Profile và Implementation Guide là cách bạn ràng buộc FHIR cho ngữ cảnh cụ thể (một quốc gia, một bệnh viện, một use case). Bài viết hướng dẫn StructureDefinition, ngôn ngữ FSH, công cụ SUSHI, IG Publisher, và CI với GitHub Actions.
Áp dụng FHIR vào bối cảnh Việt Nam: ánh xạ thẻ BHYT vào Coverage, hồ sơ thanh toán vào Claim với danh mục DVKT, tích hợp VNeID Sổ Sức Khoẻ Điện tử, theo Quyết định 3516/QĐ-BYT 2025 — kèm extension và profile khuyến nghị.
Mô hình hoá thông tin lâm sàng đúng cách bằng các Resource quan trọng nhất của FHIR. Bài viết walk-through Patient, Practitioner, Organization, Encounter, Condition, Observation, DiagnosticReport, MedicationRequest, AllergyIntolerance kèm ví dụ thực tế.
Mastering FHIR REST API là kỹ năng quan trọng nhất khi làm FHIR. Bài viết cover CRUD, conditional ops, search params/modifier/prefix, chained search, _include/_revinclude, pagination, history, GraphQL — kèm ví dụ HAPI FHIR.
4 khái niệm cốt lõi của FHIR mà bạn phải nắm chắc trước khi làm bất cứ thứ gì khác. Bài viết phân tích anatomy của Resource, các datatype quan trọng, cách Reference liên kết, và 4 loại Bundle (searchset/transaction/document/message).
Semantic interoperability không chỉ là gửi đúng JSON — phải dùng đúng bộ mã. Bài viết giải thích vai trò ICD-10/11, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, UCUM trong FHIR CodeableConcept, kèm ví dụ mapping danh mục Bộ Y tế Việt Nam (DVKT, thuốc).
HL7 v2, CDA và FHIR đều là chuẩn HL7 nhưng khác nhau hoàn toàn về triết lý. Bài viết phân tích chi tiết transport, payload, use case của từng chuẩn, kèm ví dụ ADT^A01, CCD và FHIR Bundle — giúp bạn chọn đúng chuẩn cho dự án.
HL7 FHIR là chuẩn dữ liệu y tế hiện đại nhất hiện nay, được 31+ quốc gia áp dụng. Bài viết giới thiệu lịch sử HL7 v2 → v3 → CDA → FHIR, lý do FHIR R4 vẫn dominant năm 2026, và bối cảnh Việt Nam với Quyết định 3516/QĐ-BYT, VNeID Sổ Sức Khoẻ Điện tử.
Portfolio AI Engineer tốt không chỉ có demo. Cần architecture, trade-off, eval report, safety review, cost report, incident thinking và roadmap học chứng chỉ hợp lý.
LLM app có rủi ro riêng: prompt injection, data leak, insecure output handling, excessive agency, poisoning và supply chain. Guardrails cần nằm cả trước và sau model.