AI 건강 도우미 | 당신의 데이터로 구동
📢 웹 버전 출시!
더 쉽게 사용하고 싶다는 의견을 반영하여 웹 버전을 출시했습니다.
지금 바로 사용해보세요: open-health.me
OpenHealth는 당신의 건강 데이터를 관리하도록 도와줍니다. AI와 개인 건강 정보를 활용하여, OpenHealth는 건강을 더 잘 이해하고 관리할 수 있도록 도와주는 프라이빗한 도우미를 제공합니다. 최대한의 개인정보 보호를 위해 완전히 로컬에서 실행할 수 있습니다.
- 📊 중앙화된 건강 데이터 입력: 모든 건강 데이터를 한 곳에서 쉽게 통합
- 🛠️ 스마트 파싱: 건강 데이터를 자동으로 파싱하여 구조화된 데이터 파일 생성
- 🤝 맥락 기반 대화: GPT 기반 AI와의 개인화된 상호작용을 위해 구조화된 데이터를 컨텍스트로 활용
| 추가 가능한 데이터 소스 | 지원되는 언어 모델 |
|---|---|
| 혈액 검사 결과 | LLaMA,DeepSeek-V3 |
| 건강 검진 데이터 | GPT,Claude,Gemini |
| 개인 신체 정보 | |
| 가족력 | |
| 증상 |
- 💡 건강은 당신의 책임입니다.
- ✅ 진정한 건강 관리는 당신의 데이터 + 지능을 결합하여 통찰력을 실행 가능한 계획으로 전환합니다.
- 🧠 AI는 장기적인 건강 관리를 효과적으로 안내하고 지원하는 편견 없는 도구 역할을 합니다.
건강 데이터 입력 --> 데이터 파싱 모듈 --> 구조화된 데이터 파일 --> GPT 통합
참고: 현재 데이터 파싱 기능은 별도의 Python 서버에서 구현되어 있으며, 추후 TypeScript로 마이그레이션될 예정입니다.
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저장소 클론:
git clone https://github.com/OpenHealthForAll/open-health.git cd open-health -
설치 및 실행:
# 환경 설정 파일 복사 cp .env.example .env # Docker Compose로 애플리케이션 시작 docker compose --env-file .env up
기존 사용자의 경우:
# .env 파일의 ENCRYPTION_KEY 생성: # 아래 명령어를 실행하고 출력값을 .env의 ENCRYPTION_KEY에 추가하세요 echo $(head -c 32 /dev/urandom | base64) # 이미지 재빌드 및 시작 docker compose --env-file .env up --build
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OpenHealth 접속: 브라우저에서
http://localhost:3000에 접속하여 OpenHealth를 시작하세요.
참고: 시스템은 파싱과 LLM 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 파싱의 경우 DOCLING을 사용하여 완전한 로컬 실행이 가능하며, LLM 구성 요소는 Ollama를 사용하여 완전히 로컬에서 실행할 수 있습니다.
참고: Docker에서 Ollama를 사용하는 경우, Ollama API 엔드포인트를 다음과 같이 설정하세요:
http://docker.for.mac.localhost:11434(Mac의 경우) 또는http://host.docker.internal:11434(Windows의 경우)
