FHIR বিশ্লেষণ
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
ডেটা-চালিত স্বাস্থ্যসেবা নির্ভর করে দ্রুত বিশ্বস্ত, কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে সক্ষম হওয়ার উপর।
যদিও এফএইচআইআর স্ট্যান্ডার্ড পরবর্তী প্রজন্মের ডিজিটাল স্বাস্থ্য সমাধানগুলি তৈরি করার জন্য বিকাশকারীদের অনেক সুবিধা দেয়, তবে এর ভারী নেস্টেড কাঠামো বিশ্লেষণের জন্য কাজ করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।
এফএইচআইআর ডেটা নিয়ে কাজ করার জটিলতা হ্রাস করে এমন সমাধানগুলি তৈরি করা বিকাশকারীদের জন্য সহজ করার জন্য, আমরা এফএইচআইআর ডেটা পাইপগুলি সরবরাহ করি, সরঞ্জামগুলির একটি সেট: ETL পাইপলাইনগুলি সংস্থানগুলিকে Parquet-on-FHIR স্কিমাতে রূপান্তর করতে, একটি ভিউ ডেফিনেশন স্তর এবং কোয়েরি ইঞ্জিন। সংযোগকারী
FHIR ডেটা পাইপগুলি অনুভূমিক স্কেলেবিলিটি এবং নমনীয় স্থাপনার বিকল্পগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে (অন-প্রাঙ্গনে বা ক্লাউডে)। একই সময়ে, এটি একটি একক মেশিনে স্থাপনযোগ্য।
এগুলি একসাথে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করে বিকাশকারীদের জন্য বিশ্লেষণ সমাধানগুলি তৈরি এবং স্থাপন করা সহজ করে তোলে।
FHIR ডেটা পাইপ এবং এর উপাদান অংশ সম্পর্কে আরও জানুন:
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eFHIR Data Pipes simplifies working with FHIR data for analytics by providing ETL pipelines, a view definition layer, and query engine connectors.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers horizontal scalability and flexible deployment options, making it suitable for various analytics use cases.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe tools convert FHIR resources to Parquet-on-FHIR schema for easier data processing.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDevelopers can leverage these tools to build and deploy healthcare analytics solutions efficiently.\u003c/p\u003e\n"]]],["FHIR Data Pipes addresses the complexity of analyzing FHIR data by providing tools for developers. It includes ETL pipelines that convert FHIR resources to Parquet-on-FHIR schema, a view definition layer, and query engine connectors. Designed for scalability and flexible deployment, it can run on-premises, in the cloud, or on a single machine. These tools facilitate the development and deployment of analytics solutions across diverse use cases by simplifying FHIR data handling.\n"],null,["# FHIR Analytics\n\nData-driven healthcare relies on being able to quickly generate trusted,\nactionable insights.\n\nWhile the FHIR standard offers many benefits to developers building\nnext-generation digital health solutions, its heavily nested structure can be\nchallenging to work with for analytics.\n\nTo make it easier for developers to build solutions that reduce the complexity\nof working with FHIR data, we provide *FHIR Data Pipes*, a set of tools: ETL\npipelines to convert resources to Parquet-on-FHIR schema, a view definition\nlayer and query engine connectors.\n\n*FHIR Data Pipes* is designed for horizontal scalability and flexible deployment\noptions (on-premises or in the cloud). At the same time, it is deployable\non a single machine.\n\nTogether these make it easier for developers to build and deploy analytics\nsolutions using different technologies for a range of use cases.\n\nLearn more about FHIR Data Pipes and its component parts:\n\n- [FHIR Data Pipes](/open-health-stack/fhir-analytics/data-pipes)\n- [Parquet-on-FHIR schema](/open-health-stack/fhir-analytics/parquet-on-fhir)\n- [View Layer](/open-health-stack/fhir-analytics/view-layer)"]]
