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Aurora Integration EnginePRODOTTO TECHEMV

Motore di integrazione HL7 e FHIR con AI generativa.

Descrivi in linguaggio naturale ciò che ti serve e Aurora crea il canale completo — sorgente, trasformazioni, destinazioni — pronto per la produzione.

ESEMPIO · DALLA RICHIESTA AL CANALE
"ADT A01 MLLP :2575 → FHIR Patient REST"
canale
ADT_A01_to_FHIR_Patient
sorgente
MLLP :2575
mappa
PID → FHIR Patient
invio
REST POST /fhir/Patient
ack
ACK / NACK configurati
12+
tipi di connettore nativi
0
riavvii del motore per aggiornare un canale, con l'hot-reload
12 ms
latenza mediana di ACK a 100 msg/s
5
lingue dell'interfaccia

Aurora in 74 secondi. La demo completa mostra il percorso dalla descrizione in linguaggio naturale al canale in produzione.

Aurora · demo completa, con sottotitoli

01 · L'assistente AI

Descrivi il canale. Aurora lo costruisce.

L'assistente AI è integrato nel motore: crea canali da zero partendo da una descrizione in linguaggio naturale o da una specifica, modifica quelli esistenti e spiega come funziona Aurora.

01

Descrivi

In linguaggio naturale o incollando una specifica: «ADT A01 da MLLP sulla porta 2575 verso FHIR Patient via REST».

02

Aurora genera

Sorgente, trasformazioni, destinazioni, mappatura HL7 → FHIR e gestione di ACK e NACK: il canale completo, non un suggerimento.

03

Modifica e spiega

Lo stesso assistente modifica i canali esistenti e risponde alle domande su come funziona Aurora.

04

In produzione

Il canale è una configurazione YAML: se è valida il motore la accetta e, con l'hot-reload, entra in servizio senza riavvii.

Modelli: OpenAI, Anthropic oppure Ollama in locale. Con Ollama nessun dato lascia la vostra rete.

02 · Il problema

I motori di integrazione legacy frenano l'innovazione.

Le piattaforme tradizionali rallentano i team, espongono a rischi e drenano budget.

01

Interfacce di un'altra era

Client desktop Java e interfacce che richiedono settimane di formazione.*

02

Sicurezza inadeguata

Credenziali in chiaro nei file di configurazione, nessuna autenticazione a due fattori, nessun ruolo utente: limiti difficili da conciliare con il GDPR.*

03

Budget che esplodono

Licenze a cinque o sei cifre, consulenti per ogni modifica, dipendenza totale dal fornitore.

* Mirth Connect open source, versione 4.5.2, l'ultima pubblicata con licenza open source, in configurazione predefinita. Autenticazione a due fattori e ruoli utente sono estensioni a pagamento di NextGen Healthcare.

03 · Funzionalità

Integrazione semplificata, risultati accelerati.

Costruito da zero con Kotlin, GraalJS e AI generativa. Potenza enterprise, semplicità d'uso.

01

AI generativa, non solo assistiva

Aurora genera canali completi dal linguaggio naturale. Supporta OpenAI, Anthropic e Ollama per l'AI in locale: nessun dato lascia la tua rete.

02

Editor professionale nel browser

Monaco Editor, lo stesso di VS Code, integrato. JavaScript con GraalJS e Groovy, tema chiaro e scuro.

03

Sicurezza senza compromessi

AES-256-GCM con chiave d'identità della macchina, RBAC a 4 livelli, TOTP 2FA, audit trail e blocco dell'account. GDPR by design.

04

Hot-reload e container

Server Netty dedicato per ogni canale HTTP: modifichi e distribuisci senza riavvii. Immagine Docker multi-stage e chart Helm per Kubernetes.

05

Tracciamento, DLQ e monitoraggio

OBX con PDF e immagini in base64 mostrati con troncamento intelligente per campo. Validazione HL7 inline, dead letter queue, archivio NDJSON compresso.

06

Migrazione da Mirth assistita dall'AI

Lo strumento di migrazione analizza i canali Mirth, converte gli script e genera la configurazione Aurora. Un'alternativa alle licenze commerciali di Mirth dalla 4.6.

