Intégration des DMI avec les assistants médicaux IA : un dossier FHIR, une API de contexte et un serveur MCP

Connecter un modèle linguistique à un dossier médical soulève trois questions avant la première requête : que voit le modèle, qui l'a autorisé, et que se passe-t-il s'il veut écrire quelque chose en retour. La plateforme Anpheros répond aux trois dans l'API, ainsi l'assistant que vous créez (ou celui que vos utilisateurs ont déjà) peut travailler sur un dossier sans inventer ses propres règles. Ce guide couvre l'API de contexte, le serveur MCP et le flux de propositions.

Version technique pour les développeurs : Assistant médical IA · Serveur MCP sur developers.anpheros.com, avec les requêtes, les réponses et les limites. Cette page est la version en langage clair.

Ce que le modèle voit : l'API de contexte

POST /v1/context crée un résumé prêt pour l'IA d'un patient dans une limite de jetons que vous définissez. Chaque élément porte un author_type (patient, praticien, appareil, importé, dérivé) et sa source, afin que le modèle puisse distinguer une valeur de laboratoire d'un symptôme auto-déclaré et un diagnostic médical d'une supposition. La limite décide de ce qui est inclus en premier : problèmes actifs, médicaments actuels, allergies, résultats récents, puis le reste. Vous obtenez des sections étiquetées ou, avec format: "text", un bloc rendu prêt pour une requête, plus une liste omitted nommant ce qui n'a pas pu être inclus.

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"}'

Les mêmes étiquettes de provenance sont ce qui rend la sortie défendable plus tard : un résumé d'assistant peut indiquer d'où provient chaque déclaration.

Qui l'a autorisé : consentement, pas configuration

Le jeton dans l'appel ci-dessus provient de la personne, via OAuth 2.1 avec PKCE, avec les scopes et la durée qu'elle a choisis. Une application IA est enregistrée comme n'importe quelle autre, demande comme n'importe quelle autre et est listée dans les "Connexions" de la personne comme n'importe quelle autre. La révocation l'arrête à la prochaine requête. Une clé de projet seule ne voit que les patients que le projet a créés ; elle ne remplace jamais le consentement.

Écrire en retour : propositions, pas écritures

Une écriture effectuée sous le consentement d'une personne par une application enregistrée comme agent IA est retenue. La plateforme la valide, répond 202 Accepted avec un ID de proposition, et ne change rien. La personne voit la proposition, ce qu'elle est et quel assistant l'a envoyée, et l'accepte ou la rejette. Une proposition acceptée est écrite exactement telle qu'envoyée, marquée comme écrite par IA conformément aux directives de transparence IA de HL7. Les projets qui peuvent voir le dossier reçoivent un webhook léger proposal.created.

C'est la règle qui permet à un assistant d'être utile ("J'ai remarqué que vous avez mentionné un nouveau médicament, voulez-vous que je l'ajoute ?") sans jamais être l'auteur officiel.

Le serveur MCP

Les assistants qui parlent le protocole Model Context se connectent directement à https://platform.anpheros.com/mcp (HTTP streamable). Les personnes se connectent avec OAuth, sur leur propre dossier ; les développeurs peuvent se connecter avec une clé sandbox sur les 30 patients synthétiques. Les outils sont ceux que vous attendez de l'API :

• list_patients, get_patient_context, get_patient_summary (le Résumé International du Patient), get_timeline
• get_health_patterns, get_pattern_evidence, get_series, compare_periods (ce qui a changé et ce qui revient, avec preuves ; pas des diagnostics)
• search_fhir, read_fhir_resource, get_provenance, lookup_code
• validate_fhir_resource, create_fhir_resource, create_patient, import_lab_report
• sandbox_status, reset_sandbox

Le serveur est listé dans le registre MCP sous le nom com.anpheros/fhir. La configuration pour Claude, ChatGPT et d'autres clients se trouve sur developers.anpheros.com/guides/mcp.

Modèles privés et résidence dans l'UE

La plateforme n'appelle pas de modèle en votre nom ; elle sert le contexte et accepte les propositions. Le modèle qui lit le contexte est votre décision : une API hébergée, un déploiement privé, un modèle sur le matériel propre d'un hôpital. Le dossier lui-même reste dans l'UE, sur Cloud Run en europe-west4, avec la provenance et l'audit sur chaque accès.

Ce que ce n'est pas

La plateforme ne diagnostique pas et ne recommande pas de traitement, et l'API de contexte n'est pas un support de décision clinique. Elle donne au modèle les faits, étiquetés, sous consentement. Ce que le modèle dit est la responsabilité de celui qui le déploie.

Questions fréquentes

Puis-je connecter ChatGPT ou Claude à un dossier patient ?

Oui, via le serveur MCP, avec le consentement OAuth de la personne sur son propre dossier. Pour le développement, une clé sandbox donne à l'assistant les 30 patients synthétiques.

L'IA écrit-elle dans le dossier ?

Seulement sous forme de proposition que la personne approuve. Rien de ce qu'un agent IA envoie n'est appliqué sans cette approbation, et les entrées acceptées sont marquées comme écrites par IA.

Comment empêcher le modèle de voir trop d'informations ?

Trois façons : les scopes que la personne accorde, les filtres de catégorie sur ces scopes, et la limite de jetons sur l'appel de contexte, qui ordonne les éléments par pertinence clinique et s'arrête à la limite.

Existe-t-il une API pour un chatbot de santé dans ma propre application ?

Oui. Votre application obtient le consentement de la personne via OAuth, appelle l'API de contexte, envoie le résultat au modèle que vous choisissez et, si le modèle suggère une entrée, la soumet comme une écriture ; la plateforme la transforme en proposition. Les SDK TypeScript et Dart couvrent les appels.

Où les données sont-elles traitées ?

Le dossier est stocké et servi depuis l'UE. L'endroit où le modèle s'exécute dépend de vous ; la plateforme n'envoie jamais de données du dossier à un modèle elle-même.