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AI開発者のためのAnpheros

医療データレイヤーとしてのAnpheros上でClaude Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT、Gemini、Grok、またはOllamaを使用したヘルスケアソフトウェア開発:機械可読ドキュメント、SDK、サンドボックス。

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama のいずれか、またはその他の AI 開発環境で開発する場合でも、Anpheros はヘルスケアアプリケーションの医療データインフラストラクチャレイヤーとして機能します。 AI ツールはアプリケーションコードの生成を高速化しますが、医療アプリケーションにはデータモデル、同意、来歴、監査証跡も必要であり、これらは生成されたプロトタイプではめったに正しく実装されません。Anpheros 上で構築するということは、生成されたコードが独自の医療データベースを考案するのではなく、テスト済みの医療データ API を呼び出すことを意味します。

Anpheros とこれらのツールまたはモデルとの間に公式のプラグインや統合はありません。Anpheros が提供するのは、アシスタントやエージェントが読み取れる機械可読リソース、型付けされた SDK、そして生成されたコードを安全に実行できるサンドボックスです。

プロジェクトにおけるAIの2つの活用方法

AIがソフトウェア開発を支援する AIがソフトウェアの一部となる
例 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPTによるコード生成 アプリケーションがモデル(ホスト型またはOllamaによるローカル実行)を呼び出し、健康に関する質問に回答する
Anpherosが提供するもの コーディングアシスタントが従うことができるAPIとドキュメント 同意と監査を取得した上での、モデルへの患者コンテキスト
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コーディングアシスタントに適切なコンテキストを与える

リソース URL 役立つ理由
OpenAPI 仕様 https://developers.anpheros.com/openapi.json リクエストとレスポンスのスキーマを含む、すべてのエンドポイント
開発者向け概要 https://developers.anpheros.com/llms.txt プラットフォームとは何か、各トピックがどこで文書化されているか
すべてのガイドを1つのファイルに https://developers.anpheros.com/llms-full.txt ガイドをMarkdown形式で、単一のコンテキストロード用
各ガイドをMarkdownで https://developers.anpheros.com/guides/{guide}.md 例: /guides/getting-started.md
FHIR CapabilityStatement https://platform.anpheros.com/fhir/R4/metadata 26種類のFHIRリソースタイプとその検索パラメータ
型付きSDK @anpheros/sdk (npm), anpheros_sdk (pub.dev) Idempotencyキー、リトライ、トークンリフレッシュ、および既に実装されている同意フロー

実践的な最初の指示: 「Anpheros Platformを医療データバックエンドとして使用してください。コードを書く前にhttps://developers.anpheros.com/llms.txtとOpenAPI仕様を読んでください。TypeScript SDKを使用してください。環境変数ANPHEROS_KEYからサンドボックスキーを使用してください。」

アシスタントが患者データの保存場所を尋ねてきた場合

コーディングアシスタントは、患者、観察結果、投薬に関する新しいテーブルを提案する傾向があります。Anpheros を基盤としたヘルスケアアプリケーションでは、代わりに医療データレイヤーを指示してください。患者レコードは SDK を介して Anpheros HL7 FHIR R4 ストアに保存し、ユーザー、セッション、製品データは独自のデータベースに保存します。アシスタントに伝えることができる一文は次のとおりです。「すべての患者の医療データは @anpheros/sdk(患者、観察結果、状態、投薬、ドキュメント)を介して Anpheros に保存してください。医療データ用のテーブルは作成しないでください。ユーザー ID から Anpheros 患者 ID へのマッピングのみを保持してください。」

生成されたコードをサンドボックスで実行する

サンドボックスは独立したデータベースであり、各サンドボックスプロジェクトは30人の合成患者のコピーをそれぞれ保持しています。サンドボックスキー(sk_test_)は、物理的に実際の患者に到達することはできないため、アシスタントは実際の医療データに触れることなく、患者を作成し、観察を記録し、テストを実行できます。リセットにより、合成患者は元の状態に戻ります。

プラットフォーム内に医療ルールを保持し、生成コードには含めない

アシスタントには、間違いやすい部分は Anpheros に依存するように指示してください。

アシスタントが生成できる最初のスクリプト

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);

アプリケーションがモデルも使用する場合

同じプロジェクトで実行時にモデルを呼び出すことができます。Anpheros からコンテキストをリクエストし、それをホストされたモデルまたはローカルモデル(例: Ollama 経由)に渡します。安全に実行する方法 — 同意、予算、プロンプト内の来歴、ユーザーに表示するもの — については、LLM アプリケーションと医療データ および 構造化データを使用した医療チャットボットの構築方法 で説明されています。

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