Dokter Tekno

Pasien dengan Intern Poli
– Tujuan Kunjungan = Normal
– Flag Prosedur dan Penunjang kosongkan
– Asesmen Pelayanan = Instruksi RS.

Saat pembuatan SE pertama kali, maka dianggap sebagai kunjungan normal, tdk ada pilhan yg lain yg harus di contreng.

Jika di hari yg saa berobat lg dengan memakai rujukan yg sama dan di poli yg sama, maka ini disebut sebagai kunjungan prosedur, dan kita harus tentukan prosedurnya apa. Dan ini akan menjadi SEP internal.

Kalau dengan Rujukan yg sama (FKTP A ) dibuat utk berobat ke klinik lain di hari yg sama maka ini juga dianggap sebagai kunjungan normal, dan ini juga akan jadi SEP internal, tapi jika utk betobat ditanggal berbeda maka ini dianggap konsul, dan harus kasih alasan (asesmrnt) knp tdk diselesaikan di hari yg sama.

Jika dibuat kontrol ditanggal berbeda maka pilihannya ada 2 kemungkinan, yaitu prosedur atau konsul.

https://java.tutorials24x7.com/blog/how-to-install-java-15-on-ubuntu-20-04-lts#google_vignette

solusinya

tailscale down

Membangun Sistem Informasi Laboratorium (LIS) adalah proyek yang kompleks dan melibatkan berbagai komponen, termasuk database, antarmuka pengguna, dan integrasi dengan perangkat laboratorium. Anda dapat memilih bahasa pemrograman berdasarkan keahlian tim Anda, kebutuhan proyek, dan ekosistem teknologi yang ada. Berikut adalah beberapa bahasa pemrograman yang umum digunakan untuk mengembangkan LIS dan alasan penggunaannya:

1. Java

Java adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk aplikasi perusahaan, termasuk LIS, karena stabilitas dan dukungan ekosistem yang kuat.

• Keunggulan:
  • Portabilitas: “Write once, run anywhere.”
  • Ekosistem kaya dengan berbagai framework dan library.
  • Dukungan untuk aplikasi berbasis web dan desktop.
• Framework yang Direkomendasikan:
  • Spring Boot untuk backend.
  • JavaFX untuk aplikasi desktop.
  • Hibernate untuk ORM (Object-Relational Mapping).

2. C# (.NET)

C# dengan framework .NET adalah pilihan populer lainnya untuk aplikasi perusahaan dan LIS.

• Keunggulan:
  • Integrasi yang kuat dengan platform Windows.
  • Alat pengembangan yang baik seperti Visual Studio.
  • Dukungan penuh untuk aplikasi web dan desktop.
• Framework yang Direkomendasikan:
  • ASP.NET Core untuk backend.
  • WPF (Windows Presentation Foundation) untuk aplikasi desktop.
  • Entity Framework untuk ORM.

3. Python

Python adalah bahasa yang fleksibel dan mudah dipelajari, yang cocok untuk prototipe dan aplikasi kecil hingga menengah.

• Keunggulan:
  • Mudah dipelajari dan digunakan.
  • Banyak library untuk analisis data dan integrasi.
  • Komunitas yang besar dan dukungan yang luas.
• Framework yang Direkomendasikan:
  • Django atau Flask untuk backend.
  • PyQt atau Tkinter untuk aplikasi desktop.
  • SQLAlchemy untuk ORM.

4. JavaScript (Node.js, React, Vue.js)

JavaScript, khususnya dengan ekosistem Node.js dan framework frontend seperti React atau Vue.js, sangat baik untuk aplikasi berbasis web.

• Keunggulan:
  • Kemampuan full-stack dengan Node.js untuk backend dan React/Vue.js untuk frontend.
  • Kinerja cepat untuk aplikasi berbasis web.
  • Komunitas yang besar dan ekosistem yang aktif.
• Framework yang Direkomendasikan:
  • Node.js dengan Express.js untuk backend.
  • React atau Vue.js untuk frontend.
  • Sequelize untuk ORM (jika menggunakan SQL database).

Langkah-langkah Pengembangan LIS

1. Analisis Kebutuhan:
   • Identifikasi kebutuhan pengguna dan fitur utama seperti manajemen data pasien, pengelolaan hasil tes, dan integrasi dengan perangkat laboratorium.
2. Desain Sistem:
   • Buat desain arsitektur sistem, termasuk database, backend, dan frontend.
   • Pilih teknologi dan framework yang sesuai.
3. Pengembangan:
   • Mulai dengan pengembangan backend untuk menangani logika bisnis dan akses data.
   • Kembangkan frontend untuk antarmuka pengguna.
   • Integrasikan dengan perangkat laboratorium menggunakan API atau protokol komunikasi yang didukung.
4. Pengujian:
   • Lakukan pengujian unit, integrasi, dan sistem untuk memastikan semua komponen bekerja dengan baik.
   • Uji antarmuka pengguna dan fungsionalitas keseluruhan.
5. Deployment:
   • Deploy sistem ke lingkungan produksi.
   • Pastikan ada mekanisme untuk backup dan pemulihan data.
6. Pemeliharaan dan Pembaruan:
   • Lakukan pemeliharaan rutin dan update sistem sesuai kebutuhan.
   • Tambahkan fitur baru berdasarkan masukan pengguna.

