Claude-Ally-Health：开源本地化 AI 健康管理系统，全流程医疗数据智能管控与多专科分析
一、Claude-Ally-Health是什么
Claude-Ally-Health（又名WellAlly）是由WellAlly Tech开发维护的开源文件型个人健康信息管理系统，依托Claude Code CLI工具实现全流程健康数据管理。其整合了医疗报告智能识别、13个专科的多学科会诊（MDT）、药物相互作用五级预警、辐射剂量跟踪等核心功能，支持通过简单命令行操作完成健康档案管理、医疗数据分析等需求，无需编程基础即可使用。作为零云依赖的本地化解决方案，它适用于个人、家庭及对数据隐私有高要求的健康管理场景，为用户提供专业、安全、便捷的医疗数据管控与智能分析服务。
与传统依赖云端存储的健康管理App不同，Claude-Ally-Health采用“纯文件化存储”架构，所有健康数据以标准JSON格式存储在本地设备中，无需部署任何数据库，从根源上杜绝了数据上传云端可能导致的隐私泄露风险。其核心设计理念是“让健康数据回归用户掌控”，同时通过AI赋能让普通用户也能获得专业级的医疗数据解读与健康分析服务——无论是复杂的生化检查报告识别，还是多专科的健康问题会诊，抑或是用药安全检测，都能通过简单的操作完成。
该项目开源协议为MIT许可证，允许用户自由下载、部署、修改和二次开发，代码仓库完整提供了用户指南、数据结构规范、技术实现细节及多语言版本的安全使用准则，兼顾了普通用户的易用性与开发者的扩展性。目前，Claude-Ally-Health已形成“命令行核心+Web版辅助”的双端形态，技术小白可直接使用Web版快速上手，而极客用户或对隐私有极致要求的用户则可通过GitHub拉取代码本地部署，实现完全自主可控的健康管理闭环。
二、功能特色
Claude-Ally-Health的功能体系围绕“数据管理-智能分析-安全保障”三大核心展开，覆盖从医疗数据采集、存储、整理到专业分析、风险预警、会诊咨询的全流程，其特色功能可概括为以下六大模块：
（一）纯文件化存储，隐私安全无懈可击
这是Claude-Ally-Health最核心的特色的之一。系统摒弃了传统健康管理工具依赖的云端存储和数据库架构，所有用户数据（包括个人档案、医疗报告、用药记录、过敏史等）均以JSON格式的文件形式存储在本地设备指定目录下。这种存储方式带来三大核心优势：
隐私绝对可控：数据仅保存在用户个人设备中，不经过任何云端服务器传输，不存在数据泄露、被第三方采集或滥用的风险，彻底解决了医疗数据隐私敏感的核心痛点；
部署灵活便捷：无需配置复杂的数据库环境，下载代码后即可在本地运行，支持Windows、Mac、Linux等主流操作系统；
数据长期留存：不受平台关停、账号注销等影响，用户可永久保存重要医疗数据，便于长期健康跟踪与就医参考。
（二）医疗报告智能识别，复杂数据一键提取
针对用户手持医疗报告“看不懂、不会存、难对比”的问题，系统集成了强大的多模态医疗数据提取能力，支持生化检查、超声、影像等各类医疗报告的智能识别与结构化整理：
多格式支持：兼容图片（拍照上传）、PDF等常见报告格式，即使是医生手写的“狂草”病历或带有复杂表格的检查报告，也能通过OCR技术精准识别；
核心数据提取：自动识别报告中的生化检测指标（如ALT、HGB、血糖、血脂等）、影像数据（如结节大小、病灶位置等），并同步提取参考范围，无需用户手动录入；
结构化存储：识别后的数据按“检查类型-时间维度”自动分类归档，例如生化检查数据会存储在“生化检查/yyyy-mm/yyyy-mm-dd_检查名称.json”路径下，方便用户后续查询与历史数据对比。
（三）全维度健康记录管理，覆盖生命周期健康数据
系统支持对个人健康相关的各类信息进行结构化存储与管理，形成完整的个人健康档案，具体包括：
基础档案管理：存储用户基本信息（年龄、性别、身高、体重等）、过敏史等核心数据，为后续健康分析提供基础依据；
医疗事件记录：涵盖手术史及植入物信息、出院小结、门诊病历等，支持按时间顺序归档，方便用户快速调取过往诊疗记录；
特殊数据跟踪：专门设计医疗辐射剂量记录模块，可详细记录历次辐射类检查（如CT、X光等）的剂量信息，帮助用户规避过度辐射风险；
用药全流程管理：支持记录用药名称、剂量、服用时间、药效反馈等信息，形成完整的用药档案，为用药安全分析提供数据支持。
（四）多专科AI智能分析，专业会诊触手可及
Claude-Ally-Health内置了13个核心医疗专科的智能分析能力，并支持多学科团队（MDT）会诊模式，让用户无需前往医院即可获得多专科的专业分析建议：
专科覆盖全面：包含心内科、内分泌科、消化内科、肾内科、血液科、呼吸内科、神经内科、肿瘤科、全科等13个常见专科，基本覆盖日常健康问题与慢性病管理需求；
