Autonomisez vos agents de santé grâce au MCP prêt à l'emploi sur le Databricks Marketplace

Bien que les agents d'AI promettent de transformer le secteur de la santé, leur réussite repose sur une intégration sophistiquée de connaissances structurées, de données actualisées et d'outils spécialisés. C'est là que le Model Context Protocol (MCP), en tant qu'interface standard ouverte, joue un rôle clé pour intégrer toutes ces extensions et doter les agents de capacités surpuissantes.

Obstacles à l'adoption des agents dans le secteur de la santé

La création d'agents d'AI efficaces dans le secteur de la santé présente des défis uniques. Tout d'abord, les flux de travail de santé exigent des connaissances hautement spécialisées et structurées, allant des données génomiques aux directives cliniques, qu'il est difficile de concevoir à partir de zéro. Les grands modèles de langage (LLM) génériques manquent souvent des informations spécialisées nécessaires à la découverte de médicaments ou à l'aide à la décision clinique. De plus, compte tenu des enjeux élevés dans le domaine de la santé, les LLM ont besoin d'un contexte ancré et d'un accès direct à des outils dédiés pour fournir des réponses sûres et précises.

Traditionnellement, les données et les outils de santé sont restés cloisonnés dans des systèmes disparates, ce qui nécessite des efforts d'ingénierie considérables pour les intégrer et crée des obstacles majeurs à l'adoption de l'AI. Par conséquent, les professionnels de la santé continuent de travailler avec des flux de travail lourds en documents papier et gourmands en données, précisément le type de tâches que les agents sont conçus pour simplifier et alléger.

Databricks comme écosystème d'agents unifié avec des briques de construction réutilisables, y compris des serveurs MCP

Databricks propose déjà un écosystème d'agents complet où il est facile de découvrir et de réutiliser des briques de construction essentielles — y compris des serveurs MCP, des outils de fonction, des espaces Genie et Vector Search — le tout régi par la sécurité robuste de Unity Catalog.

Nouveaux serveurs MCP sur le Databricks Marketplace

Nous facilitons plus que jamais le lancement de vos développements grâce à des serveurs MCP prêts à l'emploi sur le Databricks Marketplace. Avec ces serveurs MCP, vous pouvez introduire de nouvelles capacités telles que :

Serveurs MCP fournis par Climb
	Générer des hypothèses à partir d'interactions maladie-cible-médicament ou rechercher la bioactivité, y compris la toxicité : Open Targets MCP - Target-Disease-Drug Intelligence ChEMBL MCP - Bioactive Compound & Drug Discovery Intelligence BioContextAI MCP - Unified Structural & Systems Biology Intelligence
	Rechercher de la littérature biomédicale : PubMed MCP - Biomedical Literature Search & Evidence Retrieval bioRxiv & medRxiv MCP - Life Science Preprint Intelligence
	Interroger clinicaltrials.gov pour s'informer sur les essais cliniques en cours et leur statut : ClinicalTrials.gov MCP - Clinical Trial Intelligence
	Examiner les étiquettes des médicaments et les informations sur la sécurité des médicaments et des dispositifs : OpenFDA MCP - FDA Drug Safety, Labels & Enforcement Intelligence
	Interroger les politiques de couverture de Medicare : CMS Coverage MCP - Medicare Coverage Determinations & Policy Intelligence
	Rechercher des ontologies : BioPortal MCP - Biomedical Ontology & Terminology
Fournisseurs de MCP supplémentaires sur le Databricks Marketplace
	Obtenir des réponses à des questions cliniques grâce à des preuves concrètes exclusives dans Alexandria, la bibliothèque de preuves d'Atropos
	Medical Semantics Gateway de Kythera transforme les données de santé complexes en informations accessibles, interrogeables et exploitables.
	Concevoir et gérer les intégrations de données de santé en langage naturel avec Redox MCP

Climb

Nous nous sommes associés à Climb, un partenaire intégrateur de systèmes de confiance de Databricks, pour fournir un accès direct aux principaux serveurs MCP biomédicaux, notamment PubMed, Clinicaltrials.gov et US Census.

Le schéma ci-dessus montre comment Climb rassemble les données publiques des sciences de la vie et vos propres données privées dans votre espace de travail Databricks. Les sources publiques canoniques sont connectées via des services MCP en direct, sans copies ni ETL à synchroniser. Au sein de Databricks, elles rencontrent vos enregistrements privés de la couche Gold et vos propres modèles, le tout sous la gouvernance de Unity Catalog que vous utilisez déjà. Depuis des interfaces comme Genie et Agent Bricks, vos équipes peuvent interroger ensemble des données probantes publiques et privées, alimentant des cas d'usage tels que des tableaux de bord de répondeurs/non-répondeurs et la surveillance des événements indésirables, le tout en une seule exécution auditée.

