WellAlly-health

GitHub
829 101 简单 1 次阅读 2天前MIT数据工具
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

WellAlly-health 是一款基于本地文件的个人健康信息管理系统,它巧妙结合了 Claude AI 技术与专业医疗知识,旨在为用户提供智能、私密的健康管理方案。

面对医疗记录分散、检查报告难解读以及用药安全风险等痛点,WellAlly-health 通过自然语言交互,帮助用户轻松记录症状、管理药物并追踪病史。其核心优势在于强大的智能化分析能力:不仅能自动识别医疗报告图片、提取生化指标与影像数据,还内置了涵盖 13 个专科的智能分析引擎和多学科会诊(MDT)系统。特别值得一提的是,它具备智能药物相互作用检测功能,并能提供五级严重程度预警,有效防范用药风险。

在技术架构上,WellAlly-health 采用纯文件存储模式,无需配置数据库,所有数据均保存在本地,确保护理隐私绝对安全。用户只需通过简单的命令行操作即可管理复杂健康数据,无需任何编程基础。

这款工具非常适合关注自身及家人健康的普通用户,尤其是需要长期慢病管理、服用多种药物或希望系统化整理医疗档案的人群。它让专业的健康管理工作变得像日常对话一样简单易懂,是每个人身边的智能健康助手。

使用场景

45 岁的张先生患有高血压和糖尿病,近期因胸痛就诊后拿着厚厚一叠检查报告和多种新药处方回家,急需理清健康状况并确认用药安全。

没有 WellAlly-health 时

  • 资料分散难管理:纸质报告、手机里的化验单照片散乱各处,想对比半年前的生化指标或查找手术记录时,往往翻箱倒柜也找不到关键数据。
  • 用药风险靠“猜”:面对心内科、内分泌科医生开具的 5-6 种新药,只能凭记忆或手动搜索网络信息来判断是否存在药物冲突,极易遗漏潜在的严重相互作用。
  • 专业解读门槛高:化验单上密密麻麻的箭头和医学术语让人一头雾水,难以理解各项指标偏离参考值的具体含义,更无法获得跨科室的综合分析建议。
  • 辐射暴露无记录:频繁做的 CT 和 X 光检查缺乏统一统计,患者和家属完全不清楚累计辐射剂量是否已接近安全警戒线。

使用 WellAlly-health 后

  • 智能归档一键查:只需将报告拍照上传,WellAlly-health 利用图像识别自动提取生化数据、手术史及出院小结,结构化存储于本地,随时可精准查询历史趋势。
  • 五级预警保安全:录入新处方后,系统立即启动智能药物相互作用检测,针对张先生的情况发出明确的严重程度分级警告(如 A/B/C/D/X 级),杜绝用药隐患。
  • 多学科会诊在身边:通过内置的 13 个专科专家模型,WellAlly-health 能模拟多学科诊疗团队(MDT),用通俗语言综合解读心肺与血糖指标,提供连贯的健康指导。
  • 辐射剂量可视化:自动追踪并累计每次影像检查的辐射剂量,生成清晰的管理图表,帮助患者在后续就医时主动规避过度检查风险。

WellAlly-health 将零散的医疗数据转化为私有的智能健康资产,让每位用户都能拥有随身的“多学科专家顾问团”。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU

未说明 (依赖 Claude Code 及后端 MCP 服务配置)

内存

未说明

依赖
notes本项目基于文件存储,无需数据库。核心运行依赖是安装并配置好 'Claude Code' 命令行工具。图像识别功能依赖外部 GLM 模型的 MCP 服务,而非本地部署深度学习框架(如 PyTorch)。数据完全本地存储,注重隐私。
python未说明
Claude Code CLI
GLM MCP (mcp__4_5v_mcp__analyze_image)
WellAlly-health hero image

