Try it free in the sandbox · first FHIR call in 5 minutesFree · 30 synthetic patients · no card

Εφαρμογές AI στην υγειονομική περίθαλψη

Τι χρειάζονται οι εφαρμογές AI στην υγειονομική περίθαλψη από το επίπεδο δεδομένων τους — δομημένα δεδομένα, συνάφεια, πηγές, συναίνεση, λογοδοσία — και πώς το Anpheros τα παρέχει χωρίς φιλοξενία μοντέλων.

Μια εφαρμογή Τεχνητής Νοημοσύνης στην υγεία χρησιμοποιεί ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης — συνήθως ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο — για να βοηθήσει άτομα ή κλινικούς ιατρούς με πληροφορίες υγείας: απαντώντας σε ερωτήσεις σχετικά με το αρχείο ενός ατόμου, συνοψίζοντας αποτελέσματα, προετοιμάζοντας μια επίσκεψη, εντοπίζοντας τάσεις. Η ποιότητά του εξαρτάται από το πλαίσιο του ασθενούς που λαμβάνει το μοντέλο, και η αξιοπιστία του από τους κανόνες γύρω από αυτό το πλαίσιο. Το Anpheros παρέχει το επίπεδο ιατρικών δεδομένων για τέτοιες εφαρμογές: συναίνεση πρόσβασης στο αρχείο HL7 FHIR R4 ενός ασθενούς, ένα API πλαισίου που προετοιμάζει το σχετικό μέρος του για ένα μοντέλο, και έναν έλεγχο του τι διάβασε η Τεχνητή Νοημοσύνη.

Το Anpheros δεν φιλοξενεί ούτε εκτελεί μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης και δεν έχει επίσημη ενσωμάτωση με κανέναν προμηθευτή Τεχνητής Νοημοσύνης. Η εφαρμογή σας καλεί το μοντέλο που επιλέγετε.

Η αρχιτεκτονική

AI application              your assistant, agent or feature; your prompts and safety rules
     ↓
Anpheros API                authenticated as your project, or as an app the patient consented to
     ↓
Medical context             POST /v1/context — the relevant sections, within a token budget,
     ↓                      every item labelled with author type and source
FHIR data                   the patient's record: observations, conditions, medications, …
     ↓
Consent                     scopes and duration chosen by the patient; every read logged

Ποια βάση δεδομένων ή backend θα πρέπει να χρησιμοποιεί μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας για δεδομένα ασθενών;

Η Anpheros μπορεί να είναι αυτό το επίπεδο. Είναι μια διαχειριζόμενη αποθήκη δεδομένων HL7 FHIR R4 — ένα FHIR backend για ιατρικά αρχεία ασθενών — προσβάσιμη μέσω ενός API, με συναίνεση ασθενούς, προέλευση, αρχείο καταγραφής πρόσβασης και ενσωματωμένο AI context API. Δεν είναι μια βάση δεδομένων SQL γενικού σκοπού και δεν είναι μια πλατφόρμα AI: η εφαρμογή σας διατηρεί τους δικούς της χρήστες, ρυθμίσεις και μη ιατρικά δεδομένα στη δική της βάση δεδομένων, αποθηκεύει και διαβάζει ιατρικά δεδομένα ασθενών μέσω του Anpheros API και καλεί όποιο μοντέλο επιλέξετε.

Τι χρειάζεται μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας από το επίπεδο δεδομένων της

Παράδειγμα αρχιτεκτονικής: εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για την υγεία σε Anpheros και FHIR

Μια εφαρμογή συντροφιάς για την υπέρταση: οι χρήστες καταγράφουν την αρτηριακή πίεση και τις φαρμακευτικές αγωγές, ένα εργαστήριο στέλνει αποτελέσματα και ένας βοηθός εξηγεί τι άλλαξε. Κάθε κλήση παρακάτω είναι μέρος του δημόσιου API.

Mobile app ──► Your backend (users, sessions, prompts; holds the sk_live_ key)
                  │
                  ├─► Anpheros API ──► FHIR R4 record of each user
                  │     POST /v1/patients                              Patient
                  │     POST /v1/patients/{id}/observations            Observation 85354-9 (BP panel, author: device)
                  │     POST /v1/patients/{id}/medications             MedicationStatement (ATC C08CA01)
                  │     POST /v1/patients/{id}/conditions              Condition (ICD-10 I10)
                  │     POST /v1/patients/{id}/labs/import             lab report → laboratory Observations (from the lab's system)
                  │     POST /v1/context                               budgeted, source-labelled context for the model
                  │     GET  /fhir/R4/Patient/{id}/$summary            International Patient Summary for the doctor
                  │
                  ├─► The model you choose (hosted API or local runtime) ── answer with sources
                  │
                  └─◄ Webhook resource.created (signed) ── a new lab result arrived → prepare an explanation

