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

Anpheros для ИИ-разработчиков

Создание медицинского ПО с Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok или Ollama поверх Anpheros как слоя медицинских данных: машиночитаемые документы, SDK и sandbox.

Независимо от того, разрабатываете ли вы с помощью Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama или другой среды разработки ИИ, Anpheros может служить инфраструктурным слоем медицинских данных вашего медицинского приложения. Инструменты ИИ быстро генерируют код приложений, но медицинскому приложению также нужна модель данных, согласие, происхождение и журнал аудита, которые сгенерированный прототип редко получает правильно. Разработка на Anpheros означает, что сгенерированный код вызывает протестированный API медицинских данных вместо того, чтобы изобретать собственную медицинскую базу данных.

Официального плагина или интеграции между Anpheros и любым из этих инструментов или моделей не существует. Anpheros предлагает машиночитаемые ресурсы, которые может прочитать любой помощник или агент, типизированные SDK и песочницу, где сгенерированный код может безопасно выполняться.

Два способа использования ИИ в вашем проекте

Предоставьте вашему помощнику по кодированию правильный контекст

Практическая первая инструкция: "Используйте Anpheros Platform в качестве бэкенда для медицинских данных. Прочтите https://developers.anpheros.com/llms.txt и спецификацию OpenAPI перед написанием кода. Используйте TypeScript SDK. Используйте ключ песочницы из переменной окружения ANPHEROS_KEY."

Когда ваш ассистент спрашивает, где хранить данные пациента

Кодирующие ассистенты склонны предлагать новые таблицы для пациентов, наблюдений и медикаментов. Для медицинского приложения, построенного на Anpheros, вместо этого укажите им на слой медицинских данных: записи пациентов помещаются в хранилище Anpheros HL7 FHIR R4 через SDK, а ваша собственная база данных хранит пользователей, сессии и данные продукта. Предложение, которое вы можете дать своему ассистенту: "Храните все медицинские данные пациента в Anpheros через @anpheros/sdk (пациенты, наблюдения, состояния, медикаменты, документы); не создавайте таблицы для медицинских данных; сохраняйте только соответствие между нашим идентификатором пользователя и идентификатором пациента Anpheros."

Запуск сгенерированного кода в песочнице

Песочница представляет собой отдельную базу данных, и каждый проект песочницы имеет свою копию из 30 синтетических пациентов. Ключ песочницы (sk_test_) физически не может получить доступ к реальным пациентам, поэтому ассистент может создавать пациентов, записывать наблюдения и запускать тесты, не затрагивая реальные медицинские данные — а сброс возвращает синтетических пациентов в исходное состояние.

• Поместите ключ песочницы в переменную окружения; никогда не вставляйте ключи в запросы и не фиксируйте их.
• Никогда не передавайте ключ продакшена (sk_live_) ассистенту по кодированию.
• Запросы с одинаковым Idempotency-Key безопасно повторять — это полезно, когда ассистент повторно запускает скрипт.

Храните медицинские правила на платформе, а не в сгенерированном коде

Попросите вашего ассистента полагаться на Anpheros в тех частях, где легко допустить ошибку:

• Согласие: OAuth-разрешения и области действия вместо самодельных таблиц разрешений.
• Происхождение: author_type при каждой записи (patient, practitioner, device, import, ai) вместо выдуманного столбца "источник".
• Стандарты: LOINC для измерений, ICD-10 для состояний, ATC для лекарств; GET /v1/terminology/loinc?q=… выполняет поиск по объединенному подмножеству LOINC, а GET /v1/search?q=… — по каталогу симптомов, состояний и лекарств.
• Ошибки: документированные типы ошибок и заголовок Anpheros-Request-Id (Ошибки).

Первый скрипт, который может сгенерировать помощник

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);

Когда ваше приложение также использует модель

Тот же проект может вызывать модель во время выполнения: запрашивать контекст из Anpheros и передавать его размещенной модели или локальной (например, через Ollama). Как сделать это безопасно — согласие, бюджеты, происхождение в промпте, что показывать пользователю — рассмотрено в LLM-приложения и медицинские данные и Как создать медицинский чат-бот со структурированными данными.

Связанные материалы

• Сервер FHIR MCP для ИИ-агентов
• Создание медицинского приложения
• Разработка с Anpheros
• ИИ-агенты и медицинские данные
• SDK

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