krumjahn/applehealth

해결하는 문제

이 프로젝트는 Apple Health export.xml 데이터를 분석할 수 있는 터미널 기반 AI 어시스턴트를 제공합니다. 수년에 걸쳐 축적된 방대한 개인 건강 데이터를 대화형 인터페이스를 통해 접근 가능하고 실행 가능한 형태로 만들며, 사용자가 데이터 프라이버시를 완전히 제어할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 도구는 Apple Health XML 내보내기 파일을 처리된 CSV 또는 JSON 데이터셋으로 변환합니다. 이후 Chat REPL(Read-Eval-Print Loop)을 사용해 사용자가 일반 영어로 질문할 수 있도록 합니다. 시스템은 클라우드 기반 LLM(GPT-4o, Claude, Gemini)과 Ollama, Jan, LM Studio, llama.cpp를 통해 로컬 모델을 포함한 다양한 AI 모델을 지원하며, 필요 시 데이터를 완전히 디바이스 내에서 처리할 수 있습니다.

대상 사용자

이 도구는 건강 데이터에 대한 깊이 있는 분석을 수행하고, 트렌드를 파악하며, 차트를 생성하고 싶은 개발자, 바이오해커, 연구자들을 위한 것입니다. 일반적인 건강 앱에 의존하지 않고도 분석이 가능합니다.

주요 기능

• 대화형 분석: 일반 영어로 건강 데이터와 대화하여 트렌드와 상관관계를 식별합니다.
• 로컬 AI 지원: Ollama 및 기타 로컬 서버와의 완전한 통합을 통해 100% 프라이버시 보장, 디바이스 내 분석이 가능합니다.
• 다중 모델 유연성: LiteLLM를 통해 50개 이상의 AI 모델을 지원합니다.
• 데이터 정합성: Apple Watch, iPhone, Oura, Whoop 등 여러 출처에서 오는 중복 측정값을 자동으로 처리하고 단위를 정규화합니다.
• 자동 시각화: 심박수, 수면 패턴, 운동 강도에 대한 차트를 자동 생성합니다.
• 고정밀 내보내기: 메타데이터를 유지하면서 XML 데이터를 사용 가능한 CSV/JSON 형식으로 변환합니다.