Интеграция ЭМК с медицинскими ИИ-ассистентами: запись FHIR, API контекста и MCP-сервер

Подключение языковой модели к медицинской карте вызывает три вопроса еще до первого запроса: что видит модель, кто дал разрешение и что происходит, когда она хочет что-то записать обратно. Платформа Anpheros отвечает на все три в API, поэтому помощник, которого вы создаете (или тот, который уже есть у ваших пользователей), может работать с записью, не придумывая собственных правил. Это руководство охватывает контекстный API, сервер MCP и процесс предложений.

Техническая версия для разработчиков: Медицинский ИИ-помощник · Сервер MCP на developers.anpheros.com с запросами, ответами и ограничениями. Эта страница — версия для широкой аудитории.

Что видит модель: контекстный API

POST /v1/context создает сводку данных пациента, готовую для ИИ, в пределах установленного вами лимита токенов. Каждый элемент имеет author_type (пациент, врач, устройство, импорт, производный) и его источник, поэтому модель может отличить лабораторное значение от симптома, о котором сообщил сам пациент, и диагноз врача от предположения. Бюджет определяет, что включается в первую очередь: активные проблемы, текущие лекарства, аллергии, последние результаты, а затем остальное. Вы получаете помеченные разделы или, с format: "text", готовый блок для запроса, а также список omitted, перечисляющий то, что не поместилось.

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"}'

Те же метки происхождения делают выходные данные обоснованными в дальнейшем: сводка помощника может указать, откуда взялось каждое утверждение.

Кто дал разрешение: согласие, а не конфигурация

Токен в приведенном выше вызове поступает от человека через OAuth 2.1 с PKCE, с выбранными им областями действия и продолжительностью. Приложение ИИ регистрируется как любое другое, запрашивает доступ как любое другое и отображается в разделе "Подключения" пользователя как любое другое. Отзыв разрешения останавливает его при следующем запросе. Ключ проекта сам по себе видит только пациентов, созданных проектом; он никогда не заменяет согласие.

Запись обратно: предложения, а не записи

Запись, сделанная с согласия человека приложением, зарегистрированным как ИИ-агент, удерживается. Платформа проверяет ее, отвечает 202 Accepted с идентификатором предложения и ничего не меняет. Человек видит предложение, его суть и какой помощник его отправил, и принимает или отклоняет его. Принятое предложение записывается точно так, как было отправлено, с пометкой "написано ИИ" в соответствии с руководством HL7 по прозрачности ИИ. Проекты, имеющие доступ к записи, получают тонкий вебхук proposal.created.

Это правило позволяет помощнику быть полезным ("Я заметил, вы упомянули новое лекарство, добавить его?"), никогда не являясь автором записи.

Сервер MCP

Помощники, использующие протокол Model Context Protocol, подключаются напрямую к https://platform.anpheros.com/mcp (потоковая передача HTTP). Люди подключаются через OAuth к своей собственной записи; разработчики могут подключаться с помощью ключа песочницы к 30 синтетическим пациентам. Инструменты — это те, которые вы ожидаете от API:

• list_patients, get_patient_context, get_patient_summary (Международная сводка пациента), get_timeline
• get_health_patterns, get_pattern_evidence, get_series, compare_periods (что изменилось и что повторяется, с доказательствами; не диагнозы)
• search_fhir, read_fhir_resource, get_provenance, lookup_code
• validate_fhir_resource, create_fhir_resource, create_patient, import_lab_report
• sandbox_status, reset_sandbox

Сервер указан в реестре MCP как com.anpheros/fhir. Настройка для Claude, ChatGPT и других клиентов доступна на developers.anpheros.com/guides/mcp.

Частные модели и резидентство в ЕС

Платформа не вызывает модель от вашего имени; она предоставляет контекст и принимает предложения. Какая модель читает контекст — ваше решение: размещенный API, частное развертывание, модель на собственном оборудовании больницы. Сама запись остается в ЕС, на Cloud Run в europe-west4, с указанием происхождения и аудитом каждого доступа.

Чем это не является

Платформа не ставит диагнозы и не рекомендует лечение, а контекстный API не является системой поддержки клинических решений. Он предоставляет модели факты, помеченные, с согласия. За то, что говорит модель, отвечает тот, кто ее развертывает.

Частые вопросы

Могу ли я подключить ChatGPT или Claude к медицинской карте пациента?

Да, через сервер MCP, с OAuth-согласием человека на его собственную запись. Для разработки ключ песочницы предоставляет помощнику 30 синтетических пациентов.

ИИ записывает данные в карту?

Только в виде предложения, которое человек одобряет. Ничто, отправленное ИИ-агентом, не применяется без этого одобрения, а принятые записи помечаются как "написанные ИИ".

Как мне помешать модели видеть слишком много?

Три способа: области действия, которые предоставляет человек, фильтры категорий для этих областей действия и бюджет токенов для вызова контекста, который упорядочивает элементы по клинической релевантности и останавливается на бюджете.

Существует ли API для чат-бота по вопросам здоровья в моем собственном приложении?

Да. Ваше приложение получает согласие человека через OAuth, вызывает контекстный API, отправляет результат выбранной вами модели и, если модель предлагает запись, отправляет ее как запись; платформа преобразует ее в предложение. SDK TypeScript и Dart охватывают вызовы.

Где обрабатываются данные?

Запись хранится и предоставляется из ЕС. Где работает модель — решать вам; платформа никогда не отправляет данные записи самой модели.