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{
  "title": "[Atelier en ligne] SQL on FHIR – Nikolai Ryzhikov au FHIR DevDays 2025",
  "description": "La structure imbriquée de FHIR convient aux API, mais complique l'analytique SQL. SQL on FHIR utilise un DSL simple pour définir des vues aplaties – portables entre les moteurs ETL/ELT et validées par des suites de tests partagées. La session DevDays de Nikolai Ryzhikov présente le flux de travail, des données Synthea aux tableaux de bord Grafana.",
  "date": "2025-12-15",
  "author": "Nikolai Ryzhikov",
  "reading-time": "45 minutes",
  "tags": [
    "Video",
    "SQL on FHIR",
    "Analytics"
  ],
  "tldr": "Apprenez SQL on FHIR grâce à un atelier pratique : configurez PostgreSQL, Grafana et Jupyter ; créez des définitions de vues pour aplatir les données FHIR ; construisez des tableaux de bord interactifs sur la démographie des patients et les schémas de médication."
}
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Cet atelier pratique présente [SQL on FHIR](/blog/sql-on-fhir-in-postgresql), une spécification qui transforme les données FHIR imbriquées en tables aplaties et interrogeables. Animé par Nikolai Ryzhikov, directeur technique de Health Samurai, au FHIR DevDays 2025, l'atelier vous guide à travers la mise en place d'un environnement analytique complet et la création de véritables tableaux de bord à partir de données patients.

**Cet atelier s'adresse à** : toute personne souhaitant exploiter des données [SQL on FHIR](/articles/sql-on-fhir-an-inside-look).

**Vous apprendrez à :**
- Configurer un environnement analytique complet avec Docker, PostgreSQL, Grafana et des carnets Jupyter
- Créer des [définitions de vues](/blog/what-is-a-viewdefinition) qui aplatissent les ressources FHIR en tables interrogeables à l'aide de cinq fonctions principales (`column`, `where`, `forEach`, `select`, `union`)
- Construire des tableaux de bord interactifs dans Grafana affichant la démographie des patients, les conditions par groupe d'âge et les schémas de médication
- Intégrer des flux de travail de science des données Python et créer des visualisations JavaScript légères
- Travailler avec de vraies implémentations sur différentes bases de données tout en utilisant les mêmes définitions de vues

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

## Vidéo de l'atelier


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

> **Matériaux de l'atelier :** Explorez les outils analytiques connexes dans le dépôt de l'écosystème Aidbox : [**aidbox-analytics**](https://github.com/Aidbox/aidbox-analytics) – construisons des vues et des requêtes ensemble.

Pour discuter ou suivre les mises à jour, connectez-vous avec Nikolai sur [**LinkedIn**](https://www.linkedin.com/in/nikolai-ryzhikov-586a6913/).

SQL on FHIR est une initiative ouverte qui accueille les contributions des développeurs et des utilisateurs. Rejoignez le groupe de travail, [**participez aux discussions**](https://chat.fhir.org/#narrow/stream/179219-analytics-on-FHIR), et contribuez à façonner la [**spécification**](https://build.fhir.org/ig/FHIR/sql-on-fhir-v2/)[](https://build.fhir.org/ig/FHIR/sql-on-fhir-v2/).

Le moteur [**SQL on FHIR**](https://www.health-samurai.io/docs/aidbox/modules/sql-on-fhir) de Health Samurai est actuellement en version préliminaire. Partagez vos cas d'utilisation ou communiquez avec nous via le formulaire ci-dessous.