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एआई एजेंटों के लिए दवा डेटा: एटीसी के साथ दवाओं को कैसे कोड करें और उन्हें एफएचआईआर में कैसे स्टोर करें ताकि मॉडल उनका उपयोग कर सके

एआई एजेंट के लिए दवा डेटाबेस कैसे चुनें: एटीसी कोड आपको क्या देते हैं, बंडल की गई शब्दावली उपसमुच्चय क्या कवर करती है और क्या नहीं (कोई इंटरेक्शन नहीं), मेडिकेशन स्टेटमेंट और मेडिकेशन एडमिनिस्ट्रेशन कैसे संरचित होते हैं, और एक एजेंट एंफेरोस प्लेटफॉर्म के माध्यम से दवाओं को कैसे पढ़ता और प्रस्तावित करता है।

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एआई एजेंट जो "Nolvadex 20 mg in the morning" पढ़ता है, उसे यह जानना होगा कि यह टैमोक्सीफेन है, एक एंटी-एस्ट्रोजन, ATC L02BA01, और यह एक दैनिक मौखिक खुराक है, न कि एक बार की। यह ज्ञान कहाँ से आता है, और दवा को कैसे संग्रहीत किया जाता है ताकि अगला सिस्टम इसे उसी तरह पढ़ सके, यह "मुझे कौन सी दवा डेटाबेस का उपयोग करना चाहिए" के पीछे का असली सवाल है। यह गाइड Anpheros प्लेटफ़ॉर्म के लिए इसका उत्तर देता है और इस बारे में ईमानदार है कि प्लेटफ़ॉर्म क्या प्रदान करता है और क्या नहीं।

डेवलपर्स के लिए तकनीकी संस्करण: एआई एजेंटों के लिए दवा डेटा · FHIR कोड सिस्टम developers.anpheros.com पर, अनुरोधों, प्रतिक्रियाओं और सीमाओं के साथ। यह पृष्ठ सादे भाषा वाला संस्करण है।

पहले कोड: ATC

WHO का एनाटॉमिकल थेराप्यूटिक केमिकल वर्गीकरण हर सक्रिय पदार्थ को एक कोड देता है जो इस आधार पर व्यवस्थित होता है कि वह किस पर कार्य करता है और क्या करता है: C09AA02 एनालाप्रिल है (C कार्डियोवैस्कुलर, C09 रेनिन-एंजियोटेंसिन, C09AA ACE अवरोधक)। ATC मुफ़्त, अंतर्राष्ट्रीय और स्थिर है, यही कारण है कि Anpheros हर दवा को इसके साथ कोड करता है। उत्पाद का नाम code.text में रहता है, इसलिए व्यक्ति अभी भी "Nolvadex" देखता है और एजेंट L02BA01 देखता है।

ATC आपको क्या नहीं देता है: खुराक के रूप, पैकेज आकार, राष्ट्रीय उत्पाद पहचानकर्ता, कीमतें, या इंटरैक्शन। वे देश-विशिष्ट हैं और अक्सर लाइसेंस प्राप्त होते हैं। एक एजेंट जिसे उनकी आवश्यकता है, उसे दूसरे स्रोत की आवश्यकता होती है।

प्लेटफ़ॉर्म क्या प्रदान करता है

  • एक बंडल ATC सबसेट लुकअप के लिए, उन दवाओं के लिए पर्याप्त है जो यूरोप में लोग वास्तव में लेते हैं, प्रदर्शन नामों के साथ, GET /v1/terminology/atc?q= पर और कोड द्वारा GET /v1/terminology/atc/{code} पर खोजा जा सकता है। वही सबसेट MCP टूल lookup_code का समर्थन करता है। सबसेट के बाहर का एक कोड अभी भी एक संसाधन पर उपयोग किया जा सकता है; लुकअप में बस उसके लिए कोई प्रदर्शन नहीं होता है।
  • माप और प्रयोगशाला परिणामों के लिए एक बंडल LOINC सबसेट, /v1/terminology/loinc के तहत समान एंडपॉइंट के साथ।
  • सही आकार वाले FHIR संसाधन: उपचार योजना के लिए MedicationStatement (व्यक्ति क्या लेता है, कब से, कितनी बार), प्रत्येक खुराक के लिए MedicationAdministration लिया गया, बयान से जुड़ा हुआ, ATC J07 वैक्सीन कोड के साथ Immunization, और दवा एलर्जी के लिए ATC के साथ AllergyIntolerance।

प्लेटफ़ॉर्म प्रदान नहीं करता है: एक पूर्ण दवा डेटाबेस, इंटरैक्शन की जाँच, खुराक-सीमा की जाँच या नैदानिक ​​निर्णय समर्थन। वे जानबूझकर बाहर हैं, क्योंकि वे प्लेटफ़ॉर्म को एक चिकित्सा उपकरण बना देंगे। यदि आपके एजेंट को उनकी आवश्यकता है, तो एक लाइसेंस प्राप्त सेवा का उपयोग करें और प्लेटफ़ॉर्म को रिकॉर्ड के रूप में रखें।

