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{
  "title": "[Taller en línea] SQL on FHIR – Nikolai Ryzhikov en FHIR DevDays 2025",
  "description": "La estructura anidada de FHIR funciona bien para las API, pero dificulta el análisis con SQL. SQL on FHIR utiliza un DSL sencillo para definir vistas planas, portables entre ejecutores ETL/ELT y validadas mediante suites compartidas. La sesión de Nikolai Ryzhikov en DevDays muestra el flujo de trabajo desde datos de Synthea hasta paneles de Grafana.",
  "date": "2025-12-15",
  "author": "Nikolai Ryzhikov",
  "reading-time": "45 minutes",
  "tags": [
    "Video",
    "SQL on FHIR",
    "Analytics"
  ],
  "tldr": "Aprenda SQL on FHIR a través de un taller práctico: configure PostgreSQL, Grafana y Jupyter; cree definiciones de vistas para aplanar datos FHIR; y construya paneles interactivos con datos demográficos de pacientes y patrones de medicación."
}
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> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.health-samurai.io/llms.txt).
> Use it to discover all available pages before guessing URLs.

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Esta sesión práctica presenta [SQL on FHIR](/blog/sql-on-fhir-in-postgresql), una especificación que transforma datos FHIR anidados en tablas planas y consultables. Dirigida por Nikolai Ryzhikov, CTO de Health Samurai, en FHIR DevDays 2025, el taller le guía paso a paso por la configuración de un entorno de análisis completo y la creación de paneles reales con datos de pacientes.

**Este taller es ideal para**: cualquier persona que desee trabajar con datos de [SQL on FHIR](/articles/sql-on-fhir-an-inside-look).

**Aprenderá a:**
- Configurar un entorno de análisis completo con Docker, PostgreSQL, Grafana y cuadernos Jupyter
- Crear [definiciones de vistas](/blog/what-is-a-viewdefinition) que aplanan los recursos FHIR en tablas consultables mediante el uso de cinco funciones principales (column, where, forEach, select, union)
- Construir paneles interactivos en Grafana que muestren datos demográficos de pacientes, condiciones por grupo de edad y patrones de medicación
- Integrarse con flujos de trabajo de ciencia de datos en Python y crear visualizaciones JavaScript ligeras
- Trabajar con implementaciones reales en diferentes bases de datos usando las mismas definiciones de vistas

![](image-1.avif)![](image-2.avif)

## Vídeo del taller


{% embed url="https://youtu.be/vFcMoK2F7n4" %}

> **Materiales del taller:** Explore las herramientas de análisis relacionadas en el repositorio del ecosistema Aidbox: [**aidbox-analytics**](https://github.com/Aidbox/aidbox-analytics) – construyamos algunas vistas y consultas.

Para debatir o seguir las novedades, conéctese con Nikolai en [**LinkedIn**](https://www.linkedin.com/in/nikolai-ryzhikov-586a6913/).

SQL on FHIR es una iniciativa abierta que da la bienvenida a las contribuciones de implementadores y usuarios. Únase al grupo de trabajo, [**participe en los debates**](https://chat.fhir.org/#narrow/stream/179219-analytics-on-FHIR) y ayude a dar forma a la [**especificación**](https://build.fhir.org/ig/FHIR/sql-on-fhir-v2/)[](https://build.fhir.org/ig/FHIR/sql-on-fhir-v2/).

El motor [**SQL on FHIR**](https://www.health-samurai.io/docs/aidbox/modules/sql-on-fhir) de Health Samurai se encuentra actualmente en versión preliminar. Comparta sus casos de uso o contáctenos a través del formulario que aparece a continuación.