InterSystems Official

Jose-Tomas Salvador · 3 hr ago

#Continuous Delivery #Interoperability #Release #Performance #Security #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health #Documentation #Health Connect #InterSystems Official

La versión 2025.3 de la plataforma de datos InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health y HealthShare Health Connect ya está disponible de forma general. Esta es una versión de entrega continua o CD (Continuous Delivery).

Aspectos destacados de la versión:

Secure Wallet: Un nuevo marco cifrado para gestionar datos sensibles, basado en la base de datos IRISSECURITY, que mejora la seguridad del sistema y el control de acceso.
Observabilidad e integraciones en la nube ampliadas: Métricas mejoradas de OpenTelemetry, incluidas nuevas métricas de procesos y ECP, además de que el archivado de journals ahora es compatible con Azure Blob Storage para una retención rentable.
Mejoras en datos e IA: Las tablas externas ahora admiten la optimización de JOIN para un mejor rendimiento SQL, y Vector Search recibe un índice HNSW actualizado con búsquedas de similitud más rápidas y robustas.
Mejoras en el ámbito sanitario: Acceso mejorado a datos masivos FHIR y nuevas funciones de autenticación.
Actualizaciones para desarrolladores y la interfaz: La interfaz de interoperabilidad incorpora acciones de gestión masiva, una búsqueda ampliada dentro de la configuración de producción y una mejor usabilidad para producciones a gran escala, reforzando una experiencia de usuario modernizada.

Por favor, compartid vuestro feedback a través de la Comunidad de Desarrolladores para que podamos construir un producto mejor juntos.

Documentación

Los detalles de todas las funcionalidades destacadas están disponibles en los siguientes enlaces:

InterSystems IRIS 2025.3 documentación y notas de la versión.
InterSystems IRIS for Health 2025.3 documentación y notas de la versión.
Health Connect 2025.3 documentación y notas de la versión.

Además, consultad la lista de verificación de impacto de actualización para obtener una visión general y fácilmente navegable de todos los cambios que debéis tener en cuenta al actualizar a esta versión.

Programas de Acceso Anticipado (EAP)

Si estáis interesados en el Programa de Acceso Anticipado, podéis registraros aquí.

Descargad el Software

Como siempre, las versiones CD, de Entrega Continua, vienen con paquetes de instalación clásicos para todas las plataformas compatibles, así como imágenes de contenedor en formato Docker.

Paquetes de instalación clásicos

Los paquetes de instalación están disponibles en la página de InterSystems IRIS del WRC para InterSystems IRIS e InterSystems IRIS for Health, y en la página de HealthShare del WRC para Health Connect. Los kits también pueden encontrarse en el sitio web de Evaluation Services.

Availability and Package Information

Esta versión incluye paquetes de instalación clásicos para todas las plataformas compatibles, así como imágenes de contenedor en formato Docker. Para obtener una lista completa, consultad el documento de plataformas compatibles.

El número de compilación de esta versión de CD es 2025.3.0.226.0.

Las imágenes de contenedor están disponibles en el InterSystems Container Registry. Los contenedores están etiquetados como “2025.3” y “latest-cd”.

Discussion (0)1

Article

Kyouhei.Kawanishi · 4 hr ago 12m read

#API #AWS #JSON #ObjectScript #Contest #InterSystems IRIS

開発者の皆さん、はじめまして！

普段はサーバーレス環境での開発をしていて、AWS Lambda を使ったアプリケーション構築を主に行っています。IRIS についての実装経験はまだ浅いのですが、その高速で柔軟なデータベース機能の素晴らしさはよく知っています。

「このパワフルな IRIS を、使い慣れたサーバーレスアプリから呼び出せたらいいのにな...」

そんな思いから、今回 AWS Lambda と IRIS Native API を組み合わせた実装に挑戦してみました。これを通して、IRIS のことをもっと好きになれたらいいなと思っています。まだ IRIS の実装経験が浅いため、もっと良いアプローチや最適な方法があるかもしれません。もし改善点や間違いがあれば、ぜひコメントで教えていただけると嬉しいです！

