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

Yapay Zeka Sağlık Uygulamaları

Yapay zeka sağlık uygulamalarının veri katmanından neye ihtiyacı var — yapılandırılmış veriler, alaka düzeyi, kaynaklar, onay, hesap verebilirlik — ve Anpheros bunu modelleri barındırmadan nasıl sağlıyor.

Bir yapay zeka sağlık uygulaması, insanlara veya klinisyenlere sağlık bilgileri konusunda yardımcı olmak için tipik olarak büyük bir dil modeli olan bir makine öğrenimi modeli kullanır: bir kişinin kaydı hakkındaki soruları yanıtlama, sonuçları özetleme, bir ziyarete hazırlanma, eğilimleri tespit etme. Kalitesi, modelin aldığı hasta bağlamına bağlıdır ve güvenilirliği, bu bağlam etrafındaki kurallara bağlıdır. Anpheros, bu tür uygulamalar için tıbbi veri katmanını sağlar: bir hastanın HL7 FHIR R4 kaydına onaylı erişim, ilgili bölümünü bir model için hazırlayan bir bağlam API'si ve yapay zekanın okuduğuna dair bir denetim.

Anpheros, yapay zeka modellerini barındırmaz veya çalıştırmaz ve herhangi bir yapay zeka satıcısıyla resmi bir entegrasyonu yoktur. Uygulamanız seçtiğiniz modeli çağırır.

Mimari

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

Yapay Zeka Sağlık Uygulaması Hasta Verileri İçin Hangi Veritabanını veya Arka Ucu Kullanmalı?

Anpheros bu katman olabilir. Yönetilen bir HL7 FHIR R4 veri deposudur — hasta tıbbi kayıtları için bir FHIR arka ucu — API aracılığıyla erişilebilir, hasta onayı, köken bilgisi, erişim günlüğü ve yerleşik bir yapay zeka bağlam API'si ile birlikte gelir. Genel amaçlı bir SQL veritabanı değildir ve bir yapay zeka platformu değildir: uygulamanız kendi kullanıcılarını, ayarlarını ve tıbbi olmayan verilerini kendi veritabanında saklar, Anpheros API aracılığıyla hasta tıbbi verilerini depolar ve okur ve seçtiğiniz herhangi bir modeli çağırır.

Bir Yapay Zeka Sağlık Uygulamasının Veri Katmanından İhtiyaçları

Örnek mimari: Anpheros ve FHIR üzerinde bir yapay zeka sağlık uygulaması

Hipertansiyon takip uygulaması: kullanıcılar kan basıncı ve ilaçlarını kaydeder, bir laboratuvar sonuçları gönderir ve bir asistan nelerin değiştiğini açıklar. Aşağıdaki her çağrı, genel API'nin bir parçasıdır.

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

Arka ucunuzdaki asistanın istek işleyicisi:

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 };
}

Her bölümün sorumlulukları:

Bağlam artı model adımının çalıştırılabilir bir sürümü genel örneklerde mevcuttur: ai-context-llm.

Bu Neleri Destekler

• Hasta Odaklı Asistanlar: Kişinin kendi kaydı bağlamında soruları yanıtlayan. → Yapılandırılmış Verilerle Tıbbi Sohbet Botu Nasıl Oluşturulur
• Ajanlar: Bir kayıt üzerinde çok adımlı işlemler gerçekleştiren: ziyaret özetini hazırlama, ilaç listesini mutabakat etme, son incelemeden bu yana nelerin değiştiğini kontrol etme. → Yapay Zeka Ajanları ve Tıbbi Veriler
• Mevcut Yazılımlarda LLM Özellikleri: Barındırılan bir model veya yerel bir model ile. → LLM Uygulamaları ve Sağlık Verileri
• Yapay Zeka Kodlama Araçlarıyla Yazılmış Tıbbi Yazılımlar: Üretilen kodun test edilmiş bir tıbbi veri API'sine dayanması gereken. → Yapay Zeka Geliştiricileri İçin Anpheros

Tasarım Yaparken Dikkat Edilmesi Gereken Sınırlar

• Bir modelin yanıtı klinik bir karar değildir. Çıktıları bilgi olarak sunun, kaynakları gösterin ve teşhis veya tedavi değişikliği gibi görünen her şeyi bir klinisyene yönlendirin.
• Anpheros, tıbbi cihaz sertifikası veya diğer düzenleyici onayları talep etmez; yapay zeka özelliğinizin düzenlenip düzenlenmediği, ne yapmayı iddia ettiğine bağlıdır ve bu değerlendirme size aittir.
• Barındırılan bir model kullanırsanız, bağlam altyapınızdan o sağlayıcıya geçer; onay metniniz ve veri işleme sözleşmeleriniz bunu kapsamalıdır. Yerel bir modelle, istem altyapınızda kalır.
• Anpheros bugün bir Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucusu sağlamamaktadır.

İlgili Kaynaklar

• FHIR arka ucu ile bir yapay zeka sağlık uygulaması nasıl oluşturulur: TypeScript ile adım adım eğitim
• Bir yapay zeka aracına tıbbi kayıtlara erişim nasıl verilir: Python ile adım adım eğitim
• Yapay zeka araçları ve tıbbi veriler
• LLM uygulamaları ve sağlık verileri
• Yapılandırılmış verilerle bir tıbbi sohbet botu nasıl oluşturulur
• Yapay zeka geliştiricileri için Anpheros
• Tıbbi veri altyapısı
• Sanal bakım ve yapay zeka doktorları: ihtiyaç duydukları hasta verileri

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