Инструменты EHR с MCP и FHIR

https://youtu.be/K0t6MRyIqZU?si=Mz4d65DcAD3i2YbO

Этот проект действует как специализированный сервер, предоставляющий инструменты для больших языковых моделей (LLM) и других агентов ИИ для взаимодействия с электронными медицинскими картами (EHR). Он использует стандарт SMART на FHIR для безопасного доступа к данным и протокол контекста модели (MCP) для предоставления инструментов.

Думайте об этом как о защищенном шлюзе и наборе инструментов, позволяющих ИИ безопасно получать доступ к данным пациентов из различных систем электронных медицинских карт и анализировать их.

Основная идея

Система работает в три основных этапа:

1. SMART на FHIR Client (реализовано в рамках этого проекта): безопасно подключается к EHR с использованием стандартной среды запуска приложений SMART. Извлекает широкий спектр информации о пациентах, включая как структурированные данные (например, состояния, лекарства, анализы), так и неструктурированные клинические заметки или вложения.

2. MCP Server (Этот проект): берет извлеченные данные EHR и делает их доступными через набор мощных инструментов, доступных через Model Context Protocol. Эти инструменты позволяют внешним системам (например, моделям ИИ) запрашивать и анализировать данные без необходимости прямого доступа к самой EHR.

3. Интерфейс AI/LLM (внешний потребитель): агент AI или большая языковая модель подключается к серверу MCP и использует предоставленные инструменты, чтобы «задавать вопросы» о записях пациента, выполнять поиск или запускать индивидуальные анализы.

Доступные инструменты

Сервер MCP предлагает несколько инструментов для взаимодействия с загруженными данными EHR:

• grep_record : Выполняет поиск текста или регулярных выражений по всем частям извлеченной записи (структурированные данные FHIR + текст из заметок/вложений). Идеально подходит для поиска ключевых слов или конкретных упоминаний (например, «диабет», «аспирин»).

• query_record : Выполняет запросы SQL SELECT только для чтения непосредственно по структурированным данным FHIR. Полезно для точного поиска на основе известных структур ресурсов FHIR (например, поиск определенных лабораторных результатов по коду LOINC).

• eval_record : Выполняет пользовательский код JavaScript непосредственно на извлеченных данных (ресурсы FHIR + вложения). Обеспечивает максимальную гибкость для сложных вычислений, объединения данных из нескольких источников или пользовательского форматирования.

Такая настройка позволяет инструментам ИИ использовать комплексные данные электронных медицинских карт через стандартизированный и безопасный интерфейс.

(Подробности настройки и использования для разработчиков можно найти в кодовой базе и документации по конкретному модулю.)

Компоненты и использование

Этот проект предлагает различные способы извлечения данных EHR и их предоставления с помощью инструментов MCP:

1. Автономный SMART на веб-клиенте FHIR

Этот проект включает в себя автономное веб-приложение, которое позволяет пользователям подключаться к своим электронным медицинским картам через SMART на FHIR и извлекать свои данные.

• Размещенная версия: Вы можете использовать публично размещенную версию по адресу:
  https://mcp.fhir.me/ehr-connect#deliver-to-opener:$origin
  (Замените $origin фактическим источником окна, открывающего эту ссылку).

• Фильтрация брендов ( Вы можете отфильтровать список поставщиков EHR, отображаемых на странице подключения, добавив параметр запроса brandTags к URL-адресу. Укажите список тегов, разделенных запятыми. Будут отображаться только бренды, соответствующие всем предоставленным тегам (из их конфигурации в brandFiles ). Он поддерживает как логику OR (разделенные запятыми), так и логику AND (разделенные символом вставки ^ ), причем AND имеет приоритет.

  • ?brandTags=epic,sandbox : Показывает бренды с тегами epic ИЛИ sandbox .

  • ?brandTags=epic^dev : Показывает бренды, отмеченные как epic так и dev .

  • ?brandTags=epic^dev,sandbox^prod : Показывает бренды, отмеченные тегами ( epic И dev ) ИЛИ ( sandbox И prod ).

  • Если параметр пропущен, по умолчанию отображаются бренды с тегом prod .

  • Пример: .../ehr-connect?brandTags=hospital^us : Показывает бренды, отмеченные тегами hospital и us .

