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

Anpheros для ШІ-розробників

Створення програмного забезпечення для охорони здоров'я з Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok або Ollama поверх Anpheros як шару медичних даних: машиночитані документи, SDK та пісочниця.

Незалежно від того, чи ви створюєте за допомогою Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, Ollama чи іншого середовища розробки ШІ, Anpheros може слугувати шаром інфраструктури медичних даних для вашого додатку охорони здоров'я. Інструменти ШІ швидко генерують програмний код, але медичний додаток також потребує моделі даних, згоди, походження та аудиторського відстеження, які рідко правильно реалізовані в згенерованому прототипі. Розробка на Anpheros означає, що згенерований код викликає протестований API медичних даних замість того, щоб винаходити власну медичну базу даних.

Офіційного плагіна чи інтеграції між Anpheros та будь-яким із цих інструментів чи моделей не існує. Anpheros пропонує машиночитані ресурси, які може прочитати будь-який помічник чи агент, типізовані SDK та пісочницю, де згенерований код може безпечно виконуватися.

Два способи використання ШІ у вашому проєкті

	ШІ допомагає вам писати програмне забезпечення	ШІ є частиною програмного забезпечення
Приклади	Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, що пише ваш код	ваш додаток викликає модель (розміщену або локальну з Ollama) для відповідей на медичні запитання
Що надає Anpheros	API та документацію, які може використовувати ваш помічник з кодування	контекст пацієнта для моделі, з дозволом та аудитом
Читати далі	ця сторінка	Медичні додатки на основі ШІ

Надайте вашому помічнику з кодування правильний контекст

Ресурс	URL	Чому це допомагає
OpenAPI specification	`https://developers.anpheros.com/openapi.json`	кожен endpoint зі схемами запитів та відповідей
Developer summary	`https://developers.anpheros.com/llms.txt`	що таке платформа та де документована кожна тема
All guides in one file	`https://developers.anpheros.com/llms-full.txt`	посібники в одному файлі Markdown для завантаження в одному контексті
Each guide as Markdown	`https://developers.anpheros.com/guides/{guide}.md`	наприклад `/guides/getting-started.md`
FHIR CapabilityStatement	`https://platform.anpheros.com/fhir/R4/metadata`	26 типів ресурсів FHIR та їх параметри пошуку
Typed SDKs	`@anpheros/sdk` (npm), `anpheros_sdk` (pub.dev)	ключі ідемпотентності, повторні спроби, оновлення токенів та вже реалізований потік згоди

Практична перша інструкція: "Використовуйте Anpheros Platform як бекенд для медичних даних. Прочитайте https://developers.anpheros.com/llms.txt та OpenAPI spec перед написанням коду. Використовуйте TypeScript SDK. Використовуйте ключ sandbox з змінної середовища ANPHEROS_KEY."

Коли ваш асистент запитує, де зберігати дані пацієнта

Кодувальні асистенти, як правило, пропонують нові таблиці для пацієнтів, спостережень та медикаментів. Для медичного застосунку, побудованого на Anpheros, направте їх до шару медичних даних: записи пацієнтів зберігаються у сховищі Anpheros HL7 FHIR R4 через SDK, а ваша власна база даних зберігає користувачів, сесії та дані продукту. Речення, яке ви можете надати своєму асистенту: "Зберігайте всі медичні дані пацієнта в Anpheros через @anpheros/sdk (пацієнти, спостереження, стани, медикаменти, документи); не створюйте таблиць для медичних даних; зберігайте лише зіставлення від нашого ідентифікатора користувача до ідентифікатора пацієнта Anpheros."

Запуск згенерованого коду в пісочниці

Пісочниця — це окрема база даних, і кожен проєкт пісочниці має власну копію 30 синтетичних пацієнтів. Ключ пісочниці (sk_test_) фізично не може отримати доступ до реальних пацієнтів, тому помічник може створювати пацієнтів, записувати спостереження та запускати тести, не торкаючись реальних медичних даних — а скидання повертає синтетичних пацієнтів до попереднього стану.

Помістіть ключ пісочниці в змінну середовища; ніколи не вставляйте ключі в запити та не комітьте їх.
Ніколи не надавайте помічнику з кодування ключ виробничого середовища (sk_live_).
Запити з однаковим Idempotency-Key безпечно повторювати — це корисно, коли помічник повторно запускає скрипт.

Зберігайте медичні правила на платформі, а не в згенерованому коді

Попросіть свого асистента покладатися на Anpheros для частин, які легко помилитися:

Згода: OAuth grants та scopes замість саморобних таблиць дозволів.
Походження: author_type при кожному записі (patient, practitioner, device, import, ai) замість вигаданої колонки "source".
Стандарти: LOINC для вимірювань, ICD-10 для станів, ATC для медикаментів; GET /v1/terminology/loinc?q=… шукає в об'єднаному підмножині LOINC, а GET /v1/search?q=… — в каталозі симптомів, станів та ліків.
Помилки: документовані типи помилок та заголовок Anpheros-Request-Id (Помилки).

Перший скрипт, який може згенерувати помічник

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);

Коли ваш додаток також використовує модель

Той самий проєкт може викликати модель під час виконання: запитати контекст з Anpheros і передати його до розміщеної моделі або до локальної (наприклад, через Ollama). Як це зробити безпечно — згода, бюджети, походження в запиті, що показати користувачеві — описано в LLM-додатки та медичні дані та Як створити медичний чат-бот зі структурованими даними.

Пов'язане

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