AI健康助手 | 由您的数据驱动
📢 网页版现已上线！
应用户要求提供更便捷的使用方式，我们推出了网页版。
立即体验：open-health.me
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。
- 📊 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
| 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 |
- 💡 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。
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。
-
克隆仓库：
git clone https://github.com/OpenHealthForAll/open-health.git cd open-health -
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
-
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）