Contoh Struktur Proyek Sederhana dengan Python (Django) dan React

Backend dengan Django

1. Install Django:
   bash

   Salin kode

   pip install django

2. Buat Proyek Django:
   bash

   Salin kode

   django-admin startproject lab_info_system
cd lab_info_system
django-admin startapp lab

3. Definisikan Model (lab/models.py):
   python

   Salin kode

   from django.db import models

   class Patient(models.Model):
   name = models.CharField(max_length=100)
   dob = models.DateField()
   gender = models.CharField(max_length=10)

   class TestResult(models.Model):
patient = models.ForeignKey(Patient, on_delete=models.CASCADE)
test_name = models.CharField(max_length=100)
result = models.TextField()
date_conducted = models.DateTimeField(auto_now_add=True)


4. Migrate Database:
   bash

   Salin kode

   python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

5. Setup API dengan Django REST Framework (lab/serializers.py dan lab/views.py):
   python

   Salin kode

   # serializers.py
   from rest_framework import serializers
   from .models import Patient, TestResult

   class PatientSerializer(serializers.ModelSerializer):
   class Meta:
   model = Patient
   fields = '__all__'

   class TestResultSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = TestResult
fields = '__all__'


   python

   Salin kode

   # views.py
   from rest_framework import viewsets
   from .models import Patient, TestResult
   from .serializers import PatientSerializer, TestResultSerializer

   class PatientViewSet(viewsets.ModelViewSet):
   queryset = Patient.objects.all()
   serializer_class = PatientSerializer

   class TestResultViewSet(viewsets.ModelViewSet):
queryset = TestResult.objects.all()
serializer_class = TestResultSerializer


6. Tambahkan URL API (lab_info_system/urls.py):
   python

   Salin kode

   from django.urls import include, path
   from rest_framework import routers
   from lab.views import PatientViewSet, TestResultViewSet

   router = routers.DefaultRouter()
   router.register(r'patients', PatientViewSet)
   router.register(r'testresults', TestResultViewSet)

   urlpatterns = [
path('api/', include(router.urls)),
]


Frontend dengan React

1. Install Node.js dan Create React App:
   bash

   Salin kode

   npx create-react-app lab-info-system-frontend
cd lab-info-system-frontend

2. Install Axios untuk HTTP Requests:
   bash

   Salin kode

   npm install axios

3. Fetch Data dari API (src/App.js):
   javascript

   Salin kode

   import React, { useEffect, useState } from 'react';
   import axios from 'axios';

   function App() {
   const [patients, setPatients] = useState([]);

   useEffect(() => {
   axios.get('/api/patients/')
   .then(response => {
   setPatients(response.data);
   })
   .catch(error => {
   console.error("There was an error fetching the patients!", error);
   });
   }, []);

   return (
   <div className="App">
   <h1>List of Patients</h1>
   <ul>
   {patients.map(patient => (
   <li key={patient.id}>{patient.name}</li>
   ))}
   </ul>
   </div>
   );
   }

   export default App;


Penutup

Dengan menggunakan langkah-langkah di atas, Anda dapat membangun Sistem Informasi Laboratorium yang efektif dan efisien menggunakan berbagai bahasa pemrograman dan framework sesuai kebutuhan proyek dan keahlian tim Anda.

Menghubungkan analyzer hematologi Mindray BC-11 ke Sistem Informasi Rumah Sakit (HIS) biasanya melibatkan penyiapan komunikasi antara analyzer dan HIS menggunakan protokol HL7 (Health Level 7), yang merupakan standar dalam pertukaran informasi di bidang kesehatan.

Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membangun koneksi ini:

1. Pahami Kemampuan Komunikasi Analyzer

Mindray BC-11, seperti analyzer hematologi lainnya, mungkin mendukung berbagai protokol komunikasi seperti HL7, ASTM, atau protokol proprietari. Rujuk ke manual pengguna atau hubungi dukungan teknis Mindray untuk memahami kemampuan dan pengaturan komunikasi khusus dari BC-11.

2. Penyiapan Jaringan

Pastikan bahwa Mindray BC-11 terhubung ke jaringan yang sama dengan HIS. Ini mungkin melibatkan penyiapan komunikasi Ethernet atau serial tergantung pada kemampuan analyzer.

3. Konfigurasi Analyzer

Atur Mindray BC-11 untuk berkomunikasi dengan HIS. Ini melibatkan konfigurasi pengaturan jaringan (alamat IP, port, dll.) dan memilih protokol komunikasi (misalnya, HL7).