この記事では、AWS Lambda から IRIS Native API を使用してデータを取得する方法を実装例とともに解説します。この基本実装をベースに、S3 トリガーや他の AWS サービスとの連携も可能です。ぜひ最後までお付き合いいただけると嬉しいです！

Discussion (0)1

Article

Nicky Zhu · 13 hr ago 4m read

#SQL #Analytics #InterSystems IRIS

InterSystems IRIS中的窗口函数（Window Functions）可让您直接在SQL中执行强大的分析操作，例如累计总和、排名和移动平均值等。
这些函数针对与当前行相关的一组行（即“窗口”）进行操作，且不会像 GROUP BY那样合并结果。
这意味着您可以编写更简洁、更快速且更易于维护的查询——无需循环、无需连接、无需临时表。
在本文中，我们将通过处理一些常见的数据分析任务来了解窗口函数的作用机制。

InterSystems IRIS中的SQL窗口函数入门

SQL窗口函数（SQL window functions）是数据分析的强大工具。
它们允许你在保留各行列可见性的同时，跨行计算聚合值和排名。
无论你是在构建仪表盘、报表还是进行复杂分析，窗口函数都能简化你的逻辑并提升性能。

注：我并非窗口函数领域的专家，但我愿意分享助我理解窗口函数的心得体会和相关资源。非常欢迎大家提出建议或进行指正！

🚀 为什么窗口函数这么重要

你是否曾为了计算累计总和、排名或行间差值，而编写过多条SQL查询语句，甚至使用过程化循环？

Discussion (0)1

Question

Sam Raja · 14 hr ago

#HealthShare

I have a locally saved multiple saved .cls file. How can I bundle them together as a XML file programmatically (ObjectScript) so that I can import in the next environment. Does anyone have a sample code?

2 new Comments

Discussion (2)3

Article

Fan Ji · 14 hr ago 3m read

Open Exchange

#FHIR #SQL #Tutorial #Vector Search #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange

In today’s healthcare data landscape, FHIR has become the standard for structured clinical data exchange. However, while FHIR excels at interoperability, its JSON format makes analytics challenging—including FHIR QuestionnaireResponse.

This project demonstrates how to transform FHIR QuestionnaireResponse data from nested JSON into relational SQL tables and vector embeddings. By integrating the InterSystems IRIS FHIR SQL Builder and Vector Search, we unlock the semantic meaning behind patient answers.

Three Steps to Build It

1. Design and Collect the Questionnaire

Start by designing a FHIR questionnaire using the National Library of Medicine(NLM) Form Builder. This tool helps design structured clinical forms that follow FHIR standards. In this project, 100 synthetic patient responses were collected and saved as FHIR QuestionnaireResponse JSON file, ready to be imported into a FHIR server.

2. Transform and Query the Questionnaire Data via SQL

After loading FHIR QuestionnaireResponse resources into the server, use the InterSystems IRIS FHIR SQL Builder to automatically create relational SQL tables. This flattens the nested JSON structure, enabling easy analysis of questionnaire data with standard SQL—all configurable in just a few clicks.

The complete FHIR SQL Builder configuration

The generated SQL table from QuestionnaireResponse data is ready for querying and analysis

3. Add Vector Search for Semantic Understanding

Finally, integrate IRIS Vector Search to add semantic intelligence on top of the structured questionnaire data. It allows users to search and interact with questionnaire responses based on meaning and context rather than exact words, turning the data into a more intuitive, intelligent tool.

Examples:

A search for “diabetes medication” retrieves responses mentioning drugs like metformin, insulin glargine, or acarbose—even if the exact phrase isn’t present.
When a user asks, “Which patients have a family history of heart disease and take cholesterol-lowering medication?”, the system semantically links related data—connecting cardiac conditions with drugs like propranolol, spironolactone, or atorvastatin—and produces a concise summary of at-risk patients.

To explore the full workflow and code implementation, visit the Open Exchange.

Key Takeaways

Through three key steps—designing questionnaires with the NLM Form Builder, transforming them into SQL tables, and enhancing them with vector search—this workflow turns FHIR QuestionnaireResponse data into a powerful tool for clinical understanding and decision support.