallerla, Sales Architect, InterSystems
🗣 @Erica Song, Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Louis Kabelka, Sales Engineer, InterSystems
🗣 Zelong Wang, Sales Engineer, InterSystems
🗣 John Murtha, Health Plan Executive, InterSystems
Participación en #InterSystems Demo Games
Muestra cómo IRIS for Health puede potenciar el desarrollo de la IA con un Smart Data Fabric para entrenar y alimentar vuestros modelos de IA.
Ponentes:
🗣 @Kevin Kindschuh, Senior Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Jeffrey Semmens, Sales Engineer, InterSystems
Participación para #InterSystems Demo Games
Soluciones en la nube gestionadas para ayudar a optimizar vuestros servicios de salud.
Esta demo muestra cómo componer varios servicios en la nube gestionados de InterSystems para resolver diferentes casos de uso.
El vídeo está formado por 6 capítulos cortos (cada uno de unos 2,5 minutos) que muestran cada parte de la historia, demostrando un servicio diferente.
Podéis ver cada “capítulo” de forma individual si os interesa un servicio concreto, pero también tiene valor ver toda la composición y observar el flujo completo.
[Nota: la parte de "FHIR IntelliChat" no es un servicio formal de InterSystems, solo es una demostración de una posibilidad (basada en esta solución de @José Pereira)]
Ponentes:
🗣 @Tani Frankel, Sales Engineer Manager, InterSystems
🗣 @Keren Skubach, Senior Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Ariel Glikman, Sales Engineer, InterSystems
Al comenzar con InterSystems IRIS o Caché, los desarrolladores a menudo se encuentran con tres conceptos fundamentales: Dynamic Objects, Globals y Relational Table. Cada uno tiene su papel en la construcción de soluciones escalables y mantenibles. En este artículo recorreremos ejemplos prácticos de código, destacaremos buenas prácticas y mostraremos cómo estos conceptos se relacionan entre sí.
1. Trabajando con Dynamic Objects:
¡Saludos estimados miembros de la comunidad!
Muchos recordaréis las capacidades NLP disponibles en IRIS con el nombre de iKnow y que fueron deprecadas hará no mucho tiempo. Pero...¿Deprecado todo? ¡NO! Una pequeña aldea resiste a la deprecación, ¡los índices iFind!
Y os preguntaréis, ¿para qué valen estos magníficos índices? Pues muy sencillo, sirven para indexar los textos presentes en las columnas de tipo String y Stream y acelerar dramáticamente la velocidad de consulta sobre las mismas.
InterSystems se complace en anunciar la disponibilidad general (GA) de la versión 2025.2 de la plataforma de datos InterSystems IRIS®. Esta es una versión de Entrega Continua (CD). Tened en cuenta que las versiones GA de InterSystems IRIS for Health™ y HealthShare® Health Connect™ 2025.2 se han retenido temporalmente debido a limitaciones en la replicación introducidas por actualizaciones de seguridad (más detalles a continuación).
Trabajar en TI para el sector salud como un desarrollador joven, especialmente en InterSystems TrakCare, te hace darte cuenta rápidamente de una cosa: no se trata solo de mensajes HL7 o integraciones backend. Una gran parte de lograr que TrakCare funcione sin problemas en los hospitales depende de cómo se configura, personaliza y da soporte desde el lado de la aplicación.
Ahí es donde entramos personas como yo: desarrolladores tecno-funcionales que entendemos tanto la tecnología como su impacto en los flujos de trabajo reales del hospital.
☤Brújula 🧭 de Cuidados 🩺 - Prueba de concepto - Participación para el Concurso
En el panorama actual de la atención sanitaria y los servicios sociales, los trabajadores sociales se enfrentan a desafíos abrumadores. Altas cargas de trabajo, sistemas fragmentados y datos desconectados suelen dar lugar a oportunidades perdidas para intervenir de forma temprana y eficaz. Esto provoca agotamiento en el personal y visitas evitables a urgencias, lo que genera costes elevados y podría haberse prevenido.
Brújula de Cuidados fue creada para cambiar esa realidad.
Aviso legal: El proyecto Brújula de Cuidados es una demostración técnica desarrollada por ingenieros de ventas y de soluciones. Está destinado únicamente a fines educativos y de creación de prototipos. No somos profesionales médicos, y ninguna parte de este proyecto debe interpretarse como asesoramiento clínico ni utilizarse para la atención real de pacientes sin la validación adecuada y la consulta con expertos sanitarios cualificados.
El doce por ciento de los beneficiarios de Medicaid representa el 38 por ciento de todas las visitas a urgencias (ED) cubiertas por Medicaid. Estas visitas suelen estar motivadas por necesidades no cubiertas relacionadas con la inestabilidad habitacional, las enfermedades mentales y el consumo de sustancias. Las herramientas tradicionales de gestión de casos rara vez tienen en cuenta estos factores de riesgo estructurales, lo que dificulta que los trabajadores sociales identifiquen quién necesita ayuda con mayor urgencia.
Estos datos provienen de un estudio de 2013 publicado en The American Journal of Emergency Medicine, que destaca cómo una pequeña parte de la población cubierta por Medicaid contribuye de forma desproporcionada a los costes generales del sistema (Capp et al., 2013, PMID: 23850143).
Demasiado a menudo, las decisiones son reactivas y se basan en información incompleta.
Brújula de Cuidados es un asistente impulsado por IA que os ayuda a tomar mejores decisiones basándoos en una visión completa de las necesidades médicas y sociales de cada persona. Combina Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y modelos de lenguaje avanzados para interpretar datos y generar recomendaciones útiles.
