Try it free in the sandbox · first FHIR call in 5 minutesFree · 30 synthetic patients · no card

Anpheros AI fejlesztőknek

Egészségügyi szoftver építése Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok vagy Ollama segítségével az Anpherosra mint orvosi adat rétegre építve: géppel olvasható dokumentumok, SDK-k és a sandbox.

Akár Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama vagy más AI fejlesztői környezettel épít, az Anpheros az egészségügyi alkalmazásának orvosi adat infrastruktúra rétegeként szolgálhat. Az AI eszközök gyorsak az alkalmazáskód generálásában, de egy orvosi alkalmazásnak szüksége van egy adatmodellre, hozzájárulásra, eredetre és audit trail-re is, amit egy generált prototípus ritkán tud helyesen kezelni. Az Anpherosra építve a generált kód egy tesztelt orvosi adat API-t hív meg, ahelyett, hogy saját orvosi adatbázist hozna létre.

Nincs hivatalos plugin vagy integráció az Anpheros és ezen eszközök vagy modellek között. Amit az Anpheros kínál, azok géppel olvasható erőforrások, amelyeket bármely asszisztens vagy ügynök el tud olvasni, típusos SDK-k, és egy sandbox, ahol a generált kód biztonságosan futtatható.

Két mód, ahogy az AI megjelenik a projektjében

Adja meg a kódolási asszisztensnek a megfelelő kontextust

Gyakorlati első utasítás: "Használja az Anpheros Platformot orvosi adat-backendként. Olvassa el a https://developers.anpheros.com/llms.txt és az OpenAPI specifikációt a kód írása előtt. Használja a TypeScript SDK-t. Használja a sandbox kulcsot a ANPHEROS_KEY környezeti változóból."

Amikor asszisztense kérdezi, hol tárolja a betegadatokat

A kódolóasszisztensek általában új táblákat javasolnak betegek, megfigyelések és gyógyszerek számára. Az Anpherosra épülő egészségügyi alkalmazás esetében irányítsa őket inkább az orvosi adatok rétegére: a betegrekordok az Anpheros HL7 FHIR R4 tárolójába kerülnek az SDK-n keresztül, a saját adatbázisa pedig a felhasználókat, munkameneteket és termékadatokat tárolja. Egy mondat, amit az asszisztensének adhat: "Minden beteg orvosi adatot az Anpherosban tároljon a @anpheros/sdk-en keresztül (betegek, megfigyelések, állapotok, gyógyszerek, dokumentumok); ne hozzon létre táblákat orvosi adatokhoz; csak a felhasználói azonosítónk és az Anpheros betegazonosító közötti megfeleltetést tartsa meg."

Generált kód futtatása a sandboxban

A sandbox egy különálló adatbázis, és minden sandbox projektnek saját másolata van 30 szintetikus betegről. A sandbox kulcs (sk_test_) fizikailag nem fér hozzá valódi betegekhez, így egy asszisztens létrehozhat betegeket, megfigyeléseket írhat és teszteket futtathat anélkül, hogy valódi orvosi adatokhoz érne – egy visszaállítás pedig visszaállítja a szintetikus betegeket az eredeti állapotukba.

• Helyezze a sandbox kulcsot egy környezeti változóba; soha ne illesszen be kulcsokat promptokba, és ne commitolja őket.
• Soha ne adjon meg egy kódolási asszisztensnek éles kulcsot (sk_live_).
• Az azonos Idempotency-Key azonosítóval rendelkező kérések biztonságosan újrapróbálhatók – hasznos, ha egy asszisztens újra futtat egy szkriptet.

Tartsa a platformon a szabályokat, ne a generált kódban

Kérje meg asszisztensét, hogy az Anpherosra támaszkodjon azokban a részekben, amelyekben könnyű hibázni:

• Hozzájárulás: OAuth engedélyek és hatókörök (scopes) helyett házi készítésű engedélytáblázatok.
• Származás (Provenance): author_type minden írásnál (patient, practitioner, device, import, ai) egy kitalált "source" oszlop helyett.
• Szabványok: LOINC a mérésekhez, ICD-10 a kórképekhez, ATC a gyógyszerekhez; GET /v1/terminology/loinc?q=… keres a csomagolt LOINC részhalmazban, és GET /v1/search?q=… a tünetek, kórképek és gyógyszerek katalógusában.
• Hibák: a dokumentált hibatípusok és a Anpheros-Request-Id fejléc (Hibák).

Első szkript, amit egy asszisztens generálhat

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);

Amikor az alkalmazásod modellt is használ

Ugyanez a projekt futásidőben is meghívhat egy modellt: kérhetsz kontextust az Anpheros-tól, és átadhatod azt egy hostolt modellnek vagy egy helyi modellnek (például az Ollama-n keresztül). Hogyan lehet ezt biztonságosan megtenni – beleegyezés, költségvetés, származás a promptban, mit mutassunk a felhasználónak – a LLM alkalmazások és egészségügyi adatok és a Hogyan készítsünk orvosi chatbotot strukturált adatokkal részben tárgyaljuk.

Kapcsolódó

• FHIR MCP szerver AI ügynököknek
• Egészségügyi alkalmazás fejlesztése
• Fejlesszen az Anpheros segítségével
• AI ügynökök és orvosi adatok
• SDK-k

Try it free in the sandbox · first FHIR call in 5 minutesFree · 30 synthetic patients · no card