HealthChain

Агенты хорошо читают клинические данные — сложность в том, чтобы корректно записать их обратно, и универсальные агентные фреймворки этого не проверяют. HealthChain даёт любой модели или агенту типизированные, проверенные FHIR-инструменты, которым можно доверять: правильный код из правильной системы, для правильного пациента, с валидным статусом. Плюс подключение к EHR в реальном времени и развёртывание в production — так что ваше решение работает не только в демо.

Установка

pip install healthchain

Related MCP server: FHIR MCP Server

Быстрый старт

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

# Run locally
healthchain serve

Отредактируйте app.py, чтобы добавить свою модель, и healthchain.yaml, чтобы настроить параметры развёртывания.

Полный список команд см. в справочнике по CLI.

Основные возможности

Самый быстрый способ для разработчиков ИИ и исследователей выпустить ИИ для здравоохранения — всё необходимое из коробки, создано с расчётом на масштабирование.

Почему HealthChain?

Каждый серьёзный проект ИИ в здравоохранении с нуля строит одну и ту же интеграционную инфраструктуру. Разворачиваете ли вы логистическую регрессию, модель на 70 млрд параметров или агентный конвейер, стена между обученной моделью и живой клинической системой одна и та же: настоящие FHIR API, проверенные записи, развёртывание на нескольких площадках, аудируемое управление. Готового решения не существует, а инженеры, понимающие и ИИ, и медицинские протоколы, редки и их трудно удержать.

HealthChain берёт на себя эту сложность, чтобы вы могли сосредоточиться на том, что действительно важно: на модели и пациенте.

• Оптимизировано для реального времени — Подключайтесь к живым FHIR API и точкам интеграции вместо устаревших выгрузок данных

• Встроенная валидация — Типобезопасные FHIR-ресурсы и отчёты о валидации, которые ловят битые данные до их отправки — включая невалидные по спецификации клинические коды, которые пропускает только проверка типов

• Никаких выдуманных фактов — Хелперы никогда не добавляют клинических утверждений, которые вы не передавали: никаких автоматически сгенерированных временных меток, никаких угаданных статусов — в запись попадает ровно то, что создала ваша модель

• Любая модель или агент — LLM, агенты или классическое ML — и на выходе проверенный FHIR

• Работает с вашим текущим стеком — Интеграция с FastAPI, MCP и LangChain

• Готовая к production основа — Развёртывание в Docker, настраиваемая безопасность и архитектура, созданная для сред NHS и HIPAA

🏆 Признание и сообщество

Публикации и выступления:

• Представлен в рассылке TLDR AI (900K+ разработчиков)

• Представлен Medplum за интеграцию с Epic с открытым исходным кодом

• Доклад на конференции NHS Python Open Source (смотреть выступление)

• Создан на основе опыта внедрения ИИ в NHS — прочитайте историю создания

🤝 Партнёрства и производственное использование

Изучаете HealthChain для своего продукта или организации? Свяжитесь с нами, чтобы обсудить интеграции, пилоты или сотрудничество, или присоединяйтесь к нашему Discord, чтобы пообщаться с сообществом.

Примеры использования

Создание шлюза [Документация]

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)

Предоставление агенту FHIR-инструментов [Документация]

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

Или прямо из терминала, без кода:

healthchain mcp --bundle patient_bundle.json

Создание с помощью ИИ-ассистента

Установите плагин HealthChain, чтобы предоставить Claude Code или Codex актуальный API, CLI и рецепты:

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

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

Или укажите любому ассистенту на llms.txt для карты актуальной документации API.

🛣️ К чему мы движемся

• 🔒 Основы безопасности — аутентификация по API-ключам, аудит-логирование и TLS, настраиваемые через healthchain.yaml и обеспечиваемые промежуточным ПО шлюза

• 📋 Управление как конфигурация — клиническая безопасность, соглашения о доступе к данным и стандарты соответствия для развёртываний NHS/HIPAA как полноценный артефакт развёртывания в healthchain.yaml

• 🔌 Более глубокая связь с EHR — больше источников FHIR, паттерны живых данных и реальные примеры интеграции из пилотных внедрений

• 📊 Наблюдаемость — телеметрия развёртывания и аудит-следы для медицинских систем

• 🤖 Набор инструментов для клинических ИИ-агентов — типизированные FHIR-инструменты со встроенной валидацией и терминологией, доступные через MCP и LangChain

🤝 Вклад в проект

HealthChain создан следующим поколением разработчиков в здравоохранении и для них — исследователями, которые переносят модели с ретроспективных данных в живые системы, ИИ-разработчиками, которые не хотят тратить месяцы на изучение FHIR, прежде чем выпустить что-то. Лучшие вклады приходят от людей, которые столкнулись с реальной проблемой и могут сказать о ней что-то конкретное.

Начните:

• Работаете с медицинскими или исследовательскими данными? Добавьте рецепт — опишите свой сценарий, и я лично помогу вам его реализовать

• Прочитайте CONTRIBUTING.md с рекомендациями

• Технические вопросы и идеи → GitHub Discussions

• Пилоты и партнёрства → email

🤗 Благодарности

Этот проект основан на fhir.resources и стандартах CDS Hooks, разработанных HL7 и Бостонской детской больницей.

См. также groundeval — средство оценки с открытым исходным кодом для ИИ-агентов в здравоохранении.

© 2024–2026 dotimplement ai. HealthChain — это проект с открытым исходным кодом, поддерживаемый dotimplement ai.