API de Saúde para IA: contexto do paciente com rótulo de proveniência dentro de um limite de tokens

Um pedido FHIR retorna tudo o que corresponde. Um modelo de linguagem precisa de algo mais: os factos que importam, primeiro, cada um dizendo quem os registou, num tamanho que se ajuste ao pedido. Construir isto a partir de recursos brutos é um projeto em si, e errar significa um modelo que trata a suposição de um paciente como um resultado de laboratório. A API de contexto Anpheros faz esse trabalho na plataforma, sob o consentimento da pessoa, para que o modelo que escolher comece a partir de um resumo defensável.

Versão técnica para programadores: LLMs e dados de saúde · Acesso de agente de IA a registos médicos em developers.anpheros.com, com pedidos, respostas e limites. Esta página é a versão em linguagem simples.

O pedido

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 é o tamanho que pode pagar no pedido. task e uma question opcional orientam quais os itens que vêm primeiro; needs nomeia os tipos de dados que deseja; window_days limita o tempo de consulta para trás; format escolhe secções estruturadas ou um bloco de texto renderizado. Cada chamada está no registo de acesso da pessoa como uma leitura de contexto.

O que volta

Secções rotuladas com proveniência (ou, com format: "text", um bloco renderizado pronto a colar num pedido), mais tokens_used, uma lista omitted nomeando o que não coube, warnings e uma provenance_note. Os itens são ordenados por relevância clínica e cortados no orçamento: problemas ativos e alergias primeiro, depois medicamentos atuais, medições e resultados recentes, sintomas recentes, e depois histórico mais antigo. Cada item carrega:

• author_type: paciente, profissional de saúde, dispositivo, importação ou derivado;
• source: a aplicação ou organização que o escreveu;
• a data, o código (LOINC, ICD-10, ATC) e o valor com a sua unidade;
• para itens derivados, do que foram derivados.

A nota de proveniência na resposta diz o mesmo em palavras, para que um modelo que leia o bloco de texto também aprenda a ponderar os itens. Um diagnóstico registado por um profissional de saúde e um "Acho que tenho..." digitado por um paciente estão ambos presentes, e são rotulados de forma diferente.

Para que serve

• Um resumo pré-consulta para um clínico, gerado pelo modelo em que confia, a partir de factos com fontes.
• Um assistente voltado para o paciente que responde "o que disseram os meus últimos resultados" com os números e datas reais.
• Triagem ou encaminhamento dentro do seu produto, onde o modelo precisa do registo mas não deve ver mais do que a pessoa permitiu.
• Perguntas de padrões ("o que mudou desde a primavera"), para as quais o motor de padrões da plataforma e as ferramentas compare_periods e get_series fornecem evidências em vez de conclusões.

O que se recusa a ser

A API de contexto não é suporte à decisão clínica e a plataforma não chama um modelo por si. Retorna factos rotulados; o que o modelo diz é da responsabilidade de quem o implementa. A API também não inclui itens que o consentimento da pessoa exclui: se a autorização cobre observações e medicamentos mas não documentos, o contexto não tem documentos.

Sempre sob consentimento

O token no pedido é da pessoa, obtido através de OAuth 2.1 com os escopos e duração que escolheu. Uma chave de projeto vê apenas os pacientes que o projeto criou. Uma aplicação registada como agente de IA pode ler sob consentimento e só pode propor escritas, que a pessoa aprova ou rejeita.

O mesmo contexto está disponível para assistentes MCP como a ferramenta get_patient_context em platform.anpheros.com/mcp, para que Claude, ChatGPT ou o seu próprio agente o leiam sem qualquer código do seu lado. Veja Integração EMR com assistentes médicos de IA.

Perguntas frequentes

Qual modelo a plataforma usa?

Nenhum. A plataforma constrói o contexto; envia-o para o modelo que escolher, alojado ou privado. O registo nunca sai da UE do lado da plataforma.

Como é que o orçamento é aplicado?

Os itens são classificados por relevância clínica e incluídos até que o orçamento seja atingido; a lista omitted na resposta nomeia o que foi deixado de fora, para que o modelo saiba que o contexto é parcial.

Posso pedir apenas uma parte do registo?

Sim, de três formas: os escopos do consentimento da pessoa limitam o que pode ser lido de todo, needs e window_days restringem o pedido, e o orçamento corta o resto. Para controlo bruto, use search_fhir ou os endpoints /v1 em vez disso.

A saída é determinística?

Para o mesmo registo, consentimento e orçamento, sim. Novas entradas alteram-no, que é o objetivo: o contexto reflete o registo como está agora.

Onde posso experimentar?

A sandbox é gratuita e os seus 30 pacientes sintéticos têm seis meses de histórico codificado. Obtenha uma chave e chame o endpoint de contexto em qualquer um deles: developers.anpheros.com/guides/first-hour.