Connettori e standard

HL7 v2.xFHIR R4MLLP / TCPRESTSOAP / WSDLHTTP/SKafkaRabbitMQFTP / SFTPJDBCDICOME-mail SMTP + Microsoft GraphPostgreSQL · SQL Server · Oracle

04 · Confronto

Aurora e i motori più diffusi, sui fatti pubblicati.

Nella griglia solo ciò che i produttori pubblicano, con fonti e date. Dove una pagina non dice qualcosa, lo scriviamo invece di supporre.

CriterioAuroraMirth ConnectRhapsody · CorepointInterSystems Health ConnectInfor CloverleafIguana X
Linguaggi per le trasformazioniJavaScript (GraalJS) e GroovyJavaScript (Rhino) e GroovyStrumenti low-code e componenti di scriptingObjectScript, Python, Java, .NET, SQL o editor graficiTcl, Python e JavaScriptLua
AI generativa nel prodottoCrea e modifica canali da una descrizione e spiega il funzionamento del motore; modelli anche in localeNon indicata nella pagina dei livelli di licenzaAxon, agente AI integrato (da marzo 2026): guida e automatizza passaggi dei flussi di integrazioneStrumenti per costruire applicazioni di AI generativa, come la ricerca vettoriale; generazione delle produzioni non indicataNon indicata nelle pagine consultateUn GPT pubblico per ChatGPT che scrive codice Lua per i componenti, esterno al prodotto
Benchmark con Aurora—Sì: sette prove da otto ore contro la 4.5.2, report pubblicatoNon testatoNon testatoNon testatoNon testato

Fonti consultate il 29 settembre 2026: NextGen Healthcare, pagina dei livelli di licenza di Mirth Connect e annuncio del 19 marzo 2025; guide tecniche su Mirth Connect (mirth.support, aprile 2026); Rhapsody, annuncio di Axon del 4 marzo 2026 e pagina informativa di luglio 2026; InterSystems, documentazione di IRIS for Health e Health Connect 2026.2; Infor, pagina di Cloverleaf e scheda prodotto; iNTERFACEWARE, documentazione di Iguana X e blog del 1° maggio 2026. Tutti i marchi appartengono ai rispettivi proprietari. Qualcosa non è aggiornato? Scriveteci e lo correggiamo.

05 · Benchmark

Misurato, non raccontato.

Sette prove di otto ore contro Mirth Connect 4.5.2, sullo stesso hardware, con lo stesso traffico e lo stesso simulatore: messaggi HL7 sintetici a 100 al secondo e un canale di produzione reale con firma remota, upload al repository documentale e notifica al reparto.

0messaggi persi su 8,6 milioni di messaggi sintetici e 172.800 referti reali
12 mslatenza mediana di ACK a 100 msg/s — Mirth RAW 21 ms, PRODUCTION 48 ms
16 mslatenza mediana sul canale di produzione con PDF da 31 KB — Mirth RAW 59 ms, PRODUCTION 137 ms
1,7 GBdatabase a regime, stabile — Mirth RAW 2,7 GB in crescita, PRODUCTION 55 GB
Grafico della latenza al 99° percentile con traffico sintetico, Aurora e Mirth Connect
Latenza al 99° percentile, traffico sintetico
Grafico della latenza al 99° percentile sul canale di produzione, Aurora e Mirth Connect
Latenza al 99° percentile, canale di produzione
Grafico della dimensione del database con traffico sintetico, Aurora e Mirth Connect
Dimensione del database, traffico sintetico
Grafico della dimensione del database sul canale di produzione, Aurora e Mirth Connect
Dimensione del database, canale di produzione

Gli altri motori non sono stati testati. Metodo, grafici e dati completi nel report. Scarica il report completo (PDF) →

06 · Dove si usa

Pensato per la sanità. Pronto per qualsiasi settore.

01

Sanità

HL7, FHIR, PACS, LIS, RIS. Sistemi ospedalieri, laboratori, radiologia. GDPR e audit trail.

02

Laboratori

OBX e OBR, LIMS. Database multipli: PostgreSQL, SQL Server, Oracle.

03

Enterprise

API, ERP e CRM, B2B, Kafka e RabbitMQ. Un ESB moderno al posto del middleware legacy.

Valutate un motore d'integrazione, o state lasciando Mirth Connect?

Portate i vostri progetti: la demo si fa sui vostri casi.