Medplum医疗平台3.2.30版本发布:增强FHIR兼容性与访问控制
Medplum是一个基于FHIR标准的开源医疗健康数据平台,专注于为开发者提供构建医疗应用程序所需的核心组件和服务。该平台遵循FHIR(快速医疗互操作性资源)规范,使医疗数据交换变得更加标准化和高效。
核心功能改进
本次3.2.30版本带来了多项重要更新,主要集中在FHIR兼容性增强和访问控制优化方面。平台对FHIRCast配置进行了扩展,将其添加至CapabilityStatement中,这一改进显著提升了平台与其他FHIR兼容系统的互操作性。FHIRCast是FHIR标准中用于实时临床数据同步的协议,这一增强使Medplum能够更好地支持临床工作流中的实时数据共享场景。
访问控制机制升级
在访问控制方面,3.2.30版本实现了粒度范围与访问策略条件的合并功能。这一技术改进允许管理员创建更加精细和灵活的访问控制策略,特别是在处理参数化访问策略时表现更为出色。平台文档也相应更新,增加了详细的示例和使用场景说明,帮助开发者更好地理解如何配置复杂的访问控制规则。
性能监控与优化
新版本引入了缓存未命中日志记录功能,用于监控和识别性能瓶颈。当系统出现过多的缓存未命中情况时,相关日志会被记录下来,为系统优化提供数据支持。这一改进特别适合大规模部署环境,帮助运维团队及时发现和解决性能问题。
用户界面增强
在用户界面方面,3.2.30版本为Encounter(就诊)和Task(任务)资源添加了详情弹出窗口,改善了用户体验。同时,Bot时间线功能也得到了优化,使自动化工作流的监控和调试更加直观方便。
配置灵活性提升
平台新增了vmContextBaseUrl的配置选项,为虚拟机上下文提供了更大的配置灵活性。这一改进特别适合需要自定义执行环境的用户,使他们能够根据具体需求调整平台行为。
数据模型更新
核心数据模型(core-data.json)也进行了相应更新,确保与最新医疗标准和实践保持同步。这些更新可能包括新增字段、调整现有字段或优化数据验证规则,为医疗应用程序提供更完整的数据支持。
Medplum 3.2.30版本的这些改进,进一步巩固了其作为医疗应用开发平台的地位,特别是在FHIR标准兼容性、数据安全和系统性能方面。对于医疗健康领域的开发者而言,这些更新意味着能够构建更加安全、高效且符合行业标准的应用程序。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00