क्या कोई एचएल 7 को पहचानने/समझने के लिए किसी टूल के बारे में जानता है।डी-आईडीएनएफटी एचएल 7 डेटा
मैं मूल रूप से व्यक्तिगत और बैच एचएल 7 संदेशों को पहचानने के लिए एक उपकरण की तलाश में हूं।
क्या कोई एचएल 7 को पहचानने/समझने के लिए किसी टूल के बारे में जानता है।डी-आईडीएनएफटी एचएल 7 डेटा
मैं मूल रूप से व्यक्तिगत और बैच एचएल 7 संदेशों को पहचानने के लिए एक उपकरण की तलाश में हूं।
हालांकि यह पूरी तरह से एक डी-पहचान उपकरण नहीं है, MirthConnect की प्रतिलिपि लें।
फिर आप इसे एक फ़ाइल रीडर स्रोत और फ़ाइल लेखक गंतव्य के साथ एक चैनल के साथ सेट कर सकते हैं। यह स्रोत से फ़ाइलों को पढ़ेगा, एक परिवर्तन करेगा, फिर उन्हें गंतव्य पर लिखें।
आपके परिवर्तन (संभवतः सरल मैपिंग का उपयोग कर गंतव्य ट्रांसफॉर्मर के रूप में सबसे अच्छा) को तब अलग-अलग क्षेत्रों को पकड़ने के लिए स्थापित करने की आवश्यकता होगी जिन्हें पहचानने की आवश्यकता है। इनमें आम तौर पर नाम, पते और आईडी शामिल होते हैं (विशेष रूप से एसएसएन!)।
आपको टेक्स्ट फ़ील्ड और एनटीई सेगमेंट पर भी ध्यान देना चाहिए जिसमें टेक्स्ट डेटा हो सकता है जिसे भी पहचानने की आवश्यकता है।
धन्यवाद! परीक्षण संदेश बनाने के बारे में क्या? क्या इसके लिए कुछ भी उपलब्ध है? – Villumanati
आप मेर्थकनेक्ट के साथ बहुत कुछ कर सकते हैं जिसमें मैपर का उपयोग करके स्क्रैच से संदेश बनाना शामिल है। यदि आपको 'नमूना एचएल 7 संदेश' के लिए Google के साथ खेलने के लिए कुछ नमूना संदेश चाहिए, तो आपको कुछ मिलेंगे। – Freiheit
तो यदि 100 संदेश (ORU^R01) थे जो उत्पादन संदेश हैं और प्रत्येक संदेश के लिए यादृच्छिक नाम, पते, फोन नंबर, एसएसएन इत्यादि के लिए कई क्षेत्रों को पहचानने (बदलने) की आवश्यकता है। आप कह रहे हैं कि मिथक ऐसा कर सकता है? अंतिम लक्ष्य हमारे उत्पादन डेटा को लेना और इसे किसी अन्य विक्रेता को देना है ताकि वे हमारे संदेशों का विश्लेषण कर सकें कि यह सिस्टम पर कैसे प्रभाव डालेगा। हालांकि हम उत्पादन डेटा देना नहीं चाहते हैं – Villumanati
आप कैरिस्टिक्स के क्लोक टूल (http://caristix.com/products/cloak/) पर एक नज़र डाल सकते हैं।
Caristix क्लोक de-पहचान करता है स्रोत पर रोगियों की संख्या में संरक्षित, HL7 लॉग में और संदेश बहती है:
यहाँ वेब साइट से वर्णन है। यह प्रत्येक डी-पहचान के बाद ऑडिटेबल रिपोर्ट तैयार करता है। यह इंटरफ़ेस विकास, परीक्षण और विश्लेषण के लिए नैदानिक रूप से मान्य डेटा उत्पन्न करने का सबसे आसान तरीका है - और अपनी एचआईपीएए नीतियों और प्रक्रियाओं के अनुरूप रहें।
यह बहुत तेज़ और उपयोग करने में आसान है। यह नकली रोगी नामों और पतों जैसे यथार्थवादी डेटा का उपयोग कर सकता है, न केवल यादृच्छिक तारों। साथ ही, जब आप कई संदेशों की पहचान करते हैं, तो क्लिनिकल वर्कफ़्लो रहता है क्योंकि रोगी द्वारा रोगी द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, संदेशों की पूरी सूची के लिए।
अस्वीकरण: मैं टीम Caristix पर उपकरण के विकास का हिस्सा हूँ ...
मुझे वास्तव में क्लॉक मेरी मशीन पर स्थापित है। मैं इसका उपयोग कैसे नहीं कर सकता था। मैं प्रलेखन की तलाश करने के लिए आपकी कंपनी की वेबसाइट पर भी गया लेकिन सर्वर दो दिन से अधिक समय तक (मैन्युअल डाउनलोड करने के संबंध में) नीचे था इसलिए मैंने सॉफ्टवेयर पर छोड़ दिया। – Villumanati
Corepoint हम इस्तेमाल करते हैं और हम अक्सर परीक्षण और इस तरह के लिए हमारे संदेशों को डी-पहचान करनी है, हम बस को डी-पहचान रिकॉर्ड मानक परीक्षण रोगी की जानकारी के साथ। हालांकि सभी अभिलेखों में एक ही रोगी की जानकारी होगी। लेकिन मैंने पाया है कि यह हमारे अधिकांश परीक्षणों के लिए बहुत अच्छा काम करता है।
यदि आपका एचएल 7 मेसागिन इंटरफेस इंजन काफी लचीला है, तो यह वही काम करना काफी आसान होना चाहिए।
हम HermeTech से अल्ट्रापोर्ट एचएल 7 नोटपैड का उपयोग करते हैं। एचएल 7 डेटा को बदलने (अनामित) करने के लिए इसमें कुछ शानदार विशेषताएं हैं। आप 1 या 2 टेस्ट मैसेज ले सकते हैं और 10,000 अलग-अलग अज्ञात एचएल 7 संदेशों को अलग-अलग डेटा के साथ बना सकते हैं लेकिन मूल रूप से लगभग 5 मिनट में मूल के "क्लोन" बना सकते हैं।
मेरा मानना है कि इसमें (या कम से कम) पूरी तरह कार्यात्मक मुक्त 30 दिन की परीक्षण अवधि भी है। यदि आपको परेशानी है तो उन्हें वास्तव में अच्छी ग्राहक सेवा मिल गई है, भले ही आपने अभी तक प्रोग्राम नहीं खरीदा है।
आप इस तरह सवाल में रुचि रखते हैं, तो आप [स्वास्थ्य-सेवा उद्योग] की जांच करनी चाहिए (http://area51.stackexchange.com/proposals/41370/healthcare-industry?referrer=0FgbVsKaId7Z_15aCbzplg2) स्टैक एक्सचेंज – Oleksi