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AI 개발자를 위한 Anpheros

의료 데이터 계층으로서의 Anpheros 위에 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok 또는 Ollama를 사용하여 의료 소프트웨어 구축: 기계 판독 가능한 문서, SDK 및 샌드박스.

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama 또는 기타 AI 개발 환경으로 구축하든 Anpheros는 의료 애플리케이션의 의료 데이터 인프라 계층 역할을 할 수 있습니다. AI 도구는 애플리케이션 코드를 빠르게 생성하지만, 의료 애플리케이션에는 생성된 프로토타입이 거의 올바르게 처리하지 못하는 데이터 모델, 동의, 출처 및 감사 추적이 필요합니다. Anpheros를 기반으로 구축하면 생성된 코드가 자체 의료 데이터베이스를 만드는 대신 테스트된 의료 데이터 API를 호출합니다.

Anpheros와 이러한 도구 또는 모델 간의 공식 플러그인 또는 통합은 없습니다. Anpheros가 제공하는 것은 모든 어시스턴트 또는 에이전트가 읽을 수 있는 기계 판독 가능한 리소스, 타입이 지정된 SDK 및 생성된 코드를 안전하게 실행할 수 있는 샌드박스입니다.

AI가 프로젝트에 적용되는 두 가지 방식

코딩 도우미에게 올바른 컨텍스트 제공하기

실용적인 첫 번째 지침: "Anpheros Platform을 의료 데이터 백엔드로 사용하세요. 코드를 작성하기 전에 https://developers.anpheros.com/llms.txt과 OpenAPI 사양을 읽으세요. TypeScript SDK를 사용하세요. 환경 변수 ANPHEROS_KEY에서 샌드박스 키를 사용하세요."

환자 데이터 저장 위치에 대한 어시스턴트 질문 시

코딩 어시스턴트는 환자, 관찰 기록, 약물에 대한 새 테이블을 제안하는 경향이 있습니다. Anpheros 기반의 의료 애플리케이션의 경우, 대신 의료 데이터 계층으로 안내하십시오: 환자 기록은 SDK를 통해 Anpheros HL7 FHIR R4 저장소로 저장하고, 사용자, 세션 및 제품 데이터는 자체 데이터베이스에 보관합니다. 어시스턴트에게 전달할 수 있는 문장: "모든 환자 의료 데이터는 @anpheros/sdk (환자, 관찰 기록, 상태, 약물, 문서)을 통해 Anpheros에 저장하십시오. 의료 데이터를 위한 테이블을 생성하지 마십시오. 사용자 ID와 Anpheros 환자 ID 간의 매핑만 유지하십시오."

생성된 코드를 샌드박스에서 실행하기

샌드박스는 별도의 데이터베이스이며, 각 샌드박스 프로젝트는 30명의 합성 환자에 대한 자체 복사본을 가지고 있습니다. 샌드박스 키(sk_test_)는 물리적으로 실제 환자에게 접근할 수 없으므로, 어시스턴트는 실제 의료 데이터를 건드리지 않고 환자를 생성하고, 관찰 내용을 작성하고, 테스트를 실행할 수 있습니다. 리셋하면 합성 환자는 원래 상태로 돌아갑니다.

• 샌드박스 키는 환경 변수에 넣으십시오. 키를 프롬프트에 붙여넣거나 커밋하지 마십시오.
• 절대 프로덕션 키(sk_live_)를 코딩 어시스턴트에게 제공하지 마십시오.
• 동일한 Idempotency-Key를 가진 요청은 재시도해도 안전합니다. 어시스턴트가 스크립트를 다시 실행할 때 유용합니다.

의료 규칙은 생성된 코드 대신 플랫폼에 유지

실수하기 쉬운 부분은 Anpheros에 의존하도록 어시스턴트에게 요청하십시오.

• 동의: 자체 제작 권한 테이블 대신 OAuth grant 및 scope.
• 출처: 발명된 "source" 열 대신 모든 쓰기에 대한 author_type (patient, practitioner, device, import, ai).
• 표준: 측정에는 LOINC, 질병에는 ICD-10, 약물에는 ATC; GET /v1/terminology/loinc?q=…은 번들된 LOINC 하위 집합을 검색하고 GET /v1/search?q=…는 증상, 질병 및 약물 카탈로그를 검색합니다.
• 오류: 문서화된 오류 유형 및 Anpheros-Request-Id 헤더 (Errors).

어시스턴트가 생성할 수 있는 첫 번째 스크립트

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);

애플리케이션이 모델도 사용하는 경우

동일한 프로젝트에서 런타임에 모델을 호출할 수 있습니다. Anpheros에서 컨텍스트를 요청하고 이를 호스팅된 모델 또는 로컬 모델(예: Ollama를 통해)에 전달합니다. 이를 안전하게 수행하는 방법 — 동의, 예산, 프롬프트의 출처, 사용자에게 표시할 내용 — 은 LLM 애플리케이션 및 의료 데이터 및 구조화된 데이터로 의료 챗봇 구축 방법에서 다룹니다.

관련 자료

• AI 에이전트를 위한 FHIR MCP 서버
• 의료 앱 구축하기
• Anpheros로 구축하기
• AI 에이전트와 의료 데이터
• SDK

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