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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35224
Title: | Integração de Sistemas com InterSystems Iris: um estudo de caso baseado em Arquitetura Orientada a Serviços |
Authors: | SCOPARO, Emily Renata |
Advisor: | TOMAZELA, Maria das Graças Junqueira Machado |
type of document: | Monografia |
Keywords: | Interoperabilidade |
Issue Date: | Jun-2025 |
Publisher: | 003 |
Citation: | SCOPARO, Emily Renata. Integração de Sistemas com InterSystems Iris: um estudo de caso baseado em Arquitetura Orientada a Serviços. 2025. Trabalho de conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Analise e Desenvolvimento de Sistemas) – Fatec José Crespo Gonzales, Sorocaba, 2025. |
Abstract: | A crescente dificuldade na integração de dados clínicos entre diferentes sistemas de saúde tem gerado problemas como redundância de informações, retrabalho dos profissionais e descontinuidade no cuidado ao paciente. Diante desse cenário, este trabalho teve como objetivo apresentar a plataforma InterSystems Iris como uma alternativa viável para a integração de sistemas na área da saúde, demonstrando a utilização de recursos nativos como os adaptadores de entrada e saída da linguagem Caché ObjectScript (COS), capazes de conectar o barramento de integração a diversas tecnologias externas, incluindo bancos de dados, serviços REST, mensageria, arquivos e protocolos específicos da saúde, como HL7 e FHIR. A solução desenvolvida teve caráter demonstrativo, com a criação de APIs REST para cadastro e consulta de pacientes e triagens médicas, com persistência em banco de dados PostgreSQL, e testes de requisições realizados via Postman para ilustrar o funcionamento dos fluxos de integração. Além disso, o trabalho abordou a arquitetura modular da plataforma, suas possibilidades de escalabilidade e reutilização de serviços, bem como as limitações técnicas enfrentadas durante o uso da versão gratuita, discutindo também as potenciais aplicações futuras da InterSystems Iris em cenários reais de saúde, incluindo seu papel fundamental no suporte a soluções de Inteligência Artificial, que dependem de históricos clínicos completos e integrados para análises preditivas e apoio à decisão médica. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35224 |
Appears in Collections: | Trabalhos de conclusão de curso |
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