# Anpheros para desenvolvedores de IA

> Construir software de saúde com Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok ou Ollama sobre Anpheros como camada de dados médicos: documentação legível por máquina, SDKs e a sandbox.

Source: https://developers.anpheros.com/pt/guides/ai-developers

**Quer construa com Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama ou outro ambiente de desenvolvimento de IA, Anpheros pode servir como a camada de infraestrutura de dados médicos da sua aplicação de saúde.** As ferramentas de IA são rápidas a gerar código de aplicação, mas uma aplicação médica também necessita de um modelo de dados, consentimento, proveniência e um rasto de auditoria que um protótipo gerado raramente acerta. Construir sobre Anpheros significa que o código gerado chama uma API de dados médicos testada em vez de inventar a sua própria base de dados médica.

Não existe um plugin ou integração oficial entre Anpheros e nenhuma destas ferramentas ou modelos. O que Anpheros oferece são recursos legíveis por máquina que qualquer assistente ou agente pode ler, SDKs tipados e uma sandbox onde o código gerado pode ser executado em segurança.

## Duas formas como a IA aparece no seu projeto

| | A IA ajuda-o a escrever o software | A IA faz parte do software |
|---|---|---|
| Exemplos | Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT a escrever o seu código | a sua aplicação chama um modelo (hospedado ou local com Ollama) para responder a questões de saúde |
| O que a Anpheros lhe oferece | uma API e documentação que o seu assistente de codificação pode seguir | o contexto do paciente para o modelo, com consentimento e auditoria |
| Ler a seguir | esta página | [Aplicações de IA na saúde](https://developers.anpheros.com/pt/guides/ai-healthcare) |

## Dê ao seu assistente de código o contexto certo

| Recurso | URL | Porquê ajuda |
|---|---|---|
| Especificação OpenAPI | `https://developers.anpheros.com/openapi.json` | todos os endpoints com esquemas de pedido e resposta |
| Resumo para programadores | `https://developers.anpheros.com/llms.txt` | o que é a plataforma e onde cada tópico está documentado |
| Todos os guias num só ficheiro | `https://developers.anpheros.com/llms-full.txt` | os guias em Markdown, para uma carga de contexto única |
| Cada guia como Markdown | `https://developers.anpheros.com/guides/{guide}.md` | por exemplo, `/guides/getting-started.md` |
| Declaração de Capacidade FHIR | `https://platform.anpheros.com/fhir/R4/metadata` | os 26 tipos de recursos FHIR e os seus parâmetros de pesquisa |
| SDKs tipados | `@anpheros/sdk` (npm), `anpheros_sdk` (pub.dev) | chaves de idempotência, novas tentativas, atualização de tokens e o fluxo de consentimento já implementados |

Uma primeira instrução prática: *"Use a Plataforma Anpheros como backend de dados médicos. Leia https://developers.anpheros.com/llms.txt e a especificação OpenAPI antes de escrever código. Use o SDK TypeScript. Use a chave sandbox da variável de ambiente `ANPHEROS_KEY`."*

## Quando o seu assistente perguntar onde armazenar dados do paciente

Assistentes de codificação tendem a propor novas tabelas para pacientes, observações e medicamentos. Para uma aplicação de saúde construída sobre Anpheros, aponte-os para a camada de dados médicos em vez disso: os registos de pacientes vão para o repositório Anpheros HL7 FHIR R4 através do SDK, e a sua própria base de dados guarda utilizadores, sessões e dados do produto. Uma frase que pode dar ao seu assistente: *"Armazene todos os dados médicos do paciente em Anpheros através de `@anpheros/sdk` (pacientes, observações, condições, medicamentos, documentos); não crie tabelas para dados médicos; guarde apenas o mapeamento do nosso ID de utilizador para o ID de paciente Anpheros."*

## Deixe o código gerado ser executado na sandbox

A sandbox é uma base de dados separada, e cada projeto de sandbox tem a sua própria cópia de 30 pacientes sintéticos. Uma chave de sandbox (`sk_test_`) fisicamente não consegue aceder a pacientes reais, pelo que um assistente pode criar pacientes, escrever observações e executar testes sem tocar em dados médicos reais — e um reset devolve os pacientes sintéticos ao seu estado original.

- Coloque a chave da sandbox numa variável de ambiente; nunca cole chaves em prompts ou as submeta no código.
- Nunca dê a um assistente de código uma chave de produção (`sk_live_`).
- Pedidos com o mesmo `Idempotency-Key` podem ser repetidos em segurança — útil quando um assistente reexecuta um script.

## Mantenha as regras médicas na plataforma, não no código gerado

Peça ao seu assistente para confiar no Anpheros para as partes que são fáceis de errar:

- **Consentimento:** Concessões e escopos OAuth em vez de tabelas de permissões criadas internamente.
- **Proveniência:** `author_type` em cada escrita (`patient`, `practitioner`, `device`, `import`, `ai`) em vez de uma coluna "source" inventada.
- **Normas:** LOINC para medições, ICD-10 para condições, ATC para medicamentos; `GET /v1/terminology/loinc?q=…` pesquisa o subconjunto LOINC agrupado e `GET /v1/search?q=…` o catálogo de sintomas, condições e medicamentos.
- **Erros:** os tipos de erro documentados e o cabeçalho `Anpheros-Request-Id` ([Erros](https://developers.anpheros.com/pt/guides/errors)).

## Um primeiro script que um assistente pode gerar

```ts
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 a sua aplicação também utiliza um modelo

O mesmo projeto pode chamar um modelo em tempo de execução: solicitar um contexto do Anpheros e passá-lo para um modelo alojado ou para um modelo local (por exemplo, através do Ollama). Como fazer isso de forma segura — consentimento, orçamentos, proveniência no prompt, o que mostrar ao utilizador — é abordado em [Aplicações LLM e dados de saúde](https://developers.anpheros.com/pt/guides/llm-healthcare-data) e [Como criar um chatbot médico com dados estruturados](https://developers.anpheros.com/pt/guides/ai-medical-assistant).

## Relacionado

- [Servidor FHIR MCP para agentes de IA](https://developers.anpheros.com/pt/guides/mcp)
- [Criar uma aplicação de saúde](https://developers.anpheros.com/pt/guides/build-a-healthcare-app)
- [Desenvolver com Anpheros](https://developers.anpheros.com/pt/guides/build-with-anpheros)
- [Agentes de IA e dados médicos](https://developers.anpheros.com/pt/guides/ai-agents-medical-data)
- [SDKs](https://developers.anpheros.com/pt/guides/sdks)