El asistente evalúa información en tiempo real, resume los factores clave de riesgo, calcula puntuaciones dinámicas de riesgo y sugiere posibles próximos pasos y recursos. En lugar de revisar registros desconectados, obtenéis una vista unificada de vuestra carga de casos, priorizada por urgencia y contexto.
La plataforma integra un modelo de lenguaje de gran escala (LLM), recuperación de datos en tiempo real y lógica de razonamiento personalizada. La información de fuentes estructuradas y no estructuradas se sintetiza en resúmenes comprensibles que explican no solo el nivel de riesgo, sino también por qué una persona se considera de alto riesgo.
Una interfaz de usuario intuitiva facilita que interactuéis con el asistente, reviséis los análisis y toméis medidas adecuadas. El énfasis está en la transparencia y la confianza. El sistema no solo asigna una puntuación de riesgo, sino que explica su razonamiento en un lenguaje claro.
Crear Brújula de Cuidados nos ha enseñado que la precisión bruta del modelo es solo una parte de la ecuación. Hemos aprendido que:
Nuestros próximos pasos incluyen ampliar nuestro conjunto de datos con casos más diversos y representativos, experimentar con distintos modelos de incrustación e incorporar métricas de evaluación que reflejen cuán útiles y comprensibles son realmente las respuestas del asistente en la práctica.
También estamos explorando cómo comunicar mejor la incertidumbre y reforzar las bases éticas del sistema, especialmente al trabajar con poblaciones vulnerables.
Brújula de Cuidados es nuestra respuesta a una necesidad generalizada en salud y servicios sociales: priorizar lo que importa antes de que se convierta en una crisis. Os da a los trabajadores sociales la claridad y las herramientas que necesitáis para actuar antes, intervenir con mayor eficacia y lograr resultados más equitativos.
Para ver más sobre cómo implementamos la solución, podéis ver nuestro video en YouTube:https://youtu.be/hjCKJxhckbs
Buenas a todos,
en capítulos anteriores, vimos como "Proteger los datos: Se un mejor cerrajero", en el que explicábamos como proteger nuestros recursos aplicando un control extra al acceso mediante OAUTH2 que nos ofrece Intersystems. Y como no hay 2 sin 3, aquí tenemos un tercer articulo, en el cual vamos a explicar como "avisar a la policía" de que alguien malicioso está intentando acceder a nuestros datos.
En este curso vamos a introducir y presentar los modelos LLM y sus aplicaciones asociadas. Durante el mismo, el estudiante se familiarizará con las técnicas más actuales para construir soluciones sobre modelos LLM (Large Language Model), como el Fine Tuning, el Retrieve Augmented Generation, etc...
Más información e inscripción, en el siguiente enlace: Desarrollo de asistentes virtuales con RAG | InterSystems
Curso avanzado donde aprenderás a construir soluciones e integraciones con el protocolo HL7-FHIR en InterSystems IRIS for Health™ y HealthShare® Health Connect.
Ahondarás en los fundamentos del estándar FHIR, su arquitectura de instalación, configuración y las diversas opciones de personalización y extensión de servidores FHIR, para almacenar datos en un repositorio FHIR o presentar una fachada FHIR como interfaz para las aplicaciones ya existentes.
Más información e inscripción a través de este enlace: Implementación e integración de soluciones FHIR | InterSystems
Curso online de formación combinada, con parte autoguiada y parte con instructor. Este curso está orientado principalmente para aquellos desarrolladores que deseen iniciarse en los fundamentos del desarrollo en InterSystems IRIS y Health Connect. Los alumnos aprenderán lo necesario para aprovechar el potencial de la plataforma, desde la programación orientada a objetos, acceso y gestión de base de datos mediante SQL y publicación de endpoints basados en API REST.
Más información e inscripciones en el siguiente enlace: Fundamentos de InterSystems IRIS para desarrolladores | InterSystems
¡Hola comunidad de InterSystems!
¡Tenemos una oportunidad increíble para 3 desarrolladores con experiencia en Caché que quieran unirse a nuestro equipo y construir una plataforma innovadora en el sector MedTech!
Lo que ofrecemos:
Si tienes experiencia con Caché y estás listo para un reto emocionante en una empresa con visión de futuro, ¡esta es tu oportunidad!
Los motores de plantillas son esenciales para producir contenido dinámico personalizable, sin necesidad de compilación y ofreciendo grandes posibilidades de extensibilidad para quienes usáis las plantillas. Especialmente si el motor de plantillas es compatible con Python. Una solución popular es Mako. Es una biblioteca de plantillas escrita en Python. Ofrece una sintaxis familiar, no basada en XML, que se compila en módulos de Python para obtener el máximo rendimiento. La sintaxis y API de Mako toma ideas de otros sistemas como las plantillas de Django y Jinja2, Cheetah, Myghty y Genshi. En
Para habilitar la funcionalidad de interoperabilidad despues de crear un Namespace, use el método EnableNamespace de la clase %EnsembleMgr:
do ##class(%EnsembleMgr).EnableNamespace()
¡Hola, estimados miembros de nuestra comunidad de desarrolladores!
En el artículo de hoy vamos a echar un vistazo a una de las últimas funcionalidades de telemonitorización de nuestras instancias de IRIS que se han añadido al producto. Estoy hablando de la compatibilidad con OpenTelemetry.
OpenTelemetry es un framework open source que proporciona las herramientas necesarias como SDKs y estándares para implementar la observabilidad en sistemas y aplicaciones.
Esta observabilidad se extiende a tres tipos de datos: