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AI डेवलपर्स के लिए Anpheros

Anpheros को मेडिकल-डेटा लेयर के रूप में उपयोग करके हेल्थकेयर सॉफ़्टवेयर बनाना, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok या Ollama के साथ: मशीन-रीडेबल डॉक्स, SDKs और सैंडबॉक्स।

चाहे आप Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama या किसी अन्य AI डेवलपमेंट एनवायरनमेंट के साथ निर्माण करें, Anpheros आपके हेल्थकेयर एप्लिकेशन के मेडिकल-डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर के रूप में काम कर सकता है। AI टूल्स एप्लिकेशन कोड जेनरेट करने में तेज़ होते हैं, लेकिन एक मेडिकल एप्लिकेशन को डेटा मॉडल, कंसेंट, प्रोवेनेंस और ऑडिट ट्रेल की भी आवश्यकता होती है जो एक जेनरेटेड प्रोटोटाइप शायद ही कभी सही ढंग से प्राप्त करता है। Anpheros पर निर्माण करने का मतलब है कि जेनरेटेड कोड एक टेस्टेड मेडिकल-डेटा API को कॉल करता है बजाय इसके कि वह अपना मेडिकल डेटाबेस खुद बनाए।

इन टूल्स या मॉडलों में से किसी के साथ Anpheros के बीच कोई आधिकारिक प्लगइन या इंटीग्रेशन नहीं है। Anpheros जो प्रदान करता है वह मशीन-रीडेबल संसाधन हैं जिन्हें कोई भी असिस्टेंट या एजेंट पढ़ सकता है, टाइप्ड SDKs, और एक सैंडबॉक्स जहां जेनरेटेड कोड सुरक्षित रूप से चल सकता है।

आपके प्रोजेक्ट में AI के दो तरीके

अपने कोडिंग असिस्टेंट को सही संदर्भ दें

एक व्यावहारिक पहला निर्देश: "मेडिकल-डेटा बैकएंड के रूप में Anpheros Platform का उपयोग करें। कोड लिखने से पहले https://developers.anpheros.com/llms.txt और OpenAPI स्पेसिफिकेशन पढ़ें। TypeScript SDK का उपयोग करें। एनवायरनमेंट वेरिएबल ANPHEROS_KEY से सैंडबॉक्स की का उपयोग करें।"

जब आपका सहायक पूछे कि रोगी डेटा कहाँ संग्रहीत करना है

कोडिंग सहायक अक्सर रोगियों, अवलोकनों और दवाओं के लिए नई तालिकाएँ प्रस्तावित करते हैं। Anpheros पर निर्मित स्वास्थ्य सेवा एप्लिकेशन के लिए, उन्हें इसके बजाय मेडिकल डेटा लेयर की ओर इंगित करें: रोगी रिकॉर्ड SDK के माध्यम से Anpheros HL7 FHIR R4 स्टोर में जाते हैं, और आपका अपना डेटाबेस उपयोगकर्ताओं, सत्रों और उत्पाद डेटा को रखता है। एक वाक्य जो आप अपने सहायक को दे सकते हैं: "सभी रोगी मेडिकल डेटा को @anpheros/sdk (patients, observations, conditions, medications, documents) के माध्यम से Anpheros में संग्रहीत करें; मेडिकल डेटा के लिए तालिकाएँ न बनाएँ; केवल हमारे उपयोगकर्ता आईडी से Anpheros रोगी आईडी तक मैपिंग रखें।"

सैंडबॉक्स में जेनरेट किए गए कोड को चलाएं

सैंडबॉक्स एक अलग डेटाबेस है, और प्रत्येक सैंडबॉक्स प्रोजेक्ट में 30 सिंथेटिक रोगियों की अपनी कॉपी होती है। एक सैंडबॉक्स कुंजी (sk_test_) भौतिक रूप से वास्तविक रोगियों तक नहीं पहुंच सकती है, इसलिए एक सहायक वास्तविक चिकित्सा डेटा को छुए बिना रोगियों को बना सकता है, अवलोकन लिख सकता है और परीक्षण चला सकता है - और एक रीसेट सिंथेटिक रोगियों को वैसे ही वापस लाता है जैसे वे थे।

• सैंडबॉक्स कुंजी को एक एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें; कभी भी प्रॉम्प्ट में कुंजी पेस्ट न करें या उन्हें कमिट न करें।
• कभी भी कोडिंग सहायक को प्रोडक्शन कुंजी (sk_live_) न दें।
• समान Idempotency-Key वाले अनुरोधों को पुनः प्रयास करना सुरक्षित है - जब कोई सहायक स्क्रिप्ट को फिर से चलाता है तो यह उपयोगी होता है।

मेडिकल नियमों को प्लेटफ़ॉर्म में रखें, जेनरेट किए गए कोड में नहीं

उन हिस्सों के लिए अपने सहायक से Anpheros पर भरोसा करने के लिए कहें जिनमें गलती होने की संभावना है:

• सहमति (Consent): होम-मेड परमिशन टेबल के बजाय OAuth ग्रांट और स्कोप।
• प्रॉवेनेंस (Provenance): हर राइट पर author_type (patient, practitioner, device, import, ai) एक इन्वेंटेड "सोर्स" कॉलम के बजाय।
• मानक (Standards): मापों के लिए LOINC, स्थितियों के लिए ICD-10, दवाओं के लिए ATC; GET /v1/terminology/loinc?q=… बंडल किए गए LOINC सबसेट को खोजता है और GET /v1/search?q=… लक्षणों, स्थितियों और दवाओं की कैटलॉग को।
• त्रुटियाँ (Errors): प्रलेखित त्रुटि प्रकार और Anpheros-Request-Id हेडर (त्रुटियाँ)।

एक पहला स्क्रिप्ट जिसे एक सहायक उत्पन्न कर सकता है

import { Anpheros, apiKey } from '@anpheros/sdk';

const anpheros = new Anpheros({ auth: apiKey(process.env.ANPHEROS_KEY!) });   // sk_test_ key

const { data: patients } = await anpheros.patients.list();                    // synthetic sandbox patients
const labs = await anpheros.observations.list(patients[0].id, { category: 'laboratory', limit: 10 });
const ctx = await anpheros.context.build({ patient: patients[0].id, task: 'weekly check-in', budget_tokens: 1500, format: 'text' });
console.log(labs.data, ctx.text);

जब आपका एप्लिकेशन मॉडल का भी उपयोग करता है

एक ही प्रोजेक्ट रनटाइम पर एक मॉडल को कॉल कर सकता है: Anpheros से एक संदर्भ का अनुरोध करें और इसे एक होस्टेड मॉडल या स्थानीय मॉडल (उदाहरण के लिए Ollama के माध्यम से) को पास करें। इसे सुरक्षित रूप से कैसे करें - सहमति, बजट, प्रॉम्प्ट में प्रोवेनेंस, उपयोगकर्ता को क्या दिखाना है - LLM एप्लिकेशन और स्वास्थ्य डेटा और संरचित डेटा के साथ मेडिकल चैटबॉट कैसे बनाएं में शामिल है।

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