HealthChain

에이전트는 임상 데이터를 잘 읽지만, 올바르게 다시 쓰는 것이 어려운 부분이며 일반적인 에이전트 프레임워크는 이를 검사하지 않습니다. HealthChain은 모든 모델이나 에이전트에게 신뢰할 수 있는 타입이 지정되고 검증된 FHIR 도구를 제공합니다: 올바른 시스템에서 올바른 환자에게 올바른 코드, 유효한 상태로 말이죠. 게다가 실시간 EHR 연결과 프로덕션 배포까지 지원하므로 데모 밖에서도 견고하게 작동합니다.

설치

pip install healthchain

Related MCP server: FHIR MCP Server

빠른 시작

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

# Run locally
healthchain serve

app.py를 편집하여 모델을 추가하고, healthchain.yaml을 편집하여 배포 설정을 구성하세요.

모든 명령어는 CLI 참조에서 확인하세요.

핵심 기능

AI 개발자와 연구자가 헬스케어 AI를 출시하는 가장 빠른 방법 — 필요한 모든 것이 기본 제공되며, 함께 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

왜 HealthChain인가?

모든 진지한 헬스케어 AI 프로젝트는 동일한 통합 인프라를 처음부터 구축합니다. 로지스틱 회귀, 700억 파라미터 모델, 또는 에이전트 워크플로우를 배포하든, 훈련된 모델과 실제 임상 시스템 사이의 벽은 동일합니다: 실제 FHIR API, 검증된 쓰기, 다중 사이트 배포, 감사 가능한 거버넌스. 기성 솔루션은 존재하지 않으며, AI와 헬스케어 프로토콜을 모두 이해하는 엔지니어는 드물고 유지하기 어렵습니다.

HealthChain은 이러한 복잡성을 처리하므로 모델과 환자라는 실제로 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

• 실시간 최적화 - 오래된 데이터 내보내기 대신 실시간 FHIR API 및 통합 지점에 연결

• 내장 검증 - 타입 안전한 FHIR 리소스와 배포 전에 손상된 데이터를 잡아내는 검증 보고서 — 타입 검사만으로는 통과되는 스펙에 맞지 않는 임상 코드도 포함

• 허위 사실 없음 - 헬퍼는 전달하지 않은 임상 주장을 추가하지 않습니다: 자동 생성 타임스탬프 없음, 추측 상태 없음 — 기록에 들어가는 것은 모델이 생성한 그대로입니다.

• 모든 모델 또는 에이전트 지원 - LLM, 에이전트, 또는 고전적 ML — 검증된 FHIR 출력

• 기존 스택과 호환 - FastAPI, MCP, LangChain과 통합

• 프로덕션 준비 기반 - Docker화된 배포, 구성 가능한 보안, NHS 및 HIPAA 환경을 위해 설계된 아키텍처

🏆 인정 및 커뮤니티

소개 및 발표:

• TLDR AI Newsletter에 소개됨 (90만 명 이상의 개발자)

• Medplum에 소개됨 — Epic과의 오픈소스 통합

• NHS Python Open Source Conference에서 발표 (발표 보기)

• NHS AI 배포 경험에서 탄생 – 탄생 스토리 읽기

🤝 파트너십 및 프로덕션 사용

제품이나 조직에 HealthChain을 고려하고 계신가요? 통합, 파일럿, 또는 협업에 대해 논의하려면 연락하기 또는 커뮤니티와 연결하려면 Discord에 참여하세요.

사용 예시

게이트웨이 생성 [문서]

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)

에이전트에 FHIR 도구 제공 [문서]

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

또는 코드 없이 터미널에서 바로:

healthchain mcp --bundle patient_bundle.json

AI 어시스턴트와 함께 구축하기

Claude Code 또는 Codex에 최신 API, CLI, 레시피를 제공하려면 HealthChain 플러그인을 설치하세요:

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

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

또는 모든 어시스턴트를 llms.txt로 안내하여 현재 API 문서의 지도를 확인하세요.

🛣️ 우리가 구축해 나가는 방향

• 🔒 보안 기반 — healthchain.yaml을 통해 구성되고 게이트웨이 미들웨어에 의해 강제되는 API 키 인증, 감사 로깅, TLS

• 📋 구성으로서의 거버넌스 — healthchain.yaml에서 일급 배포 산출물로 제공되는 NHS/HIPAA 배포를 위한 임상 안전, 데이터 접근 계약, 규정 준수 표준

• 🔌 더 깊은 EHR 연결 — 더 많은 FHIR 소스, 실시간 데이터 패턴, 파일럿 배포에서 얻은 실제 통합 예시

• 📊 관찰 가능성 — 헬스케어 시스템을 위한 배포 텔레메트리 및 감사 추적

• 🤖 임상 AI 에이전트를 위한 툴킷 — 검증과 용어가 내장된 타입 지정 FHIR 도구, MCP 및 LangChain을 통해 제공

🤝 기여하기

HealthChain은 차세대 헬스케어 개발자들에 의해, 그리고 그들을 위해 만들어졌습니다 — 회고적 데이터에서 실제 시스템으로 모델을 옮기는 연구자, 무언가를 출시하기 전에 FHIR을 배우는 데 몇 달을 쓰고 싶지 않은 AI 개발자. 최고의 기여는 실제 문제에 부딪히고 그에 대해 구체적으로 말할 수 있는 사람들로부터 나옵니다.

시작하기:

• 헬스케어 또는 연구 데이터를 다루고 계신가요? 쿡북 기여하기 — 사용 사례를 가져오시면 제가 직접 지원하겠습니다.

• 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 읽어보세요.

• 기술 질문 및 아이디어 → GitHub Discussions

• 파일럿 및 파트너십 → 이메일

🤗 감사의 말

이 프로젝트는 HL7과 Boston Children's Hospital이 개발한 fhir.resources 및 CDS Hooks 표준을 기반으로 합니다.

또한 groundeval — 헬스케어 AI 에이전트를 위한 오픈소스 평가 하네스를 참조하세요.

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