快速开始

Claude-Ally-Health - 个人健康信息系统

英语 中文

GitHub 星标 GitHub 分支 许可证:MIT 星标历史图表

一个基于文件的个人健康数据管理系统,使用 Claude Code CLI 工具进行数据管理。

GitHub: https://github.com/huifer/Claude-Ally-Health

⚠️ 免责声明: 本项目与 AnthropicClaude.ai 无任何关联、背书或合作关系。这是一个由 WellAlly Tech 独立开发的开源项目。

📝 注意: 本项目使用 GLM 的 mcp__4_5v_mcp__analyze_image 进行图像识别。

项目开发者

本项目由 WellAlly Tech 开发并维护。

系统功能

  • 📁 纯文件存储,无需数据库
  • 🖼️ 智能医疗报告图像识别
  • 📊 自动提取生化检验数据及参考范围
  • 🔍 结构化医学影像数据提取
  • 🔪 手术史及植入物管理
  • 📋 结构化出院小结存储
  • 👨‍⚕️ 多学科会诊系统 (MDT)
  • 🔬 13个医学专科智能分析
  • ☢️ 医疗辐射剂量追踪与管理
  • 💊 智能药物相互作用检测(新增)
  • 🚨 五级严重程度预警系统(A/B/C/D/X)
  • 👤 用户基本信息管理
  • 💾 本地存储,数据完全私密
  • 🚀 使用 Claude Code 命令操作,无需编程

目录结构

my-his/
├── .claude/
│   ├── commands/
│   │   ├── save-report.md    # 保存医疗报告命令
│   │   ├── query.md          # 查询记录命令
│   │   ├── profile.md        # 用户档案设置命令
│   │   ├── radiation.md      # 辐射暴露管理命令
│   │   ├── surgery.md        # 手术史记录命令
│   │   ├── discharge.md      # 出院小结管理命令
│   │   ├── medication.md     # 药物记录管理命令
│   │   ├── interaction.md    # 药物相互作用检测命令
│   │   ├── consult.md        # 多学科会诊命令
│   │   └── specialist.md     # 单一专科会诊命令
│   └── specialists/
│       ├── cardiology.md            # 心脏病学专家技能
│       ├── endocrinology.md         # 内分泌科专家技能
│       ├── gastroenterology.md      # 消化内科专家技能
│       ├── nephrology.md            # 肾脏病学专家技能
│       ├── hematology.md            # 血液病学专家技能
│       ├── respiratory.md           # 呼吸内科专家技能
│       ├── neurology.md             # 神经内科专家技能
│       ├── oncology.md              # 肿瘤科专家技能
│       ├── general.md               # 全科医生专家技能
│       └── consultation-coordinator.md # 会诊协调员
├── data/
│   ├── profile.json          # 用户基本信息
│   ├── radiation-records.json # 辐射暴露记录
│   ├── allergies.json        # 过敏史记录
│   ├── interactions/         # 药物相互作用数据库
│   │   ├── interaction-db.json      # 主要的相互作用规则数据库
│   │   └── interaction-logs/        # 检查历史记录
│   ├── medications/          # 药物记录数据
│   ├── 生化检查/             # 生化检验数据
│   │   └── YYYY-MM/
│   │       └── YYYY-MM-DD_test_name.json
│   ├── 影像检查/             # 医学影像数据
│   │   └── YYYY-MM/
│   │       ├── YYYY-MM-DD_test_name_body_part.json
│   │       └── images/       # 原始图像备份
│   ├── 手术记录/             # 手术史数据
│   │   └── YYYY-MM/
│   │       └── YYYY-MM-DD_surgery_name.json
│   ├── 出院小结/             # 出院总结数据
│   │   └── YYYY-MM/
│   │       └── YYYY-MM-DD_main_diagnosis.json
│   └── index.json            # 全局索引文件
└── README.md

