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Padrões de saúde para agentes de IA (beta)

O que mudou num registo de paciente e o que se repete, calculado por regras estatísticas fixas: tendências, desvios do nível habitual da pessoa e recorrência de sintomas, cada um com o seu período, evidência e limitações; não diagnósticos.

A Anpheros calcula o que mudou no registo de um paciente e o que é recorrente, por regras estatísticas fixas, e entrega cada descoberta à sua aplicação ou agente de IA com o seu período, os recursos subjacentes, a versão do método e as suas limitações. Um modelo já não tem de adivinhar uma tendência a partir de um punhado de números: recebe a tendência, a incerteza em torno dela e os dados para citar.

Beta. Na sandbox funciona com quaisquer credenciais de sandbox (chaves sk_test_… e ligações OAuth de sandbox). Em registos de produção, funciona apenas sob o consentimento OAuth de um paciente que inclua a permissão separada anpheros/patterns; as chaves API de produção recebem 403.

O que encontra

Tipo	Pergunta que responde	Método
`trend`	Uma medição está a subir ou a descer na janela?	Inclinação de Theil–Sen com Mann–Kendall num valor por dia (medianas semanais para dados de monitorização densos), corrigido quando os dias vizinhos são semelhantes
`trend` (`change_between_results`)	Como é que um teste laboratorial com dois a cinco resultados mudou?	Primeiro e último resultado, com o mais recente comparado com o intervalo de referência do relatório; descrito, não testado
`trend` (`event_rate_change`)	Um sintoma é registado com mais ou menos frequência?	Dias de sintoma em relação aos dias em que a pessoa registou algo, últimos 30 dias contra os 90 anteriores, teste exato
`baseline_deviation`	A última semana é invulgar para esta pessoa?	Últimos 7 dias contra os dias 8–60, Mann–Whitney ou diferença de médias ajustada por autocorrelação
`recurrence`	Episódios de sintomas voltam em intervalos regulares?	Intervalos entre o início dos episódios, Monte Carlo semeado contra episódios colocados aleatoriamente
`association` (`around_medication_start`, sandbox)	Um sintoma é registado com mais ou menos frequência desde o início de uma medicação?	Dias de sintoma em relação aos dias ativos nos 30 dias desde o início contra até 90 dias antes, teste exato
`association` (`after_short_sleep`, sandbox)	Um sintoma é registado com mais frequência em dias com menos de 6 horas de sono?	Dias com sono medido e um registo pela pessoa, noites curtas contra noites mais longas, teste exato de Fisher
`convergence` (`recent_changes_together`, sandbox)	Várias coisas mudaram no mesmo período recente?	Nenhum teste novo: agrupa pelo menos duas alterações recentes (uma semana invulgar, um sintoma com mais ou menos frequência) que são cada uma estatisticamente suportada; diz apenas que aconteceram juntas

Todos os testes de uma execução são corrigidos em conjunto (Benjamini–Hochberg). Uma descoberta é statistically_supported apenas quando o valor q corrigido é inferior a 0.05 e a alteração é pelo menos o limiar para essa medição.

O que não é

Não é um diagnóstico. As descobertas descrevem o registo; nunca nomeiam uma condição nem recomendam uma alteração de tratamento. Cada descoberta inclui safety.not_a_diagnosis = true e safety.causal_claim = false.
Não é uma causa. Uma alteração após uma nova medicação, ou duas coisas registadas em conjunto, não é prova de que uma causou a outra. As associações dizem apenas que duas coisas aconteceram aproximadamente ao mesmo tempo; cada uma inclui confounding_possible e not_causal, e apenas os inícios de medicação e o sono são testados contra sintomas, não todos os pares. Com credenciais de sandbox apenas por agora.
Não é um modelo de IA, e ainda não foi revisto clinicamente. Cada número provém de regras estatísticas fixas e versionadas; nenhum modelo de IA analisa os dados. Os limiares para uma alteração significativa foram definidos com assistência de IA e ainda não foram revistos por um clínico; cada descoberta indica isso em review.thresholds_reviewed_by_clinician. O motor é validado em pacientes sintéticos com padrões conhecidos plantados: encontra o que foi plantado e permanece silencioso quando nada foi. Isso não é validação clínica.

Experimente

Cada projeto de sandbox tem 30 pacientes sintéticos, e seis deles têm um padrão plantado. Encontre um com GET /fhir/R4/Patient?identifier=https://anpheros.com/fhir/sid/sandbox-persona|<key>.

