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의료 애플리케이션 아키텍처

다이어그램 및 데이터 흐름: 환자에서 애플리케이션, Anpheros API, FHIR 레코드 및 외부 서비스로, 그리고 AI 에이전트에서 컨텍스트 API를 통해 승인된 데이터로.

Anpheros는 애플리케이션(또는 AI 에이전트)과 환자 레코드 간의 의료 데이터 계층입니다. 애플리케이션은 자체 사용자 인터페이스와 비즈니스 로직을 유지합니다. 의료 기록, 동의, 출처 및 감사는 Anpheros에 저장되며 단일 API를 통해 액세스할 수 있습니다.

  Your application, backend or AI agent
  (mobile app, web app, clinic system, lab system, LLM-based assistant)
                        │  HTTPS · API key (sk_test_ / sk_live_) or OAuth token (at_…)
                        ▼
  Anpheros Platform API
  ├─ /v1        simplified REST: patients, observations, conditions, medications,
  │             documents, timeline, provenance, context, labs, webhooks
  ├─ /fhir/R4   strict FHIR R4: 26 resource types, search, history, transactions,
  │             $everything, $summary (IPS), $validate
  └─ /oauth     OAuth 2.1 + PKCE, SMART on FHIR, OpenID Connect
                        │  every request: project isolation · scopes · rate limits
                        ▼
  One FHIR R4 record per patient
  ├─ versions of every resource (history)   ├─ Provenance for every write
  ├─ Consent resources for every grant      └─ access log visible to the patient
                        │
                        ▼
  Events out: signed webhooks to your server (ids only, never clinical content)

환자의 관점: 개인에서 외부 서비스로

Patient
   ↓   uses an app, chooses what to share, sees every access
Healthcare application          Anpheros Daily, or your own app
   ↓   REST v1 / FHIR R4 over HTTPS, API key or OAuth token
Anpheros API
   ↓   isolation, scopes, idempotency, provenance
FHIR medical data               the patient's record: 26 resource types, every version kept
   ↓   only what the patient allowed, only for as long as allowed
External healthcare services    laboratories (lab import), clinics (directory, acting-as),
                                other apps (OAuth / SMART), your backend (webhooks)

AI 뷰: 에이전트에서 승인된 데이터로

AI agent or LLM application     runs the model you choose — hosted or local
   ↓   POST /v1/context  {patient, task, question, budget_tokens}
Medical context API             plans which parts of the record matter, fits them into the budget,
   ↓                            labels every item with author type and source, records a manifest
Authorised medical data         only records the project created or the patient granted;
                                the read appears in the patient's access log

모델은 절대 자격 증명을 받지 않으며 Anpheros를 직접 호출하지 않습니다. 애플리케이션이 컨텍스트를 요청하고 모델에 보낼 데이터를 결정합니다. API 호출을 포함한 두 가지 완전한 예시: AI 의료 애플리케이션의 AI 의료 애플리케이션과 AI 에이전트 및 의료 데이터의 동의된 에이전트. 자세한 내용: AI 에이전트 및 의료 데이터, LLM 애플리케이션 및 의료 데이터.

레코드

모든 환자는 FHIR R4 리소스로 구성된 하나의 레코드를 가집니다: Observation (활력 징후, 검사 결과, 증상 및 일일 활동 요약), Condition, EpisodeOfCare, MedicationStatement, MedicationAdministration, DocumentReference, Immunization, AllergyIntolerance 및 기타 — 총 26가지 유형이 있으며, CapabilityStatement (GET /fhir/R4/metadata)에서 실시간으로 확인할 수 있습니다. 학습해야 할 독점적인 스키마는 없습니다. REST API는 동일한 리소스에 대한 더 간단한 뷰이며, ID도 동일합니다.

암묵적으로 덮어쓰는 일은 없습니다. 각 업데이트는 새 버전을 생성하며 (/fhir/R4/{type}/{id}/_history), 각 버전은 해당 버전을 작성한 프로젝트와 해당 프로젝트가 작성된 조직을 기록합니다.

두 가지 접근 방식

프로젝트는 환자가 액세스 권한을 부여하지 않는 한 다른 프로젝트의 환자를 볼 수 없습니다. 각 프로젝트는 동일한 사람에 대해 자체 식별자(pairwise ids)를 받으므로, ID는 애플리케이션 간에 상관 관계를 파악할 수 없으며, 귀하의 접근 범위를 벗어난 기록은 403이 아닌 404으로 응답합니다.

두 가지 환경

샌드박스와 프로덕션은 별도의 데이터베이스입니다. 샌드박스 키(sk_test_)는 실제 환자에게 물리적으로 접근할 수 없으며, 각 샌드박스 프로젝트는 30명의 합성 환자 복사본을 받아 자유롭게 변경하고 재설정할 수 있습니다. 프로덕션 키(sk_live_)는 검증된 조직에 발급됩니다.

데이터 흐름

애플리케이션이 작성합니다. POST /v1/patients/{id}/observations을 Idempotency-Key와 함께 작성합니다. 플랫폼은 FHIR Observation을 저장하고, Provenance (작성자 유형: patient, practitioner, device, import 또는 ai)를 작성하며, 액세스를 기록하고 구독된 엔드포인트로 resource.created 웹훅을 보냅니다.

다른 애플리케이션이 동의 하에 읽습니다. 환자는 호스팅된 동의 페이지(/oauth/authorize)에서 레코드와 기간(30–365일)을 선택하여 이를 승인합니다. 애플리케이션은 코드를 토큰으로 교환하고 스코프가 허용하는 것만 읽습니다. 환자는 애플리케이션, 해당 스코프 및 액세스 로그의 모든 읽기 기록을 볼 수 있으며 언제든지 이를 철회할 수 있습니다.

실험실에서 결과를 전달합니다. POST /v1/patients/{id}/labs/import을 CSV, HL7 v2 ORU^R01 또는 JSON 보고서와 함께 전달합니다. 각 결과는 알려진 경우 LOINC 코드가 있는 실험실 Observation이 되며, 동일한 보고서를 다시 보내는 것도 안전합니다.

AI 모델이 컨텍스트를 필요로 합니다. POST /v1/context은 토큰 예산 내에서 작업과 관련된 레코드의 부분을 반환하며, 각 항목은 출처로 레이블이 지정됩니다. 이 호출은 매니페스트 ID와 함께 기록됩니다. 모델 자체는 원하는 곳 어디에서나 실행됩니다.

Anpheros와 직접 구축 비교

관련 자료

• Anpheros란 무엇인가요?
• 헬스케어 소프트웨어 개발
• 의료 앱 백엔드 및 데이터베이스
• 헬스케어 앱 구축
• 동의 및 액세스 모델
• 보안, 개인 정보 보호 및 데이터 상주

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