FHIR to Azure Converter

Convertit les ressources FHIR vers les formats Azure API for FHIR ou inversement, permettant aux développeurs d’intégrer des pipelines de données de santé et des flux de test.

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À propos de cet outil

L’outil réalise une conversion déterministe entre les ressources FHIR et les représentations Azure API for FHIR, permettant des échanges de données interopérables dans des environnements Health IT hébergés sur Azure. Il accepte les charges utiles JSON FHIR R4 standard et renvoie des structures JSON compatibles Azure qui préservent l’identité des ressources et les références. Les utilisateurs principaux sont les ingénieurs d’intégration, les ingénieurs de données et les équipes Health IT impliqués dans l’ingestion, la migration et la validation lorsque Azure Health Services constitue l’écosystème cible. Il prend en charge les workflows à la fois pour une seule ressource et par lots.
La logique centrale comprend un parseur de charge utile, un mappeur orienté direction et une validation de schéma stricte. Les entrées obligatoires incluent une charge FHIR et une indication de direction (FHIR_to_Azure ou Azure_to_FHIR); les entrées optionnelles incluent mapping_rules et un contexte de point de terminaison Azure pour contraintes spécifiques à l’environnement. Les sorties comprennent converted_payload et validation_report. Les utilisateurs avancés peuvent fournir des mappings personnalisés, activer la résolution d’association de terminologie et activer la validation par profil pour une conformité plus stricte.
Comment cela fonctionne conceptuellement: le moteur normalise l’entrée vers une forme canonique interne, applique des mappings de champs deterministes, résout les références et formate le résultat selon le standard cible. Pour FHIR_to_Azure, il se traduit par un schéma compatible Azure API for FHIR; pour Azure_to_FHIR, il inverse la traduction tout en préservant les identifiants des ressources. L’outil prend en charge le traitement par lots et les options d’export (NDJSON) pour les pipelines de données et les tests. Il inclut une option de journal d’audit et produit un rapport de validation compact.
Les cas d’utilisation incluent l’ingestion de données dans les Azure Health APIs, la migration entre systèmes et les tests développeur des pipelines d’interopérabilité. Les différenciateurs incluent des mappings stricts et conscients du schéma, la préservation de la provenance et des résultats de validation explicites sans dépendances UI. Les sorties sont prêtes à l’emploi ou exportables, avec des messages d’erreur clairs et des indications sur les étapes suivantes.

Comment utiliser

  1. Fournissez les entrées: direction, fhir_payload, et optionnel azure_endpoint et mapping_rules.
  2. Choisissez direction: FHIR_to_Azure ou Azure_to_FHIR.
  3. Exécutez la conversion pour générer converted_payload et validation_report.
  4. Validez les sorties par rapport aux champs et références requis; ajustez les mappings si des erreurs apparaissent.
  5. Exportez le JSON converti ou envoyez-le vers Azure API for FHIR ou un système en aval.
How to use fhir converter azure

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

Quels formats sont pris en charge ?
Les entrées doivent être du FHIR R4 JSON; les sorties sont JSON conformes aux schémas FHIR ou Azure API for FHIR. L’export NDJSON est disponible pour le traitement par lots; l’outil préserve les types de ressources, les identifiants et les références lorsque c’est possible.
Les mappings peuvent-ils être personnalisés ?
Oui. Fournissez mapping_rules pour remplacer les mappings par défaut. S’il est absent, l’outil applique les mappings intégrés pour les ressources courantes (Patient, Observation, Encounter) et peut recourir à des mappings d’identité pour les types moins fréquents.
Qu’est-ce qui est validé ?
Validation conforme au schéma FHIR R4, contraintes de profil simples lorsque configurées, présence des champs obligatoires et intégrité des références. Le rapport inclut des erreurs et des avertissements avec des conseils exploitables pour correction.
Comment les gros payloads sont-ils gérés ?
Les bundles volumineux sont traités par lots ou en flux lorsque activé. Le moteur peut émettre des indicateurs de progression, découper les résultats et émettre du NDJSON pour les pipelines de données tout en contrôlant l’utilisation mémoire.

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