AWS Study Group

Xây dựng các tác nhân AI chăm sóc sức khỏe với máy chủ AWS HealthLake MCP mã nguồn mở

Tác giả: Sriram Sitaraman và Steven Johnston
Ngày phát hành: 07 JAN 2026
Chuyên mục: AWS HealthLake, Generative AI, Healthcare, Industries

Việc xây dựng các ứng dụng AI tác nhân (agentic AI) thời gian thực tương tác với kho dữ liệu AWS HealthLake có thể là một thách thức. Điều này đòi hỏi kiến thức sâu rộng về các hoạt động tài nguyên tương tác chăm sóc sức khỏe nhanh (FHIR) và triển khai AWS SDK.

Chúng tôi rất vui mừng được chia sẻ một máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) mã nguồn mở. Nó giúp hợp lý hóa các hoạt động dữ liệu chăm sóc sức khỏe bằng cách cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho các tài nguyên FHIR của AWS HealthLake. AWS HealthLake là một dịch vụ đủ điều kiện HIPAA để lưu trữ, chuyển đổi và giao dịch dữ liệu chăm sóc sức khỏe ở quy mô lớn bằng cách sử dụng FHIR.

Thông qua HealthLake MCP Server, các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu có thể tương tác với AWS HealthLake bằng AI đàm thoại, giảm đáng kể độ phức tạp của việc quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe. HealthLake MCP Server thiết lập một cơ sở hạ tầng dữ liệu AI hiệu suất cao, quy mô petabyte.

Các tổ chức có thể xây dựng các ứng dụng AI tác nhân thời gian thực hỗ trợ điều phối chăm sóc, hợp lý hóa quy trình làm việc vận hành và mở khóa thông tin hữu ích từ các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe khổng lồ. Điều này giúp rút ngắn thời gian đạt được giá trị, giảm chi phí phát triển và cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân.

Máy chủ MCP là gì?

Đầu tiên, hãy hiểu MCP là gì. MCP là một giao thức mở chuẩn hóa việc kết nối một tác nhân AI với thế giới bên ngoài, bao gồm kho nội dung, nguồn dữ liệu, công cụ kinh doanh và môi trường phát triển.

Về cốt lõi, MCP tuân theo kiến trúc client-server, nơi một ứng dụng máy chủ có thể kết nối với nhiều máy chủ, chẳng hạn như:

  • MCP hosts và clients: Các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI như Kiro CLI, Cursor hoặc Claude cần truy cập dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài.
  • Các máy chủ MCP khác: Các máy chủ nhẹ cung cấp các chức năng cụ thể thông qua các công cụ, kết nối với các nguồn dữ liệu cục bộ hoặc từ xa.
  • Nguồn dữ liệu: Cơ sở dữ liệu, tệp hoặc dịch vụ chứa thông tin mà các tác nhân AI của bạn cần.

Amazon Bedrock AgentCore là một nền tảng tác nhân để xây dựng, triển khai và vận hành các tác nhân hiệu quả cao một cách an toàn ở quy mô lớn bằng cách sử dụng bất kỳ framework và foundation model nào. Với AgentCore, bạn có thể cho phép các tác nhân thực hiện hành động trên các công cụ và dữ liệu với các quyền và quản trị phù hợp. Nó có thể chạy các tác nhân một cách an toàn ở quy mô lớn và giám sát hiệu suất và chất lượng tác nhân trong sản xuất—tất cả mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng. Các dịch vụ AgentCore hoạt động cùng nhau hoặc độc lập với bất kỳ framework mã nguồn mở nào và với bất kỳ foundation model nào, vì vậy bạn không phải lựa chọn giữa tính linh hoạt của mã nguồn mở và bảo mật cũng như độ tin cậy cấp doanh nghiệp.

Đối với các môi trường chăm sóc sức khỏe doanh nghiệp yêu cầu tích hợp với nhiều hệ thống lâm sàng, Amazon Bedrock AgentCore Gateway đóng vai trò là một lớp kết nối thống nhất, chuyển đổi các API và dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiện có thành các công cụ tương thích với MCP. Các tác nhân chăm sóc sức khỏe có thể truy cập dữ liệu HealthLake cũng như hồ sơ sức khỏe điện tử, hệ thống hình ảnh y tế và các công cụ lâm sàng khác thông qua một giao diện duy nhất, được tiêu chuẩn hóa.

Sơ đồ sau đây giải thích cách AWS HealthLake MCP Server cho phép các tác nhân mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truy cập và thực hiện các tác vụ trên dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong các kho AWS HealthLake.

Architecture diagram showing Healthcare AI Agent with user icon and healthcare agent connected to Large Language Model, HealthLake MCP Server containing available tools (list_datastores, get_resource, search_resources, patient_everything, create_fhir_resource, list_fhir_jobs), which connects to AWS HealthLake.
Hình 1 – Kiến trúc tác nhân chăm sóc sức khỏe

AWS HealthLake MCP Server cung cấp các công cụ chuyên biệt để quản lý tài nguyên FHIR trong AWS HealthLake. Được xây dựng trên framework MCP, nó cho phép các trợ lý AI (như Kiro CLI) thực hiện các hoạt động dữ liệu chăm sóc sức khỏe phức tạp thông qua các cuộc trò chuyện ngôn ngữ tự nhiên.