4. Middleware atau Interface Engine

Gunakan middleware atau interface engine untuk memfasilitasi komunikasi antara Mindray BC-11 dan HIS. Middleware seperti Mirth Connect (sekarang NextGen Connect) dapat digunakan untuk menerjemahkan dan merutekan pesan antara sistem.

5. Kembangkan atau Konfigurasi Interface Komunikasi

Tulis atau konfigurasi interface yang dapat:

• Menerima data dari Mindray BC-11.
• Mengurai data (biasanya dalam format HL7).
• Mengirim data yang telah diurai ke HIS.

Contoh Integrasi HL7 Menggunakan Mirth Connect

Panduan Langkah demi Langkah dengan Mirth Connect:

1. Instal Mirth Connect: Unduh dan instal Mirth Connect dari situs resmi.
2. Buat Channel Baru: Buat channel baru di Mirth Connect untuk komunikasi antara Mindray BC-11 dan HIS.
3. Source Connector (Menerima Data dari BC-11):
   • Atur tipe source connector ke TCP Listener jika analyzer mengirim data melalui koneksi TCP.
   • Konfigurasikan pengaturan listener (port, alamat IP, dll.).
   • Atur tipe data ke HL7.
4. Destination Connector (Mengirim Data ke HIS):
   • Atur tipe destination connector ke Database Writer atau Web Service Sender berdasarkan cara HIS menerima data.
   • Konfigurasikan pengaturan tujuan (detail koneksi database, URL web service, dll.).
   • Peta field pesan HL7 ke field data HIS.
5. Transformasi Data:
   • Gunakan transformer pesan Mirth Connect untuk mengurai pesan HL7 yang masuk dan memformatnya sesuai kebutuhan HIS.
   • Contoh: Ekstrak ID pasien, hasil tes, dan informasi relevan lainnya dari pesan HL7.
6. Deploy Channel:
   • Deploy channel untuk mulai mendengarkan pesan yang masuk dari Mindray BC-11 dan meneruskannya ke HIS.

Contoh Parsing HL7 di Mirth Connect

Berikut adalah contoh dasar skrip transformer pesan HL7 di Mirth Connect untuk mengurai dan mencatat pesan:

6. Pengujian dan Validasi

• Uji pengaturan dengan mengirim data sampel dari Mindray BC-11 dan verifikasi bahwa data tersebut diterima dan diproses dengan benar oleh HIS.
• Validasi keakuratan data dan pastikan kepatuhan terhadap standar kesehatan.

Sumber Daya Tambahan

• Manual Pengguna Mindray: Rujuk ke manual pengguna Mindray BC-11 untuk pengaturan konfigurasi khusus.
• Standar HL7: Kenali struktur dan standar pesan HL7.
• Dokumentasi Mirth Connect: Manfaatkan dokumentasi dan sumber daya komunitas untuk pengaturan dan pemecahan masalah Mirth Connect.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda seharusnya dapat membangun koneksi yang andal antara analyzer hematologi Mindray BC-11 dan Sistem Informasi Rumah Sakit Anda, memastikan pertukaran data yang lancar dan peningkatan efisiensi alur kerja.

Tuning up MariaDB for a system with 128GB of RAM will significantly improve its performance. Here’s a basic configuration to start with:

1. Edit the MariaDB configuration file. This file is typically located at /etc/mysql/my.cnf or /etc/my.cnf. You may need to use sudo to edit this file: `sudo nano /etc/mysql/my.cnf`

2. Add or modify the following settings under the [mysqld] section:

“`
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 96G
innodb_log_file_size = 1G
innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2
innodb_read_io_threads = 64
innodb_write_io_threads = 64
innodb_io_capacity = 5000
innodb_io_capacity_max = 10000
innodb_file_per_table = 1
innodb_stats_on_metadata = 0
key_buffer_size = 2G
max_connections = 500
query_cache_type = 0
query_cache_size = 0
join_buffer_size = 256K
sort_buffer_size = 256K
read_rnd_buffer_size = 256K
read_buffer_size = 256K
table_open_cache = 2000
table_definition_cache = 2000
“`

3. Save the file and exit.

4. Restart the MariaDB service to apply the changes: `sudo systemctl restart mariadb`

Please note that these settings are a starting point and you may need to adjust them based on your specific use case. For example, if your database is read-heavy, you may want to allocate more memory to the innodb_buffer_pool_size. Always monitor your system after making these changes to ensure they’re having the desired effect.

Also, don’t allocate all your RAM to MariaDB. Leave some for your operating system and other services running on the server. In this case, we’ve allocated 96GB, leaving 32GB for the system.

sudo /etc/init.d/bt default

sudo bt status

docker run -p 4242:4242 -p 8042:8042 –rm jodogne/orthanc-plugins

sudo fwconsole ma upgradeall