Atropos Health

Atropos Health MCP permet un accès rapide à Alexandria®, l'Atropos Evidence™ Library, une collection de plus de 33 millions de synthèses de résultats basés sur des preuves de précision (pEPF™) et de preuves de précision en vie réelle (pRWE™). Ces études observationnelles comblent le manque de données probantes sur les cohortes multimorbides du monde réel qui sont souvent sous-représentées dans les essais cliniques et autres études conventionnelles. De plus, cela favorise la médecine factuelle et simplifie les opérations cliniques en faisant ressortir des données probantes pertinentes pour les profils de patients individuels.

« Les meilleurs partenariats ne se contentent pas de connecter deux produits : ils libèrent un potentiel qu'aucun des deux ne pourrait offrir seul. C'est ce que signifie pour nous être un partenaire du Databricks Marketplace. En apportant des données probantes du monde réel directement dans la Data Intelligence Platform, nous donnons aux équipes des sciences de la vie et de la santé la capacité de créer des applications d'AI ancrées dans la réalité clinique, et pas seulement dans les données, ce qui change la donne sur ce qui est réellement possible. »

- Dr Brigham Hyde, PDG et cofondateur d'Atropos Health.

Kythera Labs

Kythera Labs fournit une infrastructure sémantique clinique pour l'AI de santé, aidant les agents à traduire les concepts cliniques en langage naturel dans la logique de vocabulaire médical standard requise pour travailler avec les données de santé du monde réel. Le serveur MCP Kythera Clinical Semantic Translation permet aux utilisateurs de décrire des maladies, des médicaments, des procédures, des tests de laboratoire, des résultats et des critères d'éligibilité en langage clair, et les traduit automatiquement en ensembles de codes prêts pour la recherche dans des nomenclatures telles que ICD-10-CM, SNOMED CT, CPT, HCPCS, NDC, RxNorm et LOINC. En comblant le fossé entre le langage clinique et les données de santé structurées, Kythera accélère la découverte de cohortes, la recherche de patients, la faisabilité des essais cliniques, les analyses commerciales, la recherche sur l'accès au marché et la génération de données probantes en vie réelle. Plutôt que de s'appuyer sur des recherches manuelles de codes ou sur une expertise spécialisée en données de santé, les organisations peuvent utiliser le serveur MCP de Kythera pour passer rapidement des questions cliniques à des insights exploitables, permettant aux agents d'AI et aux analystes de travailler plus efficacement sur les ensembles de données de réclamations, d'EHR, de pharmacie, de laboratoire et de recherche.

Redox

Redox est votre partenaire d'interopérabilité, alimentant l'échange intelligent de données de santé à grande échelle. Les prestataires, les payeurs, les technologies de la santé, les EHR et les technologies médicales s'appuient sur Redox pour connecter, préparer, acheminer et exécuter des flux de travail de données complexes sur un réseau connecté de plus de 12 000 systèmes. Le serveur MCP de Redox aide les clients à gérer et à surveiller les flux d'interopérabilité de santé en temps réel à l'aide du langage naturel. Historiquement, la création d'une nouvelle connexion d'intégration exigeait d'un utilisateur technique qu'il navigue sur plusieurs écrans ou qu'il enchaîne plusieurs appels d'API de plateforme pour la configurer de manière reproductible. Ce blog montre comment presque n'importe quel utilisateur peut utiliser le serveur MCP de Redox pour configurer une nouvelle intégration, la tester, examiner le résultat, la mettre en production, surveiller les journaux et examiner les données en temps réel qui affluent dans Databricks, le tout en une seule session.

Découverte et gouvernance centralisées pour les serveurs MCP

Vous pouvez également apporter vos propres serveurs MCP en les ajoutant à notre MCP Catalog. Il peut s'agir de serveurs MCP hébergés en externe ou hébergés sur Databricks Apps. De plus, de nombreuses ressources Databricks telles que les Genie Spaces, AI Search, les fonctions Unity Catalog et les SQL Warehouses sont également disponibles en tant que serveurs MCP gérés. Plus important encore, comme vos données sont déjà sur Databricks, vous pouvez les utiliser pour créer des agents sur mesure afin de tirer des insights précieux de vos actifs de données.

Tous les serveurs MCP, qu'ils proviennent du Databricks Marketplace ou de vos propres développements personnalisés, sont centralisés dans le MCP Catalog de Databricks et régis par notre Unity AI Gateway pour garantir un accès sécurisé et précis.

Tous les serveurs MCP, qu'ils proviennent d'un hôte externe ou qu'ils soient hébergés sur Databricks, sont centralisés et régis dans le MCP Catalog de Databricks pour une découverte et une réutilisation rapides.

Permettez à chacun d'extraire des insights agentiques de vos données

Que vous préfériez une expérience low-code avec Agent Bricks ou des options de codage flexibles avec les Databricks Notebooks (désormais dotés de l'assistance AI de Genie Code), les débutants comme les utilisateurs expérimentés peuvent facilement créer et déployer des agents en production.

