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

Anpheros pentru dezvoltatori AI

Construirea de software medical cu Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok sau Ollama deasupra Anpheros ca strat de date medicale: documente lizibile de mașini, SDK-uri și sandbox.

Indiferent dacă construiți cu Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama sau un alt mediu de dezvoltare AI, Anpheros poate servi ca strat de infrastructură de date medicale al aplicației dumneavoastră de asistență medicală. Instrumentele AI sunt rapide la generarea de cod de aplicație, dar o aplicație medicală necesită, de asemenea, un model de date, consimțământ, proveniență și un jurnal de audit pe care un prototip generat rareori le obține corect. Construirea pe Anpheros înseamnă că codul generat apelează un API de date medicale testat în loc să își inventeze propria bază de date medicală.

Nu există un plugin sau o integrare oficială între Anpheros și oricare dintre aceste instrumente sau modele. Ceea ce oferă Anpheros sunt resurse lizibile de mașină pe care orice asistent sau agent le poate citi, SDK-uri tipizate și un sandbox unde codul generat poate rula în siguranță.

Două moduri în care AI apare în proiectul tău

Oferiți asistentului dvs. de codificare contextul corect

O primă instrucțiune practică: "Utilizați Anpheros Platform ca backend pentru date medicale. Citiți https://developers.anpheros.com/llms.txt și specificația OpenAPI înainte de a scrie cod. Utilizați SDK-ul TypeScript. Utilizați cheia sandbox din variabila de mediu ANPHEROS_KEY."

Când asistentul dvs. întreabă unde să stocheze datele pacienților

Asistenții de codare tind să propună tabele noi pentru pacienți, observații și medicamente. Pentru o aplicație de sănătate construită pe Anpheros, îndreptați-i către stratul de date medicale în schimb: înregistrările pacienților merg la stocarea Anpheros HL7 FHIR R4 prin SDK, iar baza dvs. de date proprie păstrează utilizatorii, sesiunile și datele produselor. O propoziție pe care o puteți oferi asistentului dvs.: "Stocați toate datele medicale ale pacienților în Anpheros prin @anpheros/sdk (pacienți, observații, afecțiuni, medicamente, documente); nu creați tabele pentru date medicale; păstrați doar maparea de la ID-ul nostru de utilizator la ID-ul pacientului Anpheros."

Rulați codul generat în sandbox

Sandbox-ul este o bază de date separată, iar fiecare proiect sandbox are propria copie a 30 de pacienți sintetici. O cheie de sandbox (sk_test_) nu poate accesa fizic pacienți reali, astfel încât un asistent poate crea pacienți, poate scrie observații și poate rula teste fără a atinge date medicale reale — iar o resetare readuce pacienții sintetici la starea lor inițială.

• Plasați cheia de sandbox într-o variabilă de mediu; nu lipiți niciodată chei în prompturi și nu le comiteți.
• Nu oferiți niciodată unui asistent de codare o cheie de producție (sk_live_).
• Cererile cu același Idempotency-Key pot fi reîncercate în siguranță — util atunci când un asistent reexecută un script.

Păstrați regulile medicale în platformă, nu în codul generat

Rugați asistentul să se bazeze pe Anpheros pentru părțile care sunt ușor de greșit:

• Consimțământ: Granturi și scopuri OAuth în loc de tabele de permisiuni făcute în casă.
• Proveniență: author_type la fiecare scriere (patient, practitioner, device, import, ai) în loc de o coloană "sursă" inventată.
• Standarde: LOINC pentru măsurători, ICD-10 pentru afecțiuni, ATC pentru medicamente; GET /v1/terminology/loinc?q=… caută subsetul LOINC inclus și GET /v1/search?q=… catalogul de simptome, afecțiuni și medicamente.
• Erori: tipurile de erori documentate și antetul Anpheros-Request-Id (Erori).

Un prim script pe care un asistent îl poate genera

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);

Când aplicația dvs. utilizează și un model

Același proiect poate apela un model la runtime: solicitați un context de la Anpheros și transmiteți-l unui model găzduit sau unuia local (de exemplu, prin Ollama). Cum să faceți acest lucru în siguranță — consimțământ, bugete, proveniență în prompt, ce să afișați utilizatorului — este acoperit în Aplicații LLM și date medicale și Cum să construiți un chatbot medical cu date structurate.

Conexe

• Server MCP FHIR pentru agenți AI
• Construiți o aplicație de sănătate
• Construiți cu Anpheros
• Agenți AI și date medicale
• SDK-uri

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