MDT会诊机制：针对复杂健康问题，系统可模拟多学科专家会诊场景，由各专科AI模块分别给出专业分析，再由“会诊协调模块”整合意见，提供综合建议，还原医院VIP特需门诊的会诊体验；
解读通俗易懂：避免使用晦涩的医学术语，将专业分析结果转化为“人话”，例如将“转氨酶偏高”解读为“可能与近期熬夜、饮酒相关，建议调整作息后复查”，让普通用户轻松理解健康状况。
（五）智能药物相互作用检测，五级预警保障用药安全
用药安全是个人健康管理的重中之重，Claude-Ally-Health新增的药物相互作用检测功能，为用户提供了专业级的用药风险防控屏障：
全面检测能力：支持输入多种药物（包括处方药、非处方药、保健品等），系统会基于内置的药物相互作用数据库，快速分析潜在的相互作用风险；
五级严重程度预警：采用A/B/C/D/X五级风险分级体系，清晰标注风险等级，让用户直观了解用药风险高低：
A级：无已知相互作用；
B级：轻微相互作用，无需调整用药；
C级：可能存在中度相互作用，需谨慎使用；
D级：存在严重相互作用，需避免联合使用；
X级：绝对禁忌，联合使用可能危及生命；
实时反馈建议：检测后不仅提示风险等级，还会给出具体的用药建议，例如“避免同时服用A药和B药，建议间隔4小时以上”或“该组合存在X级风险，请勿联用”，帮助用户规避用药误区。
（六）Claude Code命令行操作，零编程基础也能上手
尽管基于命令行工具构建，但Claude-Ally-Health的操作门槛极低，无需任何编程经验，通过简单的指令即可完成所有功能操作。系统内置了一系列标准化命令，涵盖数据存储、查询、分析、会诊等全场景需求，用户只需输入对应指令（部分支持自然语言描述），即可触发相关功能，例如“/save-report”用于保存医疗报告、“/consult”用于启动多专科会诊、“/interaction check”用于药物相互作用检测等。这种设计既保证了操作的灵活性，又降低了使用门槛，让不同技术背景的用户都能轻松驾驭。
三、技术细节
Claude-Ally-Health的技术架构以“轻量、高效、可扩展、隐私优先”为核心设计原则，整体采用“命令行交互层-功能模块层-数据存储层”的三层架构，各层职责清晰、协同高效，具体技术细节如下：
（一）核心技术架构
交互层：Claude Code CLI工具
作为用户与系统交互的核心入口，基于Claude Code的命令行接口实现，支持标准化指令输入与自然语言解析；
内置命令解析引擎，可将用户输入的简单指令（如“保存体检报告”）或标准化命令（如“/save-report”）转化为系统可执行的操作，无需复杂配置；
支持多平台兼容，可在Windows、MacOS、Linux等主流操作系统的命令行终端中运行，保证跨设备使用体验一致。
功能模块层：核心能力封装
医疗报告识别模块：集成GLM的
mcp__4_5v_mcp__analyze_image图像识别能力，结合OCR技术实现医疗报告（图片/PDF）的文字提取、指标识别与结构化转换，支持手写体与印刷体识别；多专科分析模块：基于医疗知识图谱与预训练模型构建，每个专科（如心内科、肿瘤科）对应独立的分析逻辑模块，内置该专科的常见病诊断标准、治疗指南、风险评估模型等专业知识，可根据用户健康数据生成针对性分析结果；
药物相互作用模块：包含两大核心组件——药物相互作用数据库（interaction-db.json）与风险评估引擎。数据库内置海量药物组合的相互作用规则，风险评估引擎基于A/B/C/D/X五级标准进行风险分级，支持实时查询与分析；
数据索引模块：通过全局索引文件（index.json）维护所有健康数据的存储路径与关联关系，支持按时间、数据类型、关键词等多维度快速查询，提升数据检索效率；
会诊协调模块：作为MDT会诊的核心，负责接收各专科分析结果，基于加权算法整合不同专科的意见，生成综合、一致的会诊建议，模拟真实医疗会诊的决策流程。
数据存储层：文件化存储体系
采用JSON作为标准数据格式，所有健康数据均以结构化文件形式存储，便于读取、修改与备份；
目录结构设计清晰，按“功能模块+时间维度”分层存储，例如生化检查数据按“生化检查/yyyy-mm/yyyy-mm-dd_检查名称.json”路径归档，用药记录存储在“medications/”目录下，方便用户手动管理与查阅；
支持数据加密扩展，用户可根据需求对存储目录进行加密处理，进一步提升数据安全性。
（二）核心目录结构解析
系统的核心目录为“my-his/”，所有功能配置与数据存储均围绕该目录展开，具体结构如下（基于GitHub官方文档整理）：