Databricks offre une observabilité complète des flux de travail des agents dans les traces MLflow et facilite l'évaluation grâce à des juges AI intégrés et des évaluateurs personnalisés. De plus, Databricks fournit une Review App d'accompagnement pour recueillir les commentaires d'experts humains. Une fois déployé, l'agent est surveillé en continu avec des garde-fous AI pour le protéger contre les activités malveillantes.

Ajouter des serveurs MCP à votre agent

Nous vous montrons ci-dessous comment utiliser ces serveurs MCP, que vous soyez un utilisateur débutant, intermédiaire ou avancé de Databricks !

Débutant (2 min) : Démarrage rapide avec le Playground

1. Lancez le serveur MCP depuis votre Marketplace
2. Accédez à l' AI Playground. Sélectionnez le modèle et les outils, puis sélectionnez le ou les serveurs MCP externes.

Vous pouvez commencer à poser des questions telles que « Donnez-moi les propriétés moléculaires de l'orforglipron ». Si vous avez connecté le serveur MCP ChEMBL, il devrait répondre ce qui suit :

3. Si vous êtes satisfait de la progression, déployez-le en tant que Databricks Apps en cliquant sur le bouton « Obtenir le code ». Il déploie MLflow Agent Server avec un point de terminaison FastAPI et une interface utilisateur (UI) React.

Intermédiaire (5 min) : Agents superviseurs avec Agent Bricks

Pour les scénarios impliquant de nombreux outils et serveurs MCP, nous suggérons de créer un agent superviseur. Cet orchestrateur achemine efficacement les requêtes vers différents sous-agents spécialisés, chacun se concentrant sur un ensemble d'outils particulier. Vous pouvez le faire en 5 minutes avec l'outil sans code Agent Bricks Supervisor Agent.

1. Lancez le serveur MCP depuis votre Marketplace
2. Accédez à Agent Bricks. Sélectionnez Supervisor Agent.
3. Ajoutez les serveurs MCP, les outils et les instructions.

Pour obtenir des analyses plus approfondies à partir des résultats MCP aux côtés de vos informations propriétaires, vous pouvez intégrer vos propres données sous forme de Genie Spaces ou Vector Search en tant qu'outils supplémentaires.

À titre d'illustration, nous avons connecté un Genie Space DrugBank pour représenter une bibliothèque chimique. Cela nous permet de poser des questions telles que « Lister les agonistes du GLP-1 dans DrugBank et leurs propriétés ADMET ». Cela devrait générer le code SQL approprié pour obtenir la réponse suivante :

Lors du déploiement, Agent Bricks fournit automatiquement un point de terminaison REST pour une invocation facile. Pour ceux qui ont besoin d'une interface personnalisée, vous pouvez en développer une dans Databricks Apps en utilisant une variété de modèles d'applications disponibles.

Avancé (20 min) : Agent superviseur personnalisé

Pour une personnalisation complète, vous pouvez coder l'agent superviseur à l'aide de n'importe quel framework d'agent (par exemple, Langgraph, OpenAI Agents) dans des Databricks Notebooks sur le cloud ou un IDE local. Vous avez le choix entre plusieurs modèles d'agents et d'applications, de sorte que vous n'aurez pratiquement pas besoin de partir de zéro. Ils sont même fournis avec des Agent Skills pour les assistants de codage AI comme Genie Code ou Claude Code pour un démarrage plus rapide. De plus, ces modèles fonctionnent avec l'API Supervisor où vous pouvez simplement définir les outils.

Par exemple, AiChemy, notre agent de recherche de médicaments, a été créé à l'aide de ce dépôt de code avec des serveurs MCP configurables afin que vous puissiez rechercher des molécules structurellement similaires dans des bases de connaissances externes (par exemple, PubChem) ainsi que dans vos propres données (par exemple, la bibliothèque chimique ZINC sur AI Search avec des embeddings ECFP) comme ceci :

Étapes suivantes

Que vous débutiez ou que vous soyez un développeur expérimenté, vous pouvez créer votre propre agent en utilisant vos données et des serveurs MCP en quelques minutes seulement. Grâce à la sélection croissante de serveurs MCP sur le Databricks Marketplace, vous pouvez rapidement faire évoluer vos agents.

De plus, pour accélérer votre transformation des données, le développement d'agents et vos besoins en serveurs MCP, veuillez contacter notre partenaire de confiance Databricks, Climb. Climb est spécialisé dans l'opérationnalisation de l'AI d'entreprise grâce à des solutions prêtes pour la production qui fournissent des résultats commerciaux mesurables. Pour en savoir plus sur leur nouveau service MCP pour la santé et les sciences de la vie, veuillez lire la suite ici.

Pour les partenaires intéressés par le référencement de leurs serveurs MCP commerciaux sur notre Databricks Marketplace en pleine croissance, veuillez consulter notre portail de validation des partenaires MCP ici.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original