Paciente	O que foi plantado	O que o motor reporta
p01 Andrei Popescu	Pressão arterial diária em casa, a cair cerca de 8/5 mmHg ao longo de seis meses	`trend.decreasing` para sistólica (8480-6) e diastólica (8462-4)
p06 Giulia Rossi	Uma dor de cabeça a cada 7 dias, com uma margem de um dia	`recurrence.intervals` para dor de cabeça (R51)
p17 Ciarán Murphy	Fadiga em cerca de metade dos últimos 30 dias, contra 1 dia em 12 antes	`frequency.increased` para fadiga (R53)
p19 Felix Gruber	Frequência cardíaca de repouso de um relógio, cerca de 9 bpm acima do seu nível habitual na última semana	`baseline.higher` para frequência cardíaca de repouso (40443-4)
p20 Ivana Horvat	Frequência cardíaca de repouso de um relógio, a estabilizar cerca de 16 bpm ao longo de seis meses	`trend.decreasing` para frequência cardíaca de repouso (40443-4)
p30 Jan Kowalczyk	Dados densos de relógio e de casa sem nada plantado	nenhuma descoberta suportada: o motor permanece em silêncio

Os projetos criados antes de 16 de outubro de 2026 recebem estes padrões após a reposição dos seus pacientes sintéticos a partir do painel; uma reposição substitui quaisquer alterações feitas neles.

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

Com o SDK TypeScript (@anpheros/sdk 0.2.0 ou posterior):

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));

Com o servidor MCP, pergunte ao seu agente "O que mudou no registo deste paciente nos últimos seis meses?": ele chama get_health_patterns, e pode dar seguimento com get_pattern_evidence, get_series e compare_periods. POST /v1/context adiciona uma secção patterns para perguntas sobre alterações e relações, ou quando pede a necessidade patterns.

Endpoints

Endpoint	O que retorna
`GET /v1/patients/{id}/patterns`	um run: descobertas, o que não pôde ser computado e porquê, que consentimento excluiu; filtros `window_days` (30–730), `end`, `types`, `min_strength`
`GET /v1/patients/{id}/patterns/{finding_id}`	uma descoberta, recomputada para a mesma janela
`GET /v1/patients/{id}/patterns/{finding_id}/evidence`	todos os recursos de suporte, paginados
`GET /v1/patients/{id}/series?code=…`	uma medição como um valor por dia, com cobertura, lacunas e alterações de origem
`POST /v1/patients/{id}/patterns/compare`	uma medição em dois períodos à sua escolha

Ler um achado

summary_text: uma frase simples, segura para mostrar ou citar.
strength: strong, moderate, weak ou not_tested. Achados fracos e não testados são descrições, não evidências.
window, comparison_window: os períodos analisados.
evidence (até 20, distribuídos ao longo do período) e evidence_total: os recursos subjacentes ao achado, com versão, data, valor e tipo de autor.
limitations: codificado, com texto. Mostre-os com o achado.
review: se um clínico revisou os limiares (false por agora) e de onde provêm.
method, engine_version, input_fingerprint: os mesmos dados, configuração e versões produzem o mesmo resultado e o mesmo id.

Regras a saber

Consentimento primeiro. Ao abrigo de uma concessão OAuth, o motor lê apenas o que a concessão permite; o que não pôde ler está listado em omitted, sem conteúdo.
IDs. Os pacientes aparecem com o ID par do seu projeto; os IDs de localização são derivados por projeto. Quando o registo muda, uma localização recebe um novo ID e o antigo responde com 404.
Tempo. Quando o tempo de uma leitura tem um deslocamento explícito (2026-10-16T00:30:00+03:00), conta no dia da pessoa; os tempos em UTC (Z) ou sem deslocamento permanecem no dia UTC. Cada localização indica qual em time_basis (record_offsets, partly_local ou local_time_unknown). Os dias locais são usados em registos de sandbox e de produção; os padrões de hora do dia ainda não são calculados.
Omitidos. Valores escritos por IA, resultados marcados como erro de introdução e datas conhecidas apenas pelo mês não são utilizados e são contados.
Limites. 30 execuções de padrões por minuto por credencial, além dos habituais 600 pedidos por minuto.

Perguntas frequentes

Utiliza um modelo de linguagem?

Não. Todos os números provêm de métodos estatísticos fixos e versionados. Qualquer modelo, alojado ou local, pode ler os resultados.

Porque é que uma alteração clara nos meus dados é marcada como fraca?

Porque a evidência não sobrevive à correção para todos os testes na execução, a série é curta ou ruidosa, ou a alteração está abaixo do limiar para essa medição. A descoberta ainda descreve o que o registo mostra.

Funciona em registos de produção?

Sim, a partir de 16 de outubro de 2026, mas apenas sob o consentimento OAuth de um paciente que inclua a permissão separada anpheros/patterns, que o ecrã de consentimento mostra numa linha própria. Solicite o âmbito ao lado dos seus âmbitos patient/…; uma concessão sem ele, e qualquer chave de API de produção, resulta em 403.

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