AuthClear——基于人工智能的事先授权副本
编程马拉松： 代理商集结——医疗AI终局 赞助商： 即时意见（Darena Health） 提交： 双路径A（MCP服务器）+路径B（A2A代理） 技术栈： Python | FastMCP | FastAPI |克劳德（基岩）| GetLR4
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🎯 问题
医疗实践专用 员工每周工作近20小时 事先授权文书、成本计算 每位医生每年2800至51000美元 根据卫生事务研究（2009-2012）。手动PA处理会导致：
- ❌ 30-50%的首次通过拒绝率
- ❌ 治疗延迟7-14天
- ❌ 医生倦怠和员工流动
- ❌ 新法规的合规挑战（TX SB 490、AZ HB 2417、MD HB 1174）
AuthClear 使用Claude AI自动化90%的PA文档，平均节省 每位医生每年25000美元 同时保持医生的控制。
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🏗️ 建筑
┌─────────────────┐
│ Web UI │ ← Physician Interface (Flask + JavaScript)
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│
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┌─────────────────────────────────────────┐
│ A2A Prior Auth Agent (FastAPI) │
│ ├─ Reads patient FHIR bundle │
│ ├─ Calls MCP Server for terminology │ ◄─┐
│ ├─ Runs gap analysis vs payer criteria │ │
│ └─ Generates structured PA draft │ │
└─────────────────────────────────────────┘ │
│
┌──────────────────────────────────────────┐ │
│ FHIR Terminology MCP Server (HTTP API) │◄─┘
│ ├─ resolve_icd10: ICD-10 → SNOMED │
│ ├─ lookup_rxnorm: Drug → RxNorm + class│
│ ├─ check_drug_interactions │
│ ├─ get_loinc_code: Lab test → LOINC │
│ └─ get_prior_auth_criteria │
└──────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Public APIs │
│ ├─ NIH NLM RxNav (drug data) │
│ ├─ HAPI FHIR R4 (test server) │
│ └─ Hardcoded payer criteria (6 payers) │
└──────────────────────────────────────────┘主要特点：
- ✅ 循环中的人类：没有自动批准，医生总是审查
- ✅ 克劳德·海库（AWS基岩）：快速、经济高效的临床推理
- ✅ 9名合成患者：糖尿病、类风湿性关节炎、慢性阻塞性肺病、乳腺癌症、狼疮等。
- ✅ 11种药物：奥赞皮克、赫赛汀、斯皮里瓦、本利斯塔等。
- ✅ 6名付款人：通用、BCBS、医疗保险、医疗补助、安泰、美国
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🚀 快速开始
先决条件
- Python 3.11+
- 已配置AWS凭据(
~/.aws/credentials或环境变量） - 访问AWS基岩（Claude 3型号）
安装
# Clone repository
git clone https://github.com/Marianooss/authclear-priorauth-copilot
cd authclear-priorauth-copilot
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env - Set CLAUDE_PROVIDER=bedrock and AWS credentials在本地运行
选项1：多功能Web UI（推荐）
# Terminal 1: Start MCP Server
python run_mcp_http_server.py
# Terminal 2: Start A2A Agent
python run_a2a_agent.py
# Terminal 3: Start Web UI
python run_web_server.py
# Opens browser at http://localhost:3000选项2：仅限API
# Start services
python run_mcp_http_server.py # Port 8001
python run_a2a_agent.py # Port 8000
# Test with curl
curl -X POST http://localhost:8000/tasks/send \
-H "Content-Type: application/json" \
-d @test_payloads/herceptin_request.json运行测试
# Test real backend end-to-end
python test_real_backend.py
# Unit tests
pytest --tb=short -q
# Integration tests
python test_integration.py______________________________________________________________________
📹 演示
Web UI演示：
- 选择患者（例如Linda Thompson-HER2+乳腺癌症）
- 选择药物（如赫赛汀）
- 点击“处理事先授权”
- 以92%的置信度审查人工智能生成的草稿
演示视频： \[YouTube链接-提交前添加\]
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🧬 合成患者（9组）
- 玛丽亚·冈萨雷斯 -2型DM（完整标准）
- 约翰·史密斯 -2类DM（文件中的空白）
- 莎拉·约翰逊 -类风湿性关节炎
- 陈 -肥胖/糖尿病前期
- 威廉·马丁内斯 -心房颤动
- 胡安·佩雷斯 -高血压
- 琳达汤普森 -HER2+癌症（IIB期）
- 理查德·戴维斯 -严重慢性阻塞性肺疾病（GOLD 3期）
- 安吉拉·罗德里格斯 -系统性红斑狼疮
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💊 支持的药物（11种CPT/HCPCS代码）
| 代码 | 药物 | 适应症 |
|---|---|---|
| J0173 | 奥替尼（塞马谷肽） | 2型糖尿病 |
| J1438 | 恩布雷尔（依那西普） | 类风湿性关节炎 |
| J9355 | 赫赛汀（曲妥珠单抗） | HER2+癌症 |
| J9299 | Opdivo（纳武单抗） | 黑色素瘤/非小细胞肺癌 |
| J9035 | 阿瓦斯汀（贝伐单抗） | 结直肠癌/肺癌 |
| J9271 | Keytruda（pembrolizumab） | 黑色素瘤/非小细胞肺癌 |