AWS HealthLake MCP Server cung cấp một bộ khả năng mạnh mẽ được thiết kế để hợp lý hóa các tương tác dữ liệu FHIR, đồng thời duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và tuân thủ cấp doanh nghiệp.

Các khả năng này bao gồm:

  • Các hoạt động FHIR toàn diện: Máy chủ cung cấp chức năng tạo, đọc, cập nhật, xóa và tìm kiếm (CRUDS) hoàn chỉnh cho các tài nguyên FHIR, cùng với các khả năng tìm kiếm nâng cao. Các khả năng này hỗ trợ các tham số chuỗi (chẳng hạn như _include và _revinclude) và các bộ điều chỉnh tuân thủ FHIR.
  • Tự động phát hiện kho dữ liệu: Không giống như các phương pháp truyền thống yêu cầu cấu hình kho dữ liệu thủ công, máy chủ MCP tự động phát hiện các kho dữ liệu AWS HealthLake có sẵn. Nó hiển thị chúng dưới dạng tài nguyên MCP, loại bỏ chi phí cấu hình.
  • Thiết kế ưu tiên bảo mật: Máy chủ bao gồm chế độ chỉ đọc, chặn tất cả các hoạt động thay đổi trong khi vẫn giữ quyền truy cập đọc. Điều này lý tưởng cho các môi trường sản xuất, kịch bản kiểm toán và các yêu cầu tuân thủ nơi các sửa đổi dữ liệu cần kiểm soát chặt chẽ.
  • Tích hợp AWS liền mạch: Hỗ trợ tích hợp cho xác thực AWS Signature Version 4 (SigV4) với xử lý thông tin xác thực tự động trên nhiều phương pháp xác thực (bao gồm IAM roles, AWS profiles và environment variables).
  • Quy trình làm việc chăm sóc sức khỏe nâng cao: Các công cụ chuyên biệt cho các hoạt động liên quan đến bệnh nhân (patient-everything operations), quản lý công việc FHIR (nhập và xuất), và các truy vấn tìm kiếm phức tạp mà thông thường sẽ yêu cầu chuyên môn FHIR sâu rộng để triển khai.

Các trường hợp sử dụng thực tế

AWS HealthLake MCP Server cho phép các tổ chức chăm sóc sức khỏe xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI để giải quyết các thách thức lâm sàng và hành chính phổ biến. Các ví dụ sau đây minh họa cách khả năng này có thể thay đổi quy trình làm việc chăm sóc bệnh nhân và giảm chi phí vận hành.

Tóm tắt thông tin bệnh nhân
Một trong những trường hợp sử dụng có tác động lớn nhất liên quan đến việc thay đổi cách các bác sĩ truy cập và xem xét thông tin bệnh nhân. Ví dụ, các bác sĩ khoa cấp cứu thường gặp những bệnh nhân có tiền sử bệnh phức tạp, nhưng có ít thời gian để xem xét hồ sơ rộng lớn.

Một ứng dụng chăm sóc sức khỏe với dữ liệu được lưu trữ trong AWS HealthLake có thể sử dụng AWS HealthLake MCP Server để tóm tắt thông tin bệnh nhân cho các bác sĩ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Một bác sĩ có thể hỏi, “Bạn có thể tóm tắt những sự thật quan trọng nhất về bệnh nhân này mà tôi cần biết không?”

Displays a mock up interaction between an user and healthcare AI assistant using HealthLake MCP Server to retrieve and summarize patient health record. A summarization containing: demographics, medical history, medications, immunizations, recent vitals and lab results are displayed.
Hình 2 – Tương tác tóm tắt thông tin bệnh nhân

Tác nhân AI có thể phân tích thông minh qua nhiều năm tiền sử bệnh, kết quả xét nghiệm, nghiên cứu hình ảnh và ghi chú lâm sàng để trình bày thông tin liên quan nhất trên một giao diện duy nhất. Điều này loại bỏ thách thức hiện tại khi các bác sĩ phải tìm kiếm qua nhiều hệ thống và màn hình để thu thập thông tin bệnh nhân quan trọng.

Tác nhân AI có thể cung cấp:

  • Tóm tắt theo chuyên khoa: Tác nhân AI nhận ra các chuyên khoa y tế khác nhau yêu cầu các ưu tiên thông tin khác nhau. Ví dụ, một bác sĩ tim mạch xem xét bệnh nhân sẽ nhận được bản tóm tắt tập trung vào tiền sử tim mạch, thuốc men và các yếu tố rủi ro liên quan, trong khi một bác sĩ ung thư nhi khoa sẽ thấy các phác đồ điều trị, thông số tăng trưởng và các dấu hiệu tiến triển bệnh.
  • Ngữ cảnh lâm sàng thời gian thực: Thay vì các báo cáo tĩnh, HealthLake MCP Server có thể cung cấp các bản tóm tắt động thích ứng dựa trên kịch bản lâm sàng hiện tại—cho dù đó là một cuộc hẹn tái khám định kỳ, trình bày cấp cứu hay đánh giá trước phẫu thuật.

