Palantir Foundry for Health

Оценка архитектуры системы Palantir Foundry for Health

По состоянию на январь 2026 года Foundry for Health превратилась в динамическую агентную операционную систему, работающую на базе Palantir AIP. Ключевым отличием архитектуры является онтология здравоохранения — семантический слой, который преобразует фрагментированные данные ЭМК, лабораторных и визуализационных исследований в стандартизированные «Объекты» (например, Пациент, Процедура, Койка) 📑. Такая абстракция гарантирует, что агенты на базе LLM в слое AIP взаимодействуют с управляемыми, версионными данными через строгий логический слой, а не с сырыми неструктурированными схемами 🧠.

Базовая ткань данных и семантическая онтология

Система обеспечивает строгую прослеживаемость данных от ингестии до принятия решений, гарантируя аудируемость каждого диагностического или операционного решения.

• Мультимодальная совместимость: Нативная ингестия форматов HL7 FHIR R5, OMOP CDM и DICOM с использованием автоматизированного версионирования конвейеров для предотвращения дрейфа данных 📑.
• Управление и конфиденциальность: Реализована модель «Контроль доступа на основе цели» (PBAC), где доступ к данным автоматически ограничивается в зависимости от конкретной цели запроса, а не статических ролей пользователей 📑.
• Логический слой AIP: Агенты выполняют действия через библиотеку Функций — предварительно закодированных детерминированных блоков логики, которые предотвращают галлюцинации LLM, ограничивая ИИ заранее определёнными операционными рамками 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Операционные сценарии

• Оптимизация плановой помощи: Входные данные: Листы ожидания операций (CSV) + доступность персонала (ЭМК) → Процесс: Логика агентной системы AIP сопоставляет остроту состояния пациентов с пропускной способностью операционных с использованием объектов онтологии «Койка» и «Персонал» → Выходные данные: Оптимизированное недельное расписание операционных с автоматизированными черновиками уведомлений пациентам 📑.
• Управление дефицитом лекарств: Входные данные: Данные о текущих запасах (ERP) + тенденции клинического назначения (ЭМК) → Процесс: Прогностическая модель цепочки поставок выявляет риск истощения запасов критически важных онкологических препаратов в течение 14 дней → Выходные данные: Автоматизированный запрос на закупку и предложенные альтернативные клинические пути для пострадавших пациентов 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Нагрузка онтологии на вычисления: Оценить потребление ресурсов при переиндексации крупномасштабных (1 млрд+ строк) клинических наборов данных в модель объекта «Пациент» 🧠.
• Ограничения функций AIP: Проверить библиотеку доступных «Функций», чтобы убедиться, что агентный слой не может выполнять недетерминированные действия в клинических рабочих процессах 📑.
• Задержка синхронизации в реальном времени: Организациям следует проверить задержку синхронизации движка «Hermes» при передаче данных из локальных периферийных больниц в централизованный региональный командный центр 🌑.