Klinische Dokumentationssysteme (KDS) mit KI-Medizinassistenten verbinden: eine FHIR-Akte, eine Kontext-API und ein MCP-Server

Das Verbinden eines Sprachmodells mit einer medizinischen Akte wirft drei Fragen auf, bevor die erste Eingabeaufforderung erfolgt: Was sieht das Modell, wer hat es erlaubt und was passiert, wenn es etwas zurückschreiben möchte. Die Anpheros Platform beantwortet alle drei in der API, sodass der von Ihnen erstellte Assistent (oder der, den Ihre Benutzer bereits haben) eine Akte bearbeiten kann, ohne eigene Regeln zu erfinden. Diese Anleitung behandelt die Kontext-API, den MCP-Server und den Vorschlagsfluss.

Technische Version für Entwickler: KI-medizinischer Assistent · MCP-Server auf developers.anpheros.com, mit Anfragen, Antworten und Limits. Diese Seite ist die Version in einfacher Sprache.

Was das Modell sieht: die Kontext-API

POST /v1/context erstellt eine KI-fertige Zusammenfassung eines Patienten innerhalb eines von Ihnen festgelegten Token-Budgets. Jedes Element trägt author_type (Patient, Behandler, Gerät, Import, abgeleitet) und seine Quelle, sodass das Modell einen Laborwert von einem selbstberichteten Symptom und eine ärztliche Diagnose von einer Vermutung unterscheiden kann. Das Budget entscheidet, was zuerst enthalten ist: aktive Probleme, aktuelle Medikamente, Allergien, aktuelle Ergebnisse, dann der Rest. Sie erhalten gekennzeichnete Abschnitte oder mit format: "text" einen gerenderten Block, der für eine Eingabeaufforderung bereit ist, plus eine omitted-Liste, die benennt, was nicht passte.

curl -X POST "$BASE/v1/context" \
     -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"patient": "'$PID'", "budget_tokens": 2000, "task": "pre-visit summary", "format": "text"}'

Dieselbe Herkunftsbezeichnung macht die Ausgabe später nachvollziehbar: Eine Zusammenfassung eines Assistenten kann angeben, woher jede Aussage stammt.

Wer hat es erlaubt: Zustimmung, nicht Konfiguration

Das Token im obigen Aufruf stammt von der Person, über OAuth 2.1 mit PKCE, mit den von ihr gewählten Bereichen und der Dauer. Eine KI-Anwendung wird wie jede andere registriert, fragt wie jede andere und wird in den "Verbindungen" der Person wie jede andere aufgeführt. Der Widerruf stoppt sie bei der nächsten Anfrage. Ein Projekt-Schlüssel allein sieht nur die von dem Projekt erstellten Patienten; er ersetzt niemals die Zustimmung.

Zurückschreiben: Vorschläge, keine Schreibvorgänge

Ein Schreibvorgang, der unter der Zustimmung einer Person durch eine als KI-Agent registrierte Anwendung erfolgt, wird zurückgehalten. Die Plattform validiert ihn, antwortet mit 202 Accepted und einer Vorschlags-ID und ändert nichts. Die Person sieht den Vorschlag, was er ist und welcher Assistent ihn gesendet hat, und akzeptiert oder lehnt ihn ab. Ein akzeptierter Vorschlag wird genau so geschrieben, wie er gesendet wurde, und gemäß der HL7-Richtlinie zur KI-Transparenz als KI-geschrieben gekennzeichnet. Projekte, die die Akte einsehen können, erhalten einen dünnen proposal.created-Webhook.

Dies ist die Regel, die es einem Assistenten ermöglicht, nützlich zu sein ("Ich habe bemerkt, dass Sie ein neues Medikament erwähnt haben, soll ich es hinzufügen?"), ohne jemals der Autor der Akte zu sein.

Der MCP-Server

Assistenten, die das Model Context Protocol sprechen, verbinden sich direkt mit https://platform.anpheros.com/mcp (streambares HTTP). Personen verbinden sich mit OAuth, auf ihrer eigenen Akte; Entwickler können sich mit einem Sandbox-Schlüssel mit den 30 synthetischen Patienten verbinden. Die Werkzeuge sind die, die Sie von der API erwarten würden:

• list_patients, get_patient_context, get_patient_summary (der Internationale Patientenpass), get_timeline
• get_health_patterns, get_pattern_evidence, get_series, compare_periods (was sich geändert hat und was wiederkehrt, mit Beweisen; keine Diagnosen)
• search_fhir, read_fhir_resource, get_provenance, lookup_code
• validate_fhir_resource, create_fhir_resource, create_patient, import_lab_report
• sandbox_status, reset_sandbox

Der Server ist im MCP-Registry als com.anpheros/fhir aufgeführt. Die Einrichtung für Claude, ChatGPT und andere Clients finden Sie unter developers.anpheros.com/guides/mcp.

Private Modelle und EU-Residenz

Die Plattform ruft kein Modell in Ihrem Namen auf; sie stellt Kontext bereit und akzeptiert Vorschläge. Welches Modell den Kontext liest, ist Ihre Entscheidung: eine gehostete API, eine private Bereitstellung, ein Modell auf der eigenen Hardware eines Krankenhauses. Die Akte selbst bleibt in der EU, auf Cloud Run in europe-west4, mit Herkunftsnachweisen und Audits bei jedem Zugriff.

Was es nicht ist

Die Plattform diagnostiziert nicht und empfiehlt keine Behandlung, und die Kontext-API ist keine klinische Entscheidungsunterstützung. Sie gibt einem Modell die Fakten, gekennzeichnet, unter Zustimmung. Was das Modell sagt, liegt in der Verantwortung desjenigen, der es bereitstellt.

Häufige Fragen

Kann ich ChatGPT oder Claude mit einer Patientenakte verbinden?

Ja, über den MCP-Server, mit der OAuth-Zustimmung der Person zu ihrer eigenen Akte. Für die Entwicklung gibt ein Sandbox-Schlüssel dem Assistenten die 30 synthetischen Patienten.

Schreibt die KI in die Akte?

Nur als Vorschlag, den die Person genehmigt. Nichts, was ein KI-Agent sendet, wird ohne diese Genehmigung angewendet, und akzeptierte Einträge werden als KI-geschrieben gekennzeichnet.

Wie verhindere ich, dass das Modell zu viel sieht?

Drei Möglichkeiten: die von der Person gewährten Bereiche, die Kategorie-Filter für diese Bereiche und das Token-Budget für den Kontextaufruf, das die Elemente nach klinischer Relevanz ordnet und beim Erreichen des Budgets stoppt.

Gibt es eine API für einen Gesundheits-Chatbot in meiner eigenen App?

Ja. Ihre App erhält die Zustimmung der Person über OAuth, ruft die Kontext-API auf, sendet das Ergebnis an das von Ihnen gewählte Modell und, wenn das Modell einen Eintrag vorschlägt, reicht sie ihn als Schreibvorgang ein; die Plattform wandelt ihn in einen Vorschlag um. Die TypeScript- und Dart-SDKs decken die Aufrufe ab.

Wo werden die Daten verarbeitet?

Die Akte wird in der EU gespeichert und bereitgestellt. Wo das Modell läuft, liegt an Ihnen; die Plattform sendet niemals Akten-Daten an ein Modell selbst.