• Как это работает: при открытии эта страница предлагает пользователю выбрать своего поставщика EHR. Затем она инициирует стандартный поток запуска приложения SMART, перенаправляя пользователя на страницу входа в EHR. После успешной аутентификации и авторизации клиент извлекает полный набор ресурсов FHIR (пациент, состояния, наблюдения, лекарства, документы и т. д.) и пытается извлечь открытый текст из любых связанных вложений (например, PDF, RTF, HTML, найденных в DocumentReference ).

• Вывод данных ( После завершения выборки клиент собирает все данные в объект ClientFullEHR JSON. Этот объект содержит:

  • fhir : словарь, в котором ключами являются типы ресурсов FHIR (например, «Пациент»), а значениями — массивы соответствующих ресурсов FHIR.

  • attachments : массив обработанных объектов вложений, каждый из которых включает метаданные (исходный ресурс, путь, тип контента) и сам контент ( contentBase64 для необработанных данных, contentPlaintext для извлеченного текста).

• Доставка данных: если открыть с помощью хеша #deliver-to-opener:$origin , клиент запросит у пользователя подтверждение, а затем отправит объект ClientFullEHR обратно в открывшее его окно с помощью window.opener.postMessage(data, targetOrigin) .

2. Локальный сервер MCP через Stdio ( src/cli.ts )

Этот режим идеально подходит для локального запуска сервера MCP, часто используется с такими инструментами, как Cursor или другими клиентами ИИ с интерфейсом командной строки.

• Двухэтапный процесс:

  1. Извлечение данных в базу данных: Сначала запустите интерфейс командной строки с флагами --create-db и --db . Это запустит временный веб-сервер и использует ту же логику веб-клиента SMART на FHIR, описанную выше, для извлечения данных. Вместо отправки данных через postMessage он сохраняет данные ClientFullEHR в локальном файле базы данных SQLite.

     # Example: Fetch data and save to data/my_record.sqlite bun run src/cli.ts --create-db --db ./data/my_record.sqlite

     Следуйте инструкциям (открыв ссылку в браузере), чтобы подключиться к своей электронной медицинской карте.

  2. Запустите сервер MCP: После создания файла базы данных снова запустите CLI, указав только файл базы данных. Это загрузит данные в память и запустит сервер MCP, прослушивающий команды на стандартном вводе/выводе.

     # Example: Start the MCP server using the saved data bun run src/cli.ts --db ./data/my_record.sqlite

  • Конфигурация ( этот процесс опирается на файл конфигурации (например, config.epicsandbox.json ), который определяет доступные бренды/конечные точки EHR в массиве brandFiles . Каждая запись в этом массиве указывает данные бренда, включая:

    • url : Путь/URL к файлу определения бренда (например, static/brands/epic-sandbox.json ).

    • tags : массив строк (например, ["epic", "sandbox"] ), используемый для категоризации или фильтрации.

    • vendorConfig : Содержит сведения о клиенте SMART на FHIR ( clientId , scopes ).

• Конфигурация клиента (например, курсор): Настройте клиент MCP для выполнения этой команды. Важно использовать абсолютные пути как для src/cli.ts , так и для файла базы данных.

  { "mcpServers": { "local-ehr": { "name": "Local EHR Search", "command": "bun", // Or the absolute path to bun "args": [ "/home/user/projects/smart-mcp/src/cli.ts", // Absolute path to cli.ts "--db", "/home/user/projects/smart-mcp/data/my_record.sqlite" // Absolute path to DB file ] } } }

3. Полный сервер MCP через SSE ( src/sse.ts / index.ts )

Этот режим запускает постоянный сервер, подходящий для сценариев, где несколько клиентов могут подключаться по сети. Он использует Server-Sent Events (SSE) для канала связи MCP.

• Аутентификация: Аутентификация клиента основана на OAuth 2.1, как указано в Model Context Protocol. Сервер предоставляет стандартные конечные точки ( /authorize , /token , /register и т. д.).

• Извлечение данных: когда клиент инициирует соединение OAuth, сервер сам обрабатывает поток SMART на FHIR, извлекает данные ClientFullEHRво время процесса авторизации и сохраняет их в памяти (или в постоянном сеансе) на время подключения клиента.

• Статус: Несмотря на свою функциональность, спецификация MCP для клиентского взаимодействия OAuth 2.1 все еще развивается. Поддержка этого метода аутентификации клиентами в настоящее время крайне ограничена , что затрудняет тестирование этого режима со стандартными клиентами за пределами специализированных инструментов разработчика или отладки. Этот режим SSE следует считать экспериментальным .