快速导航

快速开始

  1. 确保已安装 Claude Code
  2. 在当前目录下打开 Claude Code
  3. 首次设置:/profile set 175 70 1990-01-01
  4. 保存第一份报告:/save-report /path/to/image.jpg
  5. 记录辐射:/radiation add CT chest
  6. 记录手术:/surgery 去年八月因胆结石进行了胆囊切除术
  7. 保存出院小结:/discharge @医疗报告/出院小结.jpg
  8. 查询所有记录:/query all
  9. 启动 MDT 会诊:/consult

数据隐私

  • 所有数据存储在本地文件系统
  • 不上传至任何云服务
  • 无外部数据库依赖
  • 完全私密管理

核心命令概览

命令 功能 描述
/profile 用户基本参数 设置身高、体重、出生日期
/save-report 保存医疗报告 支持生化和影像检查
/radiation 辐射管理 记录并追踪辐射暴露
/surgery 手术史 记录手术信息及植入物
/discharge 出院小结 保存并结构化出院总结
/medication 药物管理 管理用药计划和记录
/interaction 相互作用检测 检测药物相互作用
/allergy 过敏史管理 记录和管理过敏史
/query 查询记录 多条件医疗数据查询
/consult 多学科会诊 跨13个专科的综合分析
/specialist 单一专科会诊 咨询特定专科专家

💡 如需详细使用方法,请参阅 完整用户指南

技术特性

  • 存储方式:JSON文件 + 文件系统目录结构
  • 命令体系:Claude代码斜杠命令
  • 专家系统:多专科技能定义 + 子代理架构
  • 会诊协调:并行处理 + 意见融合算法
  • 图像识别:AI视觉分析
  • 数据提取:智能文本识别与结构化
  • 辐射计算:体表面积调整 + 指数衰减模型

🔧 更多技术细节,请参阅技术实现详情(中文)

⚠️ 重要安全声明

本系统严格遵循医疗安全原则:

  1. 不提供具体药物剂量
  2. 不直接开具处方药
  3. 不预测生命预后
  4. 不替代医生诊断

本系统生成的所有分析报告仅供参考,不得作为医疗诊断依据。所有医疗决策均需咨询专业医生。如遇紧急情况,请立即就医。

⚠️ 完整的安全原则及使用限制,请参阅安全指南文档(中文)

💊 药物相互作用数据库

系统内置智能药物相互作用检测功能,支持药物-药物、药物-疾病、药物-剂量以及药物-食物之间的相互作用检测,并采用五级严重程度分类体系(A/B/C/D/X)。

核心功能:

  • 🔍 自动检测当前用药组合中的相互作用
  • 🚨 严重程度分级警告(A/B/C/D/X)
  • 📋 提供详细的管理建议和监测指标
  • 💾 支持自定义规则及历史记录

快速入门:

# 检查当前用药的相互作用
/interaction check

# 列出所有相互作用规则
/interaction list

# 查看绝对禁忌规则
/interaction list X

📖 详细文档药物相互作用数据库完整指南(中文)

🩺 专业贡献:欢迎医学专业人士参与数据库完善 → 贡献指南(中文)

许可证

本项目采用MIT许可证开源。

重要免责声明:本系统仅供个人健康管理使用,不得作为医疗诊断依据。

相似工具推荐

openclaw

OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手,旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚,能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道,包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息,OpenClaw 都能即时响应,甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互,并提供实时的画布渲染功能供你操控。 这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地,用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助,真正实现了“你的数据,你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构,将控制平面与核心助手分离,确保跨平台通信的流畅性与扩展性。 OpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者,以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力(支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2),即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你

349.3k|★★★☆☆|1周前
Agent开发框架图像

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85.1k|★★☆☆☆|1周前
图像数据工具视频

funNLP

funNLP 是一个专为中文自然语言处理(NLP)打造的超级资源库,被誉为"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具,而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。 面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点,funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具,还独特地收录了丰富的垂直领域资源,如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集,甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性,从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码,再到高质量的标注数据和竞赛方案,应有尽有。 无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师,还是从事人工智能研究的学者,都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言,它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间;对于研究者,它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神,极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本,是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。