एक एजेंट दवाओं को कैसे पढ़ता है

संदर्भ API सक्रिय दवाओं को उनके ATC कोड, पाठ, खुराक और उत्पत्ति (किसने दर्ज किया: रोगी, एक चिकित्सक, एक आयात) के साथ, एक टोकन बजट के भीतर लौटाता है, ताकि मॉडल संसाधनों के ढेर के बजाय एक साफ सूची देखता है। MCP पर वही get_patient_context है, और search_fhir के साथ MedicationStatement?patient=…&status=active कच्चे संसाधन देता है।

curl "$BASE/v1/patients/$PID/medications?status=active" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

एक एजेंट दवाएं कैसे लिखता है

यह लिखता नहीं है; यह प्रस्ताव करता है। व्यक्ति की सहमति के तहत, एक AI एजेंट के रूप में पंजीकृत एक एप्लिकेशन द्वारा भेजा गया एक MedicationStatement, मान्य किया जाता है और एक प्रस्ताव के रूप में रखा जाता है। व्यक्ति "सहायक X टैमोक्सीफेन 20 मिलीग्राम दैनिक जोड़ना चाहता है" देखता है, स्वीकार या अस्वीकार करता है, और केवल एक स्वीकृत प्रस्ताव रिकॉर्ड में प्रवेश करता है, जिसे AI-लिखित के रूप में चिह्नित किया जाता है। एजेंट को ATC कोड भेजना चाहिए जब वह आश्वस्त हो, और हमेशा code.text में उत्पाद का नाम; कोड के बिना मानव-पठनीय पाठ अभी भी स्वीकार किया जाता है और बाद में कोडित किया जा सकता है।

भेजने से पहले, validate_fhir_resource (या POST /fhir/R4/MedicationStatement/$validate) एजेंट को बताता है कि संसाधन अच्छी तरह से तैयार है या नहीं, इसलिए व्यक्ति को कभी भी कुछ गलत को मंजूरी देने के लिए नहीं कहा जाता है।

दूसरा स्रोत चुनना, यदि आपको इसकी आवश्यकता है

यदि एजेंट को "क्या यह इसके साथ इंटरैक्ट करता है" का उत्तर देना चाहिए, तो देश के अनुसार एक स्रोत चुनें (इंटरैक्शन डेटा और उत्पाद पहचानकर्ता भिन्न होते हैं) और लाइसेंस के अनुसार (अधिकांश व्यावसायिक हैं)। परिणाम को अपने स्वयं के एनोटेशन के रूप में रखें, न कि व्यक्ति के रिकॉर्ड में एक संसाधन के रूप में, जब तक कि कोई चिकित्सक इसकी पुष्टि न करे। रिकॉर्ड में वह होना चाहिए जो लिया गया था; सलाह परत आपकी है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Anpheros के पास एक पूर्ण दवा डेटाबेस है?

नहीं। इसमें कोडिंग और लुकअप के लिए एक बंडल ATC सबसेट है, और यह ATC कोड के साथ FHIR संसाधनों के रूप में दवाओं को संग्रहीत करता है। इंटरैक्शन, खुराक की जाँच और राष्ट्रीय उत्पाद कैटलॉग शामिल नहीं हैं।

RxNorm या राष्ट्रीय सूची के बजाय ATC क्यों?

ATC अंतर्राष्ट्रीय और मुफ़्त है, जो एक रिकॉर्ड के लिए मायने रखता है जो सीमाओं के पार एक व्यक्ति का अनुसरण करता है। RxNorm अमेरिका-केंद्रित है; राष्ट्रीय सूचियाँ सीमा पर रुक जाती हैं। एक एप्लिकेशन एक दूसरा कोडिंग (उदाहरण के लिए एक राष्ट्रीय उत्पाद कोड) जोड़ सकता है जो उसी संसाधन पर ATC वाले के बगल में है।

क्या कोई एजेंट किसी व्यक्ति के रिकॉर्ड में दवा जोड़ सकता है?

केवल एक प्रस्ताव के रूप में जिसे व्यक्ति अनुमोदित करता है। AI एजेंट द्वारा भेजा गया कुछ भी उस अनुमोदन के बिना लागू नहीं किया जाता है।

एजेंट को कैसे पता चलता है कि दवा किसने दर्ज की?

संदर्भ API में प्रत्येक आइटम author_type और एक स्रोत ले जाता है, और प्रत्येक संसाधन में एक Provenance होता है। एक चिकित्सक द्वारा दर्ज की गई दवा और रोगी द्वारा टाइप की गई दवा मॉडल के लिए अलग दिखती है, जो कि बिंदु है।

क्या इसे आज़माने का कोई मुफ़्त तरीका है?

हाँ: सैंडबॉक्स मुफ़्त है और इसके 30 सिंथेटिक रोगियों में यथार्थवादी ATC-कोडित दवाएं हैं। मुफ़्त FHIR सर्वर: सैंडबॉक्स देखें।

यह गाइड केवल जानकारी के लिए है और चिकित्सा सलाह का विकल्प नहीं है। अपने स्वास्थ्य संबंधी निर्णयों के लिए, अपने डॉक्टर से बात करें। आपात स्थिति में, 112 पर कॉल करें।
लेखक के बारे में
Adrian Kereky

Founder of Anpheros. An electronics engineer, he spent six years in autonomous driving, on automotive projects run in partnership with Samsung and NVIDIA, designing the architecture of driver-assistance and AI systems that run on NVIDIA chips with CUDA. He then built Anpheros: the patient-controlled medical record and the HL7 FHIR R4 platform it runs on.

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