| J7637 | 斯匹列娃（噻托溴铵） | 重度慢性阻塞性肺疾病 |
| J0490 | 本利斯塔（贝利单抗） | 狼疮（系统性红斑狼疮） |
| J1745 | 雷米卡德（英夫利昔单抗） | IBD/RA |
| J2323 | Tysabri（那他珠单抗） | 多发性硬化症 |
| J0897 | Prolia（denosumab） | 骨质疏松症 |
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🏥 合规与法规
AuthClear旨在符合：
- ✅ 得克萨斯州SB 490 -需要人工智能透明度+人工审查
- ✅ 亚利桑那州HB 2417 -没有人工智能的临床决策
- ✅ 马里兰州HB 1174 -人在循环中强制
- ✅ CMS FHIR API授权 -·到2027年，实现QUICR4互操作性
人工审查是在架构上强制执行的 - human_review_required 字段已冻结为 true 在所有PriorAuthDraft输出中。
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📊 ROI计算器
对于a 10医生执业:
| 度量 | 之前 | 之后 | 节省 |
|---|---|---|---|
| 每次扩音时间 | 30分钟 | 3分钟 | 27分钟 |
| 每周PA | 430 | 430 | - |
| 工作时间/周 | 215小时 | 21.5小时 | 193.5小时 |
| 年度成本 | $558,000 | $55,800 | $502,200 |
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🛠️ 技术栈
- LLM：Claude 3 Haiku通过AWS Bedrock
- 后端：FastAPI+FastMCP（HTTP封装器）
- 前端：烧瓶+香草JavaScript
- FHIR：fhir.resource（Pydantic模型）
- 测试：pytest+pytest异步+respx
- 部署：铁路/Docker作曲
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📂 存储库结构
authclear/
├── mcp_server/ # Path A: FHIR Terminology MCP Server
│ ├── server.py # FastMCP server (stdio)
│ ├── tools/ # 5 MCP tools
│ └── data/criteria/ # Payer-specific PA criteria (YAML)
├── a2a_agent/ # Path B: Prior Auth A2A Agent
│ ├── main.py # FastAPI server
│ ├── orchestrator.py # ReAct loop with Claude
│ ├── claude_client.py # Bedrock integration
│ └── prompts/ # System prompts
├── web_ui/ # Web interface
│ ├── index.html # UI
│ └── app.js # Frontend logic
├── shared/
│ ├── fhir/synthetic_patients/ # 9 FHIR bundles
│ └── models/ # Pydantic models
├── run_mcp_http_server.py # MCP Server HTTP wrapper
├── run_a2a_agent.py # A2A Agent runner
├── run_web_server.py # Flask web server
├── test_real_backend.py # End-to-end test
└── .env # Configuration (not committed)______________________________________________________________________
🔐 环境变量
# .env
CLAUDE_PROVIDER=bedrock # or "anthropic"
AWS_REGION=us-east-1
AWS_BEDROCK_MODEL=anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
# AWS_ACCESS_KEY_ID=AKIAXXXX # Optional if using ~/.aws/credentials
# AWS_SECRET_ACCESS_KEY=XXXX # Optional
# Anthropic API (if CLAUDE_PROVIDER=anthropic)
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
# Ports
PORT_MCP=8001
PORT_AGENT=8000
# MCP Server URL
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8001______________________________________________________________________
🚢 部署
铁路（生产）：
# Deploy MCP Server
railway up --service authclear-mcp
# Deploy A2A Agent
railway up --service authclear-agent
# Environment variables in Railway dashboard:
# CLAUDE_PROVIDER=bedrock
# AWS_REGION=us-east-1
# AWS_ACCESS_KEY_ID=...
# AWS_SECRET_ACCESS_KEY=...Docker编写（本地）：
docker-compose up --build______________________________________________________________________
🧪 测试
# End-to-end test with real Bedrock
python test_real_backend.py
# Unit tests
pytest mcp_server/tests/
pytest a2a_agent/tests/
# Integration test
python test_integration.py______________________________________________________________________
📝 许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。
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🙏 致谢
- 即时意见/Darena健康 举办黑客马拉松
- Anthropic 通过AWS Bedrock为克劳德
- NIH NLM 用于RxNorm/LOINC公共API
- HL7 男士 互操作性标准
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📧 联系
如有疑问或演示请求：\[您的联系方式\]
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