AI-асистент здоров'я | Працює на ваших даних
📢 Тепер доступно у веб-версії!
У відповідь на запити щодо простішого доступу ми запустили веб-версію.
Спробуйте зараз: open-health.me
English | Français | Deutsch | Español | 한국어 | 中文 | 日本語 | Українська
OpenHealth допомагає вам контролювати дані про своє здоров'я. Використовуючи ШІ та вашу інформацію про особисте здоров'я, OpenHealth надає приватного помічника, який допомагає краще розуміти своє здоров'я та керувати ним. Для максимального захисту конфіденційності ви можете повністю запускати його локально.
Ключові можливості
- 📊 Централізоване введення даних про здоров'я: Легко об'єднайте всі дані про здоров'я в одному місці.
- 🛠️ Розумний аналіз: автоматично аналізує ваші дані про здоров'я та створює файли структурованих даних.
- 🤝 Контекстуальні бесіди: Використовуйте структуровані дані як контекст для персоналізованої взаємодії з AI на основі GPT.
| Джерела даних, які можна додати | Підтримувані мовні моделі |
|---|---|
|
• Результати аналізу крові • Дані перевірки стану здоров'я • Особиста фізична інформація • Сімейна історія • Симптоми |
• LLaMA • DeepSeek-V3 • GPT • Claude • Gemini |
- 💡 Ваше здоров'я - ваша відповідальність.
- ✅ Справжнє управління здоров'ям поєднує ваші дані + інтелект, перетворюючи розуміння на дієві плани.
- 🧠 ШІ діє як неупереджений інструмент, який допомагає вам ефективно керувати своїм довгостроковим здоров'ям.
graph LR
subgraph Джерела даних здоров'я
A1[Клінічні записи<br>Аналізи крові/Діагнози/<br>Рецепти/Знімки]
A2[Платформи здоров'я<br>Apple Health/Google Fit]
A3[Носимі пристрої<br>Oura/Whoop/Garmin]
A4[Особисті записи<br>Дієта/Симптоми/<br>Сімейна історія]
end
subgraph Обробка даних
B1[Аналізатор даних<br>і стандартизація]
B2[Уніфікований формат<br>медичних даних]
end
subgraph Інтеграція ШІ
C1[Обробка LLM<br>Комерційні та локальні<br>моделі]
C2[Методи взаємодії<br>RAG/Кеш/Агенти]
end
A1 & A2 & A3 & A4 --> B1
B1 --> B2
B2 --> C1
C1 --> C2
style A1 fill:#e6b3cc,stroke:#cc6699,stroke-width:2px,color:#000
style A2 fill:#b3d9ff,stroke:#3399ff,stroke-width:2px,color:#000
style A3 fill:#c2d6d6,stroke:#669999,stroke-width:2px,color:#000
style A4 fill:#d9c3e6,stroke:#9966cc,stroke-width:2px,color:#000
style B1 fill:#c6ecd9,stroke:#66b399,stroke-width:2px,color:#000
style B2 fill:#c6ecd9,stroke:#66b399,stroke-width:2px,color:#000
style C1 fill:#ffe6cc,stroke:#ff9933,stroke-width:2px,color:#000
style C2 fill:#ffe6cc,stroke:#ff9933,stroke-width:2px,color:#000
classDef default color:#000
Примітка. Функціональність синтаксичного аналізу даних наразі реалізована на окремому сервері Python, а в майбутньому її планується перенести на TypeScript.
Інструкції з монтажу
-
Клонуйте репозиторій:
git clone https://github.com/OpenHealthForAll/open-health.git cd open-health -
Налаштувати та запустити:
# Скопіюйте файл середовища cp .env.example .env # Запустіть програму за допомогою Docker Compose docker compose --env-file .env up
Для існуючих користувачів використовуйте:
# Згенеруйте ENCRYPTION_KEY для файлу .env: # Виконайте команду нижче та додайте вивід до ENCRYPTION_KEY у .env echo $(head -c 32 /dev/urandom | base64) # Перебудувати та запустити програму docker compose --env-file .env up --build
-
Доступ до OpenHealth: Відкрийте браузер і перейдіть до
http://localhost:3000, щоб почати використовувати OpenHealth.
Примітка. Система складається з двох основних компонентів: аналізу та LLM. Для аналізу ви можете використовувати docling для повного локального виконання, а компонент LLM може працювати повністю локально за допомогою Ollama.
Примітка. Якщо ви використовуєте Ollama з Docker, обов'язково встановіть кінцеву точку Ollama API на:
http://docker.for.mac.localhost:11434для Mac абоhttp://host.docker.internal:11434для Windows.
