健康数据分散在多个系统中，标准化和统一这些数据是提升医疗效果的关键。Health Samurai与Databricks合作，基于开放标准的FHIR数据基础，消除数据孤岛，实现高效分析和合规性。通过无ETL的数据流动，组织能够灵活应对挑战，提升临床决策支持和患者关系管理，确保合规性成为架构的自然属性。

本文介绍了在医疗领域利用微服务和HL7 FHIR标准构建灵活可扩展系统的方法，主要组件包括医疗服务、FHIR服务器、术语服务器及基础设施与安全服务，以确保数据的存储、检索、验证和语义互操作性。

Deep 6 AI利用人工智能快速匹配患者与临床试验，通过分析医疗记录加速研究者找到合适参与者。迁移至AWS上的Aidbox FHIR服务器后，数据加载速度提高50%，数据清洁度提升90%。

AWS HealthLake是一个符合HIPAA的服务，帮助医疗机构存储、分析和提取健康数据，支持FHIR标准，具备数据转换、先进分析和实时搜索功能，适用于临床洞察、人口健康管理和医学研究。

远程医疗应用程序通过实时健康监测和远程咨询改变了患者护理。FHIR和HL7标准确保医疗数据的互操作性与安全交换，FHIR利用RESTful API简化数据交换，支持移动和云应用，提升电子健康记录整合。尽管面临标准化和合规性挑战，FHIR仍为未来远程医疗提供高效解决方案。

该文章介绍了一个处理HAPI FHIR剂量信息的Java库，用户可通过配置和API将剂量对象转换为可读文本，并提取特定字段。该库支持R4和R5版本，具备良好的扩展性和国际化能力。

Databricks与XponentL通过dbignite简化了FHIR数据的使用，提高了医疗数据共享效率。dbignite支持自定义模式和FHIR资源的快速读写，结合pySpark和SQL，降低了学习门槛，促进医疗机构的数据互通与整合。

这篇文章讨论了在FHIR规范中对JSON属性进行排序的问题。作者提供了两种方法来按照规范对资源属性进行排序，一种是将资源转换为XML再转换回JSON，另一种是只对外层属性进行排序。作者还介绍了一个方法来从IRIS for Health FHIR Repository中返回正确排序的资源。作者还分享了一些关于%Set()和%Remove()方法的经验教训。

医疗保健数据共享面临挑战，MongoDB的文档数据模型可以改变这一局面。它支持FHIR等标准，提供灵活的数据平台，适用于开发医疗应用。MongoDB Atlas是先进的云数据库服务，提供全文搜索和向量搜索功能。通过MongoDB，医疗机构可以实现数据的全面利用，提高患者结果和运营效率。

Kodjin FHIR服务器是由乌克兰公司Edenlab开发的医疗数据管理系统，采用水平可扩展的微服务架构，使用MongoDB作为事务性数据存储，利用GridFS进行术语的高效存储和检索。性能测试表明，Kodjin与MongoDB在各种FHIR操作中均能提供高效且响应迅速的性能，具有卓越的性能和可扩展性。