thetahealth/mirobody

它解决了什么问题

健康数据通常分散在不同的实验室、可穿戴设备和个人记录中，且使用不一致的术语和单位。Mirobody 将这些分散的数据标准化为统一、可追溯的记录，允许用户询问有关其健康历史的问题，并获得由特定源文档支持的答案。

工作原理

Mirobody 使用三阶段流水线：

1. 收集 (Collect)：摄取各种文件类型（PDF、电子表格、照片）、可穿戴设备数据和基因文件。
2. 转换 (Translate)：使用捆绑的离线词汇表（基于 LOINC 和 UCUM 等标准）将不一致的测试名称和单位映射到单一的标准化代码。
3. 智能体 (Agent)：AI 智能体处理标准化数据以回答自然语言问题，并提供直接链接回原始源文件的引用。

适用人群

它专为希望管理自身健康数据的个人、为家庭成员管理记录的护理人员，以及希望通过 MCP (Model Context Protocol) 将标准化健康数据集成到其应用程序或 AI 智能体中的开发者而设计。

亮点

• 自托管选项：可以使用 Docker 或在 Linux 上原生运行，实现 100% 本地化，将数据和模型完全保留在您的机器上。
• 多语言支持：将多种语言（例如英语、中文、日语、俄语）的医学术语解析为相同的标准化代码。
• 可追溯性：智能体提供的每个答案都包含编号引用，可打开特定的源文件和页面进行验证。
• 开发者友好：提供用于名称/单位解析的 Python 库，并支持与 Claude Code、Cursor 和 Gemini CLI 等编码智能体集成。