API medyczne dla AI: kontekst pacjenta z etykietą pochodzenia w ramach limitu tokenów

Wyszukiwanie FHIR zwraca wszystko, co pasuje. Model językowy potrzebuje czegoś innego: najważniejszych faktów, najpierw, każdy z informacją, kto go zarejestrował, w rozmiarze pasującym do zapytania. Budowanie tego z surowych zasobów to już projekt sam w sobie, a popełnienie błędu oznacza model, który traktuje zgadywanie pacjenta jak wynik laboratoryjny. Anpheros context API wykonuje tę pracę na platformie, za zgodą osoby, dzięki czemu wybrany model zaczyna od wiarygodnego podsumowania.

Wersja techniczna dla deweloperów: LLM i dane medyczne · Dostęp agenta AI do dokumentacji medycznej na developers.anpheros.com, z żądaniami, odpowiedziami i limitami. Ta strona to wersja w prostym języku.

Żądanie

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"}'

budget_tokens to rozmiar, na jaki możesz sobie pozwolić w zapytaniu. task i opcjonalne question określają, które pozycje są najważniejsze; needs wymienia rodzaje danych, których potrzebujesz; window_days ogranicza, jak daleko wstecz należy sięgać; format wybiera ustrukturyzowane sekcje lub przetworzony blok tekstu. Każde wywołanie jest rejestrowane w dzienniku dostępu osoby jako odczyt kontekstu.

Co wraca

Sekcje oznaczone pochodzeniem (lub, z format: "text", przetworzony blok gotowy do wklejenia do zapytania), plus tokens_used, lista omitted wymieniająca, co nie zmieściło się, warnings i provenance_note. Pozycje są uporządkowane według istotności klinicznej i obcięte do budżetu: najpierw aktywne problemy i alergie, następnie aktualne leki, ostatnie pomiary i wyniki, ostatnie objawy, a potem starsza historia. Każda pozycja zawiera:

• author_type: pacjent, lekarz, urządzenie, import lub pochodne;
• source: aplikacja lub organizacja, która ją utworzyła;
• datę, kod (LOINC, ICD-10, ATC) i wartość wraz z jednostką;
• dla pozycji pochodnych, z czego zostały wyprowadzone.

Notatka o pochodzeniu w odpowiedzi mówi to samo słowami, dzięki czemu model czytający blok tekstowy uczy się również ważyć pozycje. Rozpoznanie zarejestrowane przez lekarza i wpisane przez pacjenta „Myślę, że mam…” są obecne i oznaczone inaczej.

Do czego to służy

• Podsumowanie przed wizytą dla lekarza, wygenerowane przez zaufany model, z faktów wraz ze źródłami.
• Asystent dla pacjenta, który odpowiada na pytanie „co mówiły moje ostatnie wyniki” z podaniem faktycznych liczb i dat.
• Triage lub kierowanie wewnątrz produktu, gdzie model potrzebuje dokumentacji, ale nie może widzieć więcej niż osoba na to pozwoliła.
• Pytania o wzorce („co się zmieniło od wiosny”), dla których platformowy silnik wzorców oraz narzędzia compare_periods i get_series dostarczają dowodów, a nie wniosków.

Czego nie jest

Context API nie jest systemem wsparcia decyzji klinicznych, a platforma nie wywołuje modelu za Ciebie. Zwraca oznaczone fakty; to, co powie model, jest odpowiedzialnością osoby, która go wdrożyła. API nie zawiera również pozycji, których zgoda osoby wyklucza: jeśli zezwolenie obejmuje obserwacje i leki, ale nie dokumenty, kontekst nie zawiera dokumentów.

Zawsze za zgodą

Token w żądaniu należy do osoby, uzyskany przez OAuth 2.1 z wybranymi przez nią zakresami i czasem trwania. Klucz projektu widzi tylko pacjentów, których projekt utworzył. Aplikacja zarejestrowana jako agent AI może czytać za zgodą i może jedynie proponować zapisy, które osoba zatwierdza lub odrzuca.

Ten sam kontekst jest dostępny dla asystentów MCP jako narzędzie get_patient_context na platform.anpheros.com/mcp, dzięki czemu Claude, ChatGPT lub Twój własny agent odczytuje go bez żadnego kodu po Twojej stronie. Zobacz Integracja EMR z asystentami medycznymi AI.

Najczęstsze pytania

Którego modelu używa platforma?

Żadnego. Platforma buduje kontekst; wysyłasz go do wybranego przez siebie modelu, hostowanego lub prywatnego. Dokumentacja nigdy nie opuszcza UE po stronie platformy.

Jak egzekwowany jest budżet?

Pozycje są rangowane według istotności klinicznej i uwzględniane do momentu osiągnięcia budżetu; lista omitted w odpowiedzi wymienia, co zostało pominięte, dzięki czemu model wie, że kontekst jest niepełny.

Czy mogę poprosić tylko o część dokumentacji?

Tak, na trzy sposoby: zakresy zgody osoby ograniczają to, co w ogóle można odczytać, needs i window_days zawężają żądanie, a budżet obcina resztę. Aby uzyskać surową kontrolę, użyj zamiast tego search_fhir lub punktów końcowych /v1.

Czy wynik jest deterministyczny?

Dla tej samej dokumentacji, zgody i budżetu, tak. Nowe wpisy zmieniają go, co jest celem: kontekst odzwierciedla dokumentację taką, jaka jest teraz.

Gdzie mogę to wypróbować?

Piaskownica jest darmowa, a jej 30 syntetycznych pacjentów ma sześć miesięcy zakodowanej historii. Uzyskaj klucz i wywołaj punkt końcowy kontekstu dla któregokolwiek z nich: developers.anpheros.com/guides/first-hour.