AI健康助手 | 由您的数据驱动

📢 网页版现已上线！
我们提供两种定制选项，让OpenHealth更易于使用：
诊所 - 快速便捷的健康咨询
完整平台 - 全面健康管理的高级工具

🌟 概述

OpenHealth帮助您掌控健康数据。通过利用AI和您的个人健康信息， OpenHealth提供私密的助手，帮助您更好地理解和管理健康。为了最大程度地保护隐私，您可以完全在本地运行。

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✨ 项目特点

• 📊 集中化健康数据输入： 轻松整合所有健康数据于一处
• 🛠️ 智能解析： 自动解析您的健康数据并生成结构化数据文件
• 🤝 上下文对话： 使用结构化数据作为上下文，与GPT驱动的AI进行个性化交互

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📥 支持的数据源和语言模型

可添加的数据源	支持的语言模型
血液检测结果	LLaMA,DeepSeek-V3
体检数据	GPT,Claude,Gemini
个人体格信息
家族病史
症状

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🤔 为什么我们建立OpenHealth

• 💡 您的健康由您负责。
• ✅ 真正的健康管理结合您的数据 + 智能，将洞察转化为可行计划。
• 🧠 AI作为无偏见的工具，有效指导和支持您管理长期健康。

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🗺️ 项目图示

健康数据输入 --> 数据解析模块 --> 结构化数据文件 --> GPT集成

注意： 数据解析功能目前在独立的Python服务器中实现，计划未来迁移到TypeScript。

开始使用

⚙️ 如何运行 OpenHealth

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/OpenHealthForAll/open-health.git
   cd open-health
   

2. 设置和运行：

   # 复制环境文件
   cp .env.example .env
   
   # 使用Docker Compose启动应用
   docker compose --env-file .env up
   

   对于现有用户：

   # 生成 .env 文件的 ENCRYPTION_KEY：
   # 运行以下命令并将输出添加到 .env 的 ENCRYPTION_KEY
   echo $(head -c 32 /dev/urandom | base64)
   
   # 重新构建并启动应用
   docker compose --env-file .env up --build
   

3. 访问OpenHealth： 打开浏览器并访问 http://localhost:3000 开始使用OpenHealth。

注意： 系统由解析和LLM两个主要组件组成。对于解析，您可以使用docling进行完全本地执行，而LLM组件可以使用Ollama在本地完全运行。

注意： 如果您使用Docker运行Ollama，请确保将Ollama API端点设置为：http://docker.for.mac.localhost:11434（Mac用户）或 http://host.docker.internal:11434（Windows用户）

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🌐 社区与支持