HealthChain

エージェントが臨床データを読み取るのは得意でも、正しく書き戻すのが難しい部分であり、汎用エージェントフレームワークはそこをチェックしてくれません。HealthChainは、あらゆるモデルやエージェントに、信頼できる型付き・検証済みのFHIRツールを提供します。適切なシステムから、適切な患者に対して、有効なステータスを持つ正しいコード。さらにリアルタイムのEHR接続と本番デプロイにも対応しているため、作ったものがデモの外でも通用します。

インストール

pip install healthchain

Related MCP server: FHIR MCP Server

クイックスタート

# Scaffold a FHIR Gateway project
healthchain new my-app -t fhir-gateway
cd my-app

# Run locally
healthchain serve

モデルを追加するには app.py を編集し、デプロイ設定を構成するには healthchain.yaml を編集します。

すべてのコマンドの詳細は CLIリファレンス を参照してください。

コア機能

AI開発者や研究者がヘルスケアAIを最短でリリースする方法 — 必要なものが最初からすべて揃い、あなたとともにスケールできるよう構築されています。

なぜ HealthChain なのか？

本格的なヘルスケアAIプロジェクトはどれも、同じ統合インフラをゼロから構築しています。ロジスティック回帰、700億パラメータのモデル、エージェントワークフローのいずれをデプロイする場合でも、学習済みモデルと実稼働の臨床システムの間にある壁は同じです。実際のFHIR API、検証済みの書き込み、複数拠点でのデプロイ、監査可能なガバナンス。既成のソリューションは存在せず、AIとヘルスケアプロトコルの両方を理解するエンジニアは希少で、定着させることが難しいのです。

HealthChainはその複雑な部分を処理するため、あなたは本当に重要なこと、つまりモデルと患者に専念できます。

• リアルタイム向けの最適化 - 最新のデータ出力ではなく、ライブのFHIR APIや統合ポイントに接続します

• バリデーション内蔵 - 型安全なFHIRリソースとバリデーションレポートが、リリース前に破損したデータを検出します。型チェックだけでは見逃しかねない、仕様上無効な臨床コードも含めてです

• 事実の捏造なし - ヘルパーはあなたが渡していない臨床的事を主張しません。自動生成のタイムスタンプも、推測によるステータスもありません。レコードに書き込まれるのは、モデルが生成したものと正確に一致した内容だけです

• あらゆるモデルやエージェントに対応 - LLM、エージェント、従来のML — いずれからでも、検証済みのFHIRが出力できます

• 既存のスタックと連携 - FastAPI、MCP、LangChainと統合

• 本番対応の基盤 - dockerコンテナ化されたデプロイ、設定可能なセキュリティ、NHSおよびHIPAA環境向けに作られたアーキテクチャ

🏆 受賞歴・評価とコミュニティ

特集・登壇実績:

• TLDR AI Newsletter で特集（900K+の購読者）

• Medplum が公開するEpic連携の統合実績として

• NHS Pythonオープンソースカンファレンス で発表（講演を視聴）

• NHSでのAIデプロイ経験から生まれたプロジェクト — 原点となるストーリーはこちら

🤝 パートナーシップと本番運用

製品や組織でHealthChainの導入を検討されていますか？ お問い合わせ から、Webフックの統合、パイロット、共同開発についてご相談ください。コミュニティとの交流には Discord にも参加できます。

使用例

Gatewayの作成 [ドキュメント]

from healthchain.gateway import HealthChainAPI, FHIRGateway
from healthchain.fhir.r4b import Patient

# Create healthcare application
app = HealthChainAPI(title="Multi-EHR Patient Data")

# Connect to multiple FHIR sources
fhir = FHIRGateway()
fhir.add_source("epic", "fhir://fhir.epic.com/r4?client_id=epic_client_id")
fhir.add_source("cerner", "fhir://fhir.cerner.com/r4?client_id=cerner_client_id")

@fhir.aggregate(Patient)
def enrich_patient_data(id: str, source: str) -> Patient:
    """Get patient data from any connected EHR and add AI enhancements"""
    bundle = fhir.search(
        Patient,
        {"_id": id},
        source,
        add_provenance=True,
        provenance_tag="ai-enhanced",
    )
    return bundle

app.register_gateway(fhir)

# Available at: GET /fhir/transform/Patient/123?source=epic
# Available at: GET /fhir/transform/Patient/123?source=cerner

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=8888)

エージェントにFHIRツールを提供する [ドキュメント]

from healthchain.tools import FHIRToolkit

# One toolkit: build, validate, read, and code FHIR — as typed agent tools
kit = FHIRToolkit(bundle="patient_bundle.json")

kit.as_mcp().run()          # serve to Claude or any MCP client
tools = kit.as_langchain()  # or drop into a LangChain agent

または、コードを書かずにターミナルから直接実行:

healthchain mcp --bundle patient_bundle.json

AIアシスタントでの構築

Claude CodeやCodexに最新のAPI、CLI、レシピを提供できるように、HealthChain プラグインをインストールしてください:

# Claude Code
/plugin marketplace add healthchainai/HealthChain
/plugin install healthchain@healthchain

# Codex
codex plugin marketplace add healthchainai/HealthChain
codex plugin add healthchain@healthchain

または、任意のアシスタントに llms.txt を参照させて、最新APIドキュメントの全体像を確認できます。

🛣️ 今後のロードマップ

• 🔒 セキュリティ基盤 — healthchain.yaml で設定し、ゲートウェイミドルウェアが施行するAPI、キー認証、監査ログ、TLS

• 📋 ガバナンスを設定可能に — 臨床的安全性、データアクセス契約、NHS/HIPAAデプロイのコンプライアンス基準を healthchain.yaml の第一級のデプロイ成果物として定義

• 🔌 より深いEHR接続 — さらなるFHIRソース、ライブデータパターン、パイロットデプロイで得られた実例の統合

• 📊 可観測性 — ヘルスケアシステムのための導入テレメトリと監査トレイル

• 🤖 臨床AIエージェント用のツールキット — バリデーションと用語集を内蔵した FHIR ツールを、MCP と LangChain 環経由で配信

🤝 コントリビューション

HealthChainは、次の世代のヘルスケア開発者にとって生まれました。後半データから実システムへモデルを移す研究者、何かを投入する前にFHIRを習得するための何か月もかけたくないAI開発者。最良のコントリビューションは、実際の問題に直面して、それについて具体的な意見を持つ人からもたらされます。

はじめに:

• ヘルスケアや研究データを持つっている方へ クックブックへのコントリビューション を行ってください — ユースケースを持ち合わせてください。私が直接的スサポートします

• ガイドラインについては CONTRIBUTING.md をお読みください

• 技術的な質問や「アイデア → GitHub Discussions

• パイロット・パートナーシップ → メール

🤗 謝辞

このプロジェクトは、HL7 と Boston Children's Hospital が開発した fhir.resources と CDS Hooks 標準に基づいています。

ヘルスケアAIエージェント向けのオープンソース評価ハーネスである groundeval も併せてご覧ください。

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