医疗基础设施与安全
医疗 API
应用程序如何读写医疗数据：医疗 API 和 FHIR API、免费 FHIR 服务器和沙盒、患者同意、远程监测、实验室连接器，以及让 AI 助手受控访问记录。
医疗 API 是应用程序读写医疗数据的接口，理想情况下以标准 FHIR 资源的形式提供，并具备患者同意和每次访问的审计记录。选择或构建医疗 API 意味着要确定数据模型、身份验证（OAuth 2.0、OpenID Connect、SMART on FHIR）、同意管理、数据托管位置，以及开发者如何使用合成数据而非真实患者数据进行测试。
| 数据模型 | FHIR R4 资源，或映射到 FHIR 的自定义模型 |
|---|---|
| 访问 | OAuth 2.0、OpenID Connect、SMART on FHIR 权限范围 |
| 控制 | 每次读写都有患者同意和审计日志 |
| 测试 | 使用合成患者的沙盒 |
| 常见数据来源 | EHR、实验室（HL7 v2、CSV）、可穿戴设备、患者录入 |
什么是医疗 API，如何选择后端？
- 医疗数据 API：如何选择、读写患者记录，一小时搞定选择医疗数据 API 的实用指南：FHIR R4 或 REST，患者同意，数据来源，欧盟托管，免费沙盒。包含在 Anpheros 平台上读取实验室结果、用药和时间线的具体 API 调用。
- FHIR 平台作为后端：FHIR 后端即服务能为您带来什么，又不能带来什么FHIR 平台不仅仅是一个 FHIR 服务器。托管式 FHIR 后端必须包含哪些内容（同意、出处、成对 ID、Webhooks、欧盟居民身份），Anpheros 平台是如何构建的，以及何时应该自行运行服务器。
- 免费 FHIR 服务器供开发使用：包含 30 名模拟患者和六个月历史数据的沙盒在哪里可以获取免费的 FHIR R4 服务器并立即开始编写：Anpheros 沙盒，自助服务，包含 30 名模拟患者，逼真的 LOINC、ICD-10 和 ATC 数据，REST API、Webhooks 和 SDK。了解限制、重置以及数据详情。
- Medplum Alternatives: Managed FHIR Backends ComparedMedplum alternatives compared by what a small team building a patient or clinic app needs: a FHIR R4 API in minutes, patient consent built in, EU hosting, predictable cost, and whether you run servers yourself.
- AWS HealthLake & Google Healthcare API AlternativesAWS HealthLake, Google Cloud Healthcare API and Azure Health Data Services are managed FHIR stores for big-cloud teams.
同意、监测和实验室数据如何通过 API 运作？
- 患者同意平台：健康数据 API 中的同意、范围、有效期和撤销如何运作帮助患者同意的平台需要做什么：同意作为一等公民对象，包含范围和有效期；撤销立即生效；患者可以查看访问日志；AI 撰写内容待批准。Anpheros 如何实现。
- 使用 FHIR 进行远程患者监测：来自患者自有设备的血压、心率和症状如何在 FHIR 记录上构建远程患者监测，无需额外硬件：来自手机、手表或血压计的读数在获得患者同意后，以 FHIR Observation 的形式到达，您的应用程序会收到一个 webhook，诊所可以读取这些系列数据。Anpheros 提供什么，什么仍然是您的。
- 实验室连接器：如何在一个请求中将 HL7 v2、CSV 或 JSON 格式的实验室报告转换为 FHIR 观察结果如何将实验室连接到患者记录：一次 POST 请求即可完成（HL7 v2 ORU^R01、CSV 或 JSON），结果映射到 LOINC，包含单位、参考范围和实验室作为执行者，未映射的标记会返回。Anpheros 实验室连接器及其应用的规则。
AI 应用如何获得医疗数据的访问权限？
- 面向人工智能的医疗保健 API：在令牌预算内的、带有来源标签的患者上下文人工智能模型从医疗保健 API 中需要什么，而普通的 FHIR 搜索无法提供：首先是正确的事实，每个事实都标明了记录者，并在令牌预算内，在获得同意的情况下。Anpheros 上下文 API 的工作原理，包括请求和响应的格式。
- 电子病历与人工智能医疗助手集成：FHIR记录、上下文API和MCP服务器如何安全地将人工智能医疗助手连接到患者记录：在令牌预算内提供来源标记的上下文，在患者同意下读取，写入作为提案保留直至患者批准。包含Anpheros MCP服务器和上下文API的示例。
- AI 代理的药物数据：如何使用 ATC 编码药物并将其存储在 FHIR 中以便模型使用开发人员应如何为 AI 代理选择药物数据库：ATC 编码的作用、捆绑术语子集涵盖的内容和不涵盖的内容（无药物相互作用）、MedicationStatement 和 MedicationAdministration 的结构，以及代理如何通过 Anpheros Platform 读取和推荐药物。
- 基于医疗记录的 RAG：工作原理及溯源检索增强生成（Retrieval-augmented generation）让语言模型能够根据个人的医疗记录进行回答。了解如何分块（chunk）FHIR 资源和文档，使用结构化过滤器进行索引，在令牌预算内进行检索，引用溯源信息，防御提示注入（prompt injection），评估忠实度（faithfulness），以及何时使用上下文 API 或 MCP 服务器替代手动构建的 RAG。
面向开发者
Anpheros Platform
基于可互操作的健康数据进行构建
Anpheros Platform 是面向医疗记录的 FHIR R4 API，具备患者同意管理、免费沙盒以及 Dart、Flutter 和 TypeScript SDK。