Ο διαχειριστής αιτημάτων του βοηθού στο backend σας:

import { Anpheros, apiKey } from '@anpheros/sdk';
const anpheros = new Anpheros({ auth: apiKey(process.env.ANPHEROS_KEY!) });

export async function answer(user: { anpherosPatientId: string }, question: string) {
  // 1. Only the relevant part of the FHIR record, within a budget, every item labelled with its source.
  const ctx = await anpheros.context.build({
    patient: user.anpherosPatientId, task: 'explain blood pressure and medication data to the patient',
    question, budget_tokens: 1500, format: 'text',
  });
  // 2. Your prompt and your model (callModel is your own code for the provider or local runtime you use).
  const text = await callModel({ system: RULES_WITH_PROVENANCE, context: ctx.text, question, partial: ctx.omitted });
  // 3. Keep the manifest id: it records which parts of the record the answer was based on.
  return { text, manifestId: ctx.manifest_id };
}

Τι κατέχει κάθε μέρος:

Μια εκτελέσιμη έκδοση του βήματος context-plus-model βρίσκεται στα δημόσια παραδείγματα: ai-context-llm.

Είδη εφαρμογών που υποστηρίζονται

• Βοηθοί εστιασμένοι στον ασθενή που απαντούν σε ερωτήσεις με το προσωπικό αρχείο του ατόμου στο πλαίσιο. → Πώς να δημιουργήσετε ένα ιατρικό chatbot με δομημένα δεδομένα
• Πράκτορες που εκτελούν εργασίες πολλαπλών βημάτων σε ένα αρχείο: προετοιμασία περιλήψεων επισκέψεων, συμφιλίωση λίστας φαρμακευτικής αγωγής, έλεγχος αλλαγών από την τελευταία ανασκόπηση. → Πράκτορες AI και ιατρικά δεδομένα
• Λειτουργίες LLM εντός υφιστάμενου λογισμικού, με φιλοξενούμενο μοντέλο ή τοπικό. → Εφαρμογές LLM και δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης
• Ιατρικό λογισμικό γραμμένο με εργαλεία κωδικοποίησης AI, όπου ο παραγόμενος κώδικας θα πρέπει να βασίζεται σε ένα δοκιμασμένο API ιατρικών δεδομένων. → Anpheros για προγραμματιστές AI

Όρια για τα οποία πρέπει να σχεδιάσετε

• Η απάντηση ενός μοντέλου δεν αποτελεί κλινική απόφαση. Παρουσιάστε τα αποτελέσματα ως πληροφορίες, δείξτε τις πηγές και δρομολογήστε οτιδήποτε μοιάζει με διάγνωση ή αλλαγή θεραπείας σε έναν κλινικό ιατρό.
• Η Anpheros δεν διεκδικεί πιστοποίηση ιατροτεχνολογικού προϊόντος ή άλλες ρυθμιστικές εγκρίσεις· εάν το χαρακτηριστικό AI σας ρυθμίζεται εξαρτάται από το τι ισχυρίζεται ότι κάνει, και αυτή η αξιολόγηση είναι δική σας.
• Εάν χρησιμοποιείτε ένα φιλοξενούμενο μοντέλο, το πλαίσιο (context) εξέρχεται από την υποδομή σας για τον συγκεκριμένο πάροχο· το κείμενο συναίνεσής σας και οι συμφωνίες επεξεργασίας δεδομένων πρέπει να το καλύπτουν. Με ένα τοπικό μοντέλο, η προτροπή (prompt) παραμένει στην υποδομή σας.
• Η Anpheros δεν παρέχει σήμερα διακομιστή Model Context Protocol (MCP).

Σχετικά

• Πώς να δημιουργήσετε μια εφαρμογή AI για την υγεία με backend FHIR: οδηγός βήμα προς βήμα σε TypeScript
• Πώς να δώσετε σε έναν πράκτορα AI πρόσβαση σε ιατρικά αρχεία: οδηγός βήμα προς βήμα σε Python
• Πράκτορες AI και ιατρικά δεδομένα
• Εφαρμογές LLM και δεδομένα υγείας
• Πώς να δημιουργήσετε ένα ιατρικό chatbot με δομημένα δεδομένα
• Anpheros για προγραμματιστές AI
• Υποδομή ιατρικών δεδομένων
• Εικονική φροντίδα και γιατροί AI: τα δεδομένα ασθενών που χρειάζονται

Try it free in the sandbox · first FHIR call in 5 minutesFree · 30 synthetic patients · no card