Skip to content

Latest commit

 

History

History
124 lines (90 loc) · 4.16 KB

README.es.md

File metadata and controls

124 lines (90 loc) · 4.16 KB

🚀 OpenHealth

Asistente de Salud con IA | Impulsado por tus datos, Ejecutado localmente

🌍 Elija su Idioma

English | Français | Deutsch | Español | 한국어 | 中文 | 日本語

Demo de OpenHealth

🌟 Descripción General

OpenHealth le ayuda a tomar el control de sus datos de salud. Aprovechando la IA y su información personal de salud, OpenHealth proporciona un asistente privado y de ejecución local que le ayuda a comprender y gestionar mejor su salud.

✨ Características del Proyecto

Funcionalidades Principales
  • 📊 Entrada Centralizada de Datos de Salud: Consolide fácilmente todos sus datos de salud en un solo lugar.
  • 🛠️ Análisis Inteligente: Analiza automáticamente sus datos de salud y genera archivos de datos estructurados.
  • 🤝 Conversaciones Contextuales: Utilice los datos estructurados como contexto para interacciones personalizadas con IA impulsada por GPT.

📥 Fuentes de Datos y Modelos de Lenguaje Compatibles

Fuentes de Datos Disponibles Modelos de Lenguaje Compatibles
• Resultados de Análisis de Sangre
• Datos de Chequeo Médico
• Información Física Personal
• Historial Familiar
• Síntomas 		• LLaMA
• DeepSeek-V3
• GPT
• Claude
• Gemini

🤔 Por Qué Creamos OpenHealth

  • 💡 Su salud es su responsabilidad.
  • ✅ La verdadera gestión de la salud combina sus datos + inteligencia, convirtiendo las percepciones en planes accionables.
  • 🧠 La IA actúa como una herramienta imparcial para guiarlo y apoyarlo en la gestión efectiva de su salud a largo plazo.

🗺️ Diagrama del Proyecto

graph LR A[Entrada de Datos] --> B[Procesamiento y Análisis] B --> C[Base de Datos Local] C --> D[Motor de IA] D --> E[Asistente de Salud] E --> F[Recomendaciones] F --> A style A fill:#ff7eb6,stroke:#ff2d7e,stroke-width:2px style B fill:#7afcff,stroke:#00b4ff,stroke-width:2px style C fill:#98fb98,stroke:#32cd32,stroke-width:2px style D fill:#ffa07a,stroke:#ff4500,stroke-width:2px style E fill:#dda0dd,stroke:#9370db,stroke-width:2px style F fill:#f0e68c,stroke:#bdb76b,stroke-width:2px

Entrada de datos de salud --> Módulo de análisis --> Archivos de datos estructurados --> Integración GPT

Nota: La funcionalidad de análisis de datos está actualmente implementada en un servidor Python separado y está planificada su migración a TypeScript en el futuro.

Comenzando

⚙️ Cómo ejecutar OpenHealth

  1. Clonar el repositorio:

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

  2. Configuración y Ejecución:

    # Copiar el archivo de entorno
cp .env.example .env

# Agregar claves API al archivo .env:
# UPSTAGE_API_KEY - Para el análisis (Obtenga $10 de crédito sin registro de tarjeta en https://www.upstage.ai)
# OPENAI_API_KEY - Para capacidades mejoradas de análisis

# Iniciar la aplicación con Docker Compose
docker compose --env-file .env up

    Para usuarios existentes:

    docker compose --env-file .env up --build

  3. Acceder a OpenHealth: Abra su navegador y vaya a http://localhost:3000 para comenzar a usar OpenHealth.

Nota: El sistema consta de dos componentes principales: análisis y LLM. Actualmente, el análisis utiliza las API de Upstage y OpenAI (que mostraron el mejor rendimiento en nuestras pruebas), con un analizador local próximamente, mientras que el componente LLM puede ejecutarse completamente de forma local usando Ollama.

Nota: Si está usando Ollama con Docker, asegúrese de configurar el punto final de la API de Ollama como: http://docker.for.mac.localhost:11434/