79.9k|★☆☆☆☆|1周前
语言模型数据工具其他

cs-video-courses

cs-video-courses 是一个精心整理的计算机科学视频课程清单,旨在为自学者提供系统化的学习路径。它汇集了全球知名高校(如加州大学伯克利分校、新南威尔士大学等)的完整课程录像,涵盖从编程基础、数据结构与算法,到操作系统、分布式系统、数据库等核心领域,并深入延伸至人工智能、机器学习、量子计算及区块链等前沿方向。 面对网络上零散且质量参差不齐的教学资源,cs-video-courses 解决了学习者难以找到成体系、高难度大学级别课程的痛点。该项目严格筛选内容,仅收录真正的大学层级课程,排除了碎片化的简短教程或商业广告,确保用户能接触到严谨的学术内容。 这份清单特别适合希望夯实计算机基础的开发者、需要补充特定领域知识的研究人员,以及渴望像在校生一样系统学习计算机科学的自学者。其独特的技术亮点在于分类极其详尽,不仅包含传统的软件工程与网络安全,还细分了生成式 AI、大语言模型、计算生物学等新兴学科,并直接链接至官方视频播放列表,让用户能一站式获取高质量的教育资源,免费享受世界顶尖大学的课堂体验。

79.8k|★☆☆☆☆|1周前
其他图像数据工具

lobehub

LobeHub 是一个致力于工作与生活的智能体协作平台,旨在帮助用户发现、构建并与不断成长的 AI 智能体队友协同工作。它解决了当前 AI 应用中单点交互效率低、难以形成规模化协作网络的问题,将“智能体”确立为工作的基本单元,让人类与 AI 能够共同进化。 无论是开发者、研究人员还是普通用户,都能通过 LobeHub 轻松设计多智能体协作流程。平台支持一键安装 MCP 插件、访问丰富的智能体市场,并提供本地与云端数据库管理、多用户协作等高级功能。其独特的技术亮点包括对多种大模型服务商的兼容、本地大模型部署支持、视觉识别、语音对话(TTS/STT)、文生图以及思维链(Chain of Thought)等能力。此外,LobeHub 还具备分支对话、工件生成、文件上传与知识库集成等实用特性,并适配桌面端、移动端及 PWA 场景,支持自定义主题。 通过开源与自托管选项,LobeHub 为构建人机共演的未来协作网络提供了灵活、可扩展的基础设施。

75.1k|★★☆☆☆|4天前
语言模型数据工具Agent

scikit-learn

scikit-learn 是一个基于 Python 构建的开源机器学习库,依托于 SciPy、NumPy 等科学计算生态,旨在让机器学习变得简单高效。它提供了一套统一且简洁的接口,涵盖了从数据预处理、特征工程到模型训练、评估及选择的全流程工具,内置了包括线性回归、支持向量机、随机森林、聚类等在内的丰富经典算法。 对于希望快速验证想法或构建原型的数据科学家、研究人员以及 Python 开发者而言,scikit-learn 是不可或缺的基础设施。它有效解决了机器学习入门门槛高、算法实现复杂以及不同模型间调用方式不统一的痛点,让用户无需重复造轮子,只需几行代码即可调用成熟的算法解决分类、回归、聚类等实际问题。 其核心技术亮点在于高度一致的 API 设计风格,所有估算器(Estimator)均遵循相同的调用逻辑,极大地降低了学习成本并提升了代码的可读性与可维护性。此外,它还提供了强大的模型选择与评估工具,如交叉验证和网格搜索,帮助用户系统地优化模型性能。作为一个由全球志愿者共同维护的成熟项目,scikit-learn 以其稳定性、详尽的文档和活跃的社区支持,成为连接理论学习与工业级应用的最

65.8k|★☆☆☆☆|1周前
开发框架其他数据工具