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AIエージェントのための健康パターン (ベータ)

患者の記録で何が変更され、何が繰り返されるか、固定統計ルールで計算：トレンド、個人の通常レベルからの逸脱、症状の再発、それぞれに期間、証拠、限界があります。診断ではありません。

Anpherosは、固定された統計的ルールによって、患者の記録で何が変更され、何が再発したかを計算し、各所見を期間、その背後にあるリソース、メソッドバージョン、および制限とともにアプリケーションまたはAIエージェントに提供します。 モデルは、少数の数値からトレンドを推測する必要はもうありません。トレンド、その周囲の不確実性、および引用するためのデータが得られます。

ベータ版。サンドボックスでは、任意のサンドボックス認証情報（sk_test_…キーおよびサンドボックスOAuth接続）で機能します。本番環境のレコードでは、個人のOAuth同意の下でのみ実行され、これには個別のanpheros/patterns権限が含まれます。本番環境APIキーは403エラーになります。

何を検出するか

1 回の実行におけるすべてのテストは一緒に補正されます (Benjamini–Hochberg)。検出は、補正された q 値が 0.05 未満 かつ 変化がその測定値のしきい値以上である場合にのみ statistically_supported となります。

これは何かではない

• 診断ではありません。 検出結果は記録を記述するものであり、病名を付けたり治療法の変更を推奨したりすることはありません。すべての検出結果には safety.not_a_diagnosis = true と safety.causal_claim = false が含まれます。
• 原因ではありません。 新しい薬剤の後に発生した変化や、一緒に記録された2つの事象は、一方の原因が他方である証拠にはなりません。関連性は、2つの事象がほぼ同時に発生したことを示すだけであり、それぞれに confounding_possible と not_causal が含まれます。また、症状に対してテストされるのは薬剤開始と睡眠のみであり、すべてのペアがテストされるわけではありません。現時点ではサンドボックス認証情報のみを使用します。
• AIモデルではなく、臨床レビューもまだ行われていません。 すべての数値は、固定されたバージョン管理された統計ルールから来ており、AIモデルがデータを分析することはありません。意味のある変化のしきい値はAIの支援を受けて設定されており、まだ臨床医によるレビューは行われていません。各検出結果には review.thresholds_reviewed_by_clinician でその旨が記載されています。エンジンは、既知のパターンが埋め込まれた合成患者で検証されており、埋め込まれたパターンを見つけ、何もなかった場合は沈黙を保ちます。これは臨床的検証ではありません。

試してみる

各サンドボックスプロジェクトには30人の合成患者がおり、そのうち6人には意図的にパターンが埋め込まれています。GET /fhir/R4/Patient?identifier=https://anpheros.com/fhir/sid/sandbox-persona|<key> を持つ患者を見つけてください。

2026年10月16日より前に作成されたプロジェクトは、ダッシュボードから合成患者をリセットするとこれらのパターンが適用されます。リセットは、患者に対して行われたすべての変更を上書きします。

curl -s https://platform.anpheros.com/v1/patients/$PATIENT/patterns?window_days=180 \
  -H "Authorization: Bearer $ANPHEROS_KEY"

TypeScript SDK (@anpheros/sdk 0.2.0 以降) を使用する場合:

const run = await anpheros.patterns.run(patientId, { window_days: 180, min_strength: 'moderate' });
for (const f of run.findings) console.log(f.summary_text, f.strength, f.limitations.map(l => l.code));

MCPサーバーを使用する場合、エージェントに「過去6ヶ月間でこの患者の記録に何が変更されましたか？」と尋ねてください。これによりget_health_patternsが呼び出され、その後get_pattern_evidence、get_series、compare_periodsに続くことができます。POST /v1/contextは、変更や関係に関する質問、またはpatternsの必要性を尋ねた場合に、patternsセクションを追加します。

エンドポイント

所見の読み取り

• summary_text: 表示または引用しても安全な、プレーンな1文です。
• strength: strong、moderate、weak、またはnot_tested。弱く、テストされていない所見は、証拠ではなく説明です。
• window、comparison_window: 分析された期間。
• evidence (最大20件、期間中に分散) および evidence_total: 所見の背後にあるリソース。バージョン、日付、値、および作成者タイプが含まれます。
• limitations: コード化されており、テキストが付随します。所見とともに表示してください。
• review: 臨床医がしきい値 (現時点ではfalse) をレビューしたかどうか、およびそれらがどこから来たか。
• method、engine_version、input_fingerprint: 同じデータ、構成、およびバージョンは、同じ結果とIDをもたらします。

知っておくべきルール

• まず同意。 OAuthグラントの下では、エンジンはグラントが許可したもののみを読み取ります。読み取れなかったものはomittedにリストされますが、コンテンツはありません。
• ID。 患者はプロジェクト固有のペアワイズIDで表示されます。検索IDはプロジェクトごとに導出されます。レコードが変更されると、所見には新しいIDが付与され、古いIDは404を返します。
• 時間。 読み取り時間に含まれる明示的なオフセット（2026-10-16T00:30:00+03:00）は、その人の現地時間としてカウントされます。UTC（Z）またはオフセットなしの時間は、UTCの日として扱われます。各所見は、time_basis（record_offsets、partly_localまたはlocal_time_unknown）でどちらであるかを示します。ローカル時間はサンドボックスおよび本番環境のレコードで使用されます。現時点では、時刻パターンは計算されていません。
• 除外。 AIによって記述された値、entered-in-errorとマークされた結果、および月のみが判明している日付は使用されず、カウントされます。
• 制限。 1分あたりのパターン実行数は、資格情報ごとに30回です。これは、通常の1分あたり600リクエストに加えて適用されます。

よくある質問

言語モデルを使用していますか？

いいえ。すべての数値は、固定されたバージョン管理された統計的手法から取得されます。ホスト型またはローカルのいずれかのモデルで結果を読むことができます。

データにおける明確な変更が「弱い」とマークされるのはなぜですか？

証拠が、実行中のすべてのテストの補正を生き残らなかった場合、系列が短いかノイズが多い場合、または変更がその測定値のしきい値を下回っている場合です。この所見は、記録が示す内容を依然として記述しています。

本番稼働中のレコードで動作しますか？

はい、2026年10月16日から動作しますが、患者のOAuth同意が必要であり、それには個別のanpheros/patterns権限が含まれている必要があります。この権限は、同意画面に独自の行として表示されます。patient/…スコープの隣にこのスコープをリクエストしてください。これがない同意、および本番稼働中のAPIキーは403エラーとなります。

関連情報

• AIエージェント向けFHIR MCPサーバー
• LLMアプリケーションとヘルスケアデータ
• AIエージェントと医療データ
• 患者同意に基づくヘルスケアAPI

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