Tự động hóa ủy quyền trước
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với gánh nặng hành chính đáng kể trong việc quản lý các ủy quyền trước và các hoạt động chu trình doanh thu. AWS HealthLake MCP Server hợp lý hóa điều này để các nhà phát triển chăm sóc sức khỏe có thể xây dựng tự động hóa thông minh các quy trình này thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên.

Khi một cuộc hẹn của bệnh nhân được lên lịch, hệ thống có thể tự động xác định các yêu cầu ủy quyền bằng cách phân tích:

  • Các mẫu phê duyệt lịch sử cho các dịch vụ tương tự
  • Các chính sách và yêu cầu hiện tại của nhà chi trả
  • Chi tiết bảo hiểm cụ thể của bệnh nhân
  • Trạng thái mạng lưới nhà cung cấp

Truy vấn chính sách ngôn ngữ tự nhiên: Thông qua AWS HealthLake MCP Server, nhân viên có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trong một ứng dụng chăm sóc sức khỏe với dữ liệu được lưu trữ trong AWS HealthLake. Ví dụ, một nhân viên có thể hỏi, “Cần những tài liệu gì để ủy quyền trước thay khớp háng cho bệnh nhân Medicare Advantage?”

Displays a mockup interaction between a user and healthcare AI assistant using HealthLake MCP Server to fetch and generate a prior authorization packet for specific payor requirements. The agent provided a list of clinical documents, medical necessities and Payor specific requirements.
Hình 3 – Tương tác ủy quyền trước

Tác nhân AI có thể tự động tạo các gói ủy quyền trước được điều chỉnh theo các yêu cầu cụ thể của nhà chi trả, giảm công việc thủ công và cải thiện tỷ lệ phê duyệt.

Các cân nhắc về bảo mật và tuân thủ

Dữ liệu chăm sóc sức khỏe yêu cầu các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt. AWS HealthLake MCP Server giải quyết vấn đề này thông qua:

  • Kiểm soát truy cập chi tiết: Chế độ chỉ đọc ngăn chặn các sửa đổi dữ liệu ngẫu nhiên, đồng thời duy trì đầy đủ khả năng truy vấn để phân tích và báo cáo.
  • Bảo mật gốc AWS: Tận dụng AWS Identity and Access Management (IAM) để xác thực và ủy quyền, xác nhận quyền truy cập dữ liệu chăm sóc sức khỏe tuân theo các mẫu bảo mật AWS đã thiết lập.
  • Tích hợp nhật ký kiểm toán: AWS HealthLake tích hợp với AWS CloudTrail để ghi nhật ký kiểm toán toàn diện, cần thiết cho các yêu cầu tuân thủ chăm sóc sức khỏe.

Kết luận

Sự kết hợp giữa cơ sở hạ tầng dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể mở rộng mà AWS HealthLake cung cấp với giao diện ngôn ngữ tự nhiên trực quan của HealthLake MCP Server mở ra những khả năng mới cho đổi mới chăm sóc sức khỏe. Bằng cách giảm các rào cản kỹ thuật khi làm việc với các tài nguyên FHIR, chúng tôi đang cung cấp cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển một cách để tập trung vào những gì quan trọng nhất: Cải thiện chăm sóc bệnh nhân và thúc đẩy việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Hãy truy cập tài liệu AWS HealthLake MCP Server để bắt đầu và tham gia cộng đồng các nhà đổi mới chăm sóc sức khỏe đang phát triển, tận dụng các giao diện được hỗ trợ bởi AI để quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Hoặc liên hệ với Đại diện AWS để biết chúng tôi có thể giúp tăng tốc công việc kinh doanh của bạn như thế nào.

Đọc thêm

Về tác giả


Sriram Sitaraman
Sriram Sitaraman là kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại AWS, với 13 năm kinh nghiệm. Chuyên môn của ông bao gồm các hệ thống EHR, AI tạo sinh, khả năng tương tác, di chuyển dữ liệu, phân tích và điện toán nhận thức. Sriram giúp các tổ chức tối ưu hóa cơ sở hạ tầng kỹ thuật, di chuyển & hiện đại hóa và cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân thông qua phân tích nâng cao, AI tạo sinh và tác nhân.


Steven Johnston
Steven Johnston mang 20 năm kinh nghiệm trong ngành, bao gồm 15 năm trong vai trò lãnh đạo chăm sóc sức khỏe, vào vai trò kiến trúc sư giải pháp chính tại AWS khu vực công toàn cầu hỗ trợ khách hàng chăm sóc sức khỏe tại Vương quốc Anh. Trong hơn 6 năm làm việc tại AWS, ông đã dẫn dắt các sáng kiến tương tác chăm sóc sức khỏe toàn cầu và chuyên về hình ảnh y tế và môi trường nghiên cứu.

←
→

Leave a comment