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

Anpheros pre AI vývojárov

Vývoj zdravotníckeho softvéru s Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok alebo Ollama na Anpheros ako vrstve pre lekárske údaje: strojovo čitateľné dokumenty, SDK a sandbox.

Či už budujete s Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama alebo iným prostredím pre vývoj AI, Anpheros môže slúžiť ako infraštruktúrna vrstva medicínskych dát vašej zdravotníckej aplikácie. Nástroje AI sú rýchle pri generovaní aplikačného kódu, ale medicínska aplikácia potrebuje aj dátový model, súhlas, pôvod dát a auditnú stopu, ktoré vygenerovaný prototyp zriedka správne rieši. Budovanie na Anpheros znamená, že generovaný kód volá testované medicínske dátové API namiesto vymýšľania vlastnej medicínskej databázy.

Neexistuje žiadny oficiálny plugin ani integrácia medzi Anpheros a žiadnym z týchto nástrojov alebo modelov. Anpheros ponúka strojom čitateľné zdroje, ktoré môže čítať akýkoľvek asistent alebo agent, typované SDK a sandbox, kde môže generovaný kód bezpečne bežať.

Dva spôoby, akými sa AI objavuje vo vašom projekte

Poskytnite vášmu kódovaciemu asistentovi správny kontext

Praktická prvá inštrukcia: "Použite Anpheros Platform ako backend pre medicínske dáta. Pred písaním kódu si prečítajte https://developers.anpheros.com/llms.txt a OpenAPI špecifikáciu. Použite TypeScript SDK. Použite sandbox kľúč z premennej prostredia ANPHEROS_KEY."

Keď váš asistent potrebuje vedieť, kde ukladať dáta pacienta

Kódovacie asistenti majú tendenciu navrhovať nové tabuľky pre pacientov, pozorovania a lieky. Pre zdravotnícku aplikáciu postavenú na Anpheros ich nasmerujte namiesto toho na vrstvu lekárskych dát: záznamy pacientov idú do Anpheros HL7 FHIR R4 úložiska prostredníctvom SDK a vaša vlastná databáza uchováva používateľov, relácie a produktové dáta. Veta, ktorú môžete dať svojmu asistentovi: "Ukladajte všetky lekárske dáta pacienta v Anpheros prostredníctvom @anpheros/sdk (pacienti, pozorovania, stavy, lieky, dokumenty); nevytvárajte tabuľky pre lekárske dáta; uchovávajte iba mapovanie z nášho používateľského ID na Anpheros ID pacienta."

Spustite vygenerovaný kód v sandboxe

Sandbox je samostatná databáza a každý sandbox projekt má svoju vlastnú kópiu 30 syntetických pacientov. Sandbox kľúč (sk_test_) sa fyzicky nemôže dostať k reálnym pacientom, takže asistent môže vytvárať pacientov, zapisovať pozorovania a spúšťať testy bez toho, aby sa dotkol reálnych lekárskych údajov — a reset vráti syntetických pacientov do pôvodného stavu.

• Umiestnite sandbox kľúč do environmentálnej premennej; nikdy nevkladajte kľúče do promptov ani ich necommitujte.
• Nikdy nedávajte kódovaciemu asistentovi produkčný kľúč (sk_live_).
• Požiadavky s rovnakým Idempotency-Key je bezpečné zopakovať — užitočné, keď asistent opätovne spustí skript.

Pravidlá uchovávajte na platforme, nie v generovanom kóde

Požiadajte svojho asistenta, aby sa pri častiach, ktoré sa dajú ľahko pokaziť, spoliehal na Anpheros:

• Súhlas: OAuth granty a scopes namiesto vlastnoručne vytvorených tabuliek povolení.
• Pôvod: author_type pri každom zápise (patient, practitioner, device, import, ai) namiesto vymysleného stĺpca "source".
• Štandardy: LOINC pre merania, ICD-10 pre diagnózy, ATC pre lieky; GET /v1/terminology/loinc?q=… vyhľadáva v balíku podmnožiny LOINC a GET /v1/search?q=… v katalógu symptómov, diagnóz a liekov.
• Chyby: zdokumentované typy chýb a hlavička Anpheros-Request-Id (Chyby).

Prvý skript, ktorý môže vygenerovať asistent

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);

Keď vaša aplikácia používa aj model

Ten istý projekt môže v runtime volať model: požiadať o kontext z Anpheros a odovzdať ho hostovanému modelu alebo lokálnemu modelu (napríklad cez Ollama). Ako to urobiť bezpečne — súhlas, rozpočty, pôvod v prompte, čo zobraziť používateľovi — je pokryté v LLM aplikácie a zdravotnícke údaje a Ako vytvoriť lekárskeho chatbota so štruktúrovanými údajmi.

Súvisiace

• FHIR MCP server pre AI agentov
• Vytvorte zdravotnícku aplikáciu
• Budujte s Anpheros
• AI agenti a lekárske dáta
• SDK

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