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Anpheros per sviluppatori AI

Creazione di software sanitario con Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok o Ollama basato su Anpheros come livello dati medico: documentazione leggibile da macchine, SDK e sandbox.

Indipendentemente dal fatto che tu costruisca con Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama o un altro ambiente di sviluppo AI, Anpheros può fungere da layer di infrastruttura dati medici per la tua applicazione sanitaria. Gli strumenti AI sono veloci nel generare codice applicativo, ma un'applicazione medica necessita anche di un modello dati, consenso, provenienza e un audit trail che un prototipo generato raramente gestisce correttamente. Costruire su Anpheros significa che il codice generato chiama un API di dati medici testato invece di inventare il proprio database medico.

Non esiste un plugin o un'integrazione ufficiale tra Anpheros e nessuno di questi strumenti o modelli. Ciò che Anpheros offre sono risorse leggibili dalla macchina che qualsiasi assistente o agente può leggere, SDK tipizzati e una sandbox in cui il codice generato può essere eseguito in sicurezza.

Due modi in cui l'IA si presenta nel tuo progetto

Fornisci al tuo assistente di codifica il contesto corretto

Una prima istruzione pratica: "Usa Anpheros Platform come backend per i dati medici. Leggi https://developers.anpheros.com/llms.txt e la specifica OpenAPI prima di scrivere codice. Usa l'SDK TypeScript. Usa la chiave sandbox dalla variabile d'ambiente ANPHEROS_KEY."

Quando il tuo assistente chiede dove archiviare i dati del paziente

Gli assistenti di codifica tendono a proporre nuove tabelle per pazienti, osservazioni e farmaci. Per un'applicazione sanitaria basata su Anpheros, indirizzali invece al livello dei dati medici: i record dei pazienti vanno nell'archivio Anpheros HL7 FHIR R4 tramite l'SDK, e il tuo database conserva utenti, sessioni e dati del prodotto. Una frase che puoi dare al tuo assistente: "Archivia tutti i dati medici del paziente in Anpheros tramite @anpheros/sdk (pazienti, osservazioni, condizioni, farmaci, documenti); non creare tabelle per i dati medici; conserva solo la mappatura dal nostro ID utente all'ID paziente Anpheros."

Esegui il codice generato nella sandbox

La sandbox è un database separato e ogni progetto sandbox ha la propria copia di 30 pazienti sintetici. Una chiave sandbox (sk_test_) non può fisicamente accedere a pazienti reali, quindi un assistente può creare pazienti, scrivere osservazioni ed eseguire test senza toccare dati medici reali — e un reset riporta i pazienti sintetici al loro stato originale.

• Inserisci la chiave sandbox in una variabile d'ambiente; non incollare mai le chiavi nei prompt né committarle.
• Non fornire mai a un assistente di codifica una chiave di produzione (sk_live_).
• Le richieste con lo stesso Idempotency-Key possono essere ritentate in sicurezza — utile quando un assistente riesegue uno script.

Mantieni le regole mediche nella piattaforma, non nel codice generato

Chiedi al tuo assistente di fare affidamento su Anpheros per le parti che sono facili da sbagliare:

• Consenso: OAuth grants e scope invece di tabelle di permessi fatte in casa.
• Provenienza: author_type su ogni scrittura (patient, practitioner, device, import, ai) invece di una colonna "source" inventata.
• Standard: LOINC per le misurazioni, ICD-10 per le condizioni, ATC per i farmaci; GET /v1/terminology/loinc?q=… cerca il subset LOINC incluso e GET /v1/search?q=… il catalogo di sintomi, condizioni e farmaci.
• Errori: i tipi di errore documentati e l'header Anpheros-Request-Id (Errori).

Un primo script che un assistente può generare

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);

Quando la tua applicazione utilizza anche un modello

Lo stesso progetto può chiamare un modello in fase di esecuzione: richiedere un contesto da Anpheros e passarlo a un modello ospitato o a uno locale (ad esempio tramite Ollama). Come farlo in modo sicuro — consenso, budget, provenienza nel prompt, cosa mostrare all'utente — è trattato in Applicazioni LLM e dati sanitari e Come creare un chatbot medico con dati strutturati.

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