my-his/ ├── .claude/ # Claude 命令与专科能力配置目录 │ ├── commands/ # 功能操作命令配置（核心指令定义） │ │ ├── save-report.md # 医疗报告保存命令配置 │ │ ├── query.md # 健康记录查询命令配置 │ │ ├── profile.md # 用户档案设置命令配置 │ │ ├── radiation.md # 辐射暴露管理命令配置 │ │ ├── surgery.md # 手术史记录命令配置 │ │ ├── discharge.md # 出院小结管理命令配置 │ │ ├── medication.md # 用药记录管理命令配置 │ │ ├── interaction.md # 药物相互作用检测命令配置 │ │ ├── consult.md # 多学科会诊命令配置 │ │ └── specialist.md # 单专科咨询命令配置 │ └── specialists/ # 各专科分析能力配置目录 │ ├── cardiology.md # 心内科专科能力配置 │ ├── endocrinology.md # 内分泌科专科能力配置 │ ├── gastroenterology.md # 消化内科专科能力配置 │ ├── nephrology.md # 肾内科专科能力配置 │ ├── hematology.md # 血液科专科能力配置 │ ├── respiratory.md # 呼吸内科专科能力配置 │ ├── neurology.md # 神经内科专科能力配置 │ ├── oncology.md # 肿瘤科专科能力配置 │ ├── general.md # 全科专科能力配置 │ └── consultation-coordinator.md # 会诊协调模块配置 ├── data/ # 健康数据存储核心目录 │ ├── profile.json # 用户基础档案数据（姓名、年龄等） │ ├── radiation-records.json # 辐射暴露记录数据 │ ├── allergies.json # 过敏史记录数据 │ ├── interactions/ # 药物相互作用相关数据 │ │ ├── interaction-db.json # 药物相互作用规则主数据库 │ │ └── interaction-logs/ # 药物相互作用检查历史日志 │ ├── medications/ # 用药记录数据（按时间戳命名） │ ├── 生化检查/ # 生化检查数据目录 │ │ └── yyyy-mm/ # 按年月分层存储 │ │ └── yyyy-mm-dd_test_name.json # 具体检查数据文件 │ ├── 影像检查/ # 影像检查数据目录（结构同上） │ ├── 手术记录/ # 手术记录数据目录（结构同上） │ ├── 出院小结/ # 出院小结数据目录（结构同上） │ └── index.json # 全局数据索引文件
（三）关键技术亮点
轻量化设计：无数据库、无复杂依赖，核心代码量精简，部署包体积小，运行时占用系统资源少，即使在低配设备上也能流畅运行；
模块化开发：各功能模块独立封装，通过标准化接口通信，便于后续功能扩展与维护，例如新增专科分析能力时，只需在“specialists/”目录下添加对应配置文件即可；
医疗知识图谱集成：整合海量医学文献、临床指南与真实病例数据，构建结构化的医疗知识图谱，为专科分析、药物相互作用检测等功能提供专业知识支撑；
数据标准化处理：所有存储数据均遵循统一的JSON格式规范，确保数据的可读性与互操作性，用户可直接通过文本编辑器查看或修改数据（需注意格式规范）；
隐私保护强化：除本地文件存储外，系统不收集任何用户数据，也无后台通信行为，从技术层面杜绝数据泄露风险，符合医疗数据隐私保护的最高标准。
四、应用场景
Claude-Ally-Health凭借其本地化存储、专业分析能力、低使用门槛等优势，适用于多种个人与家庭健康管理场景，以下是其核心应用场景详解：
（一）个人健康档案管理
适用人群：关注健康管理、有长期体检习惯、患有慢性病（如高血压、糖尿病）需要长期跟踪指标的人群；
场景描述：用户可将历次体检报告、门诊病历、检查报告（生化、影像等）通过系统快速存储与结构化整理，形成完整的个人健康档案。系统自动提取关键指标（如血糖、血脂、肿瘤标志物等），并支持按时间维度对比分析，帮助用户直观了解健康指标变化趋势，及时发现潜在健康风险；
核心价值：解决传统健康档案分散在不同医院、纸质报告易丢失、电子报告格式不统一等问题，实现健康数据的集中管理与长期留存。
（二）家庭健康协同管理
适用人群：需要为老人、孩子等家人管理健康数据的家庭用户；
场景描述：可在家庭共用设备或个人设备上为每位家庭成员建立独立的健康数据目录，存储家人的疫苗接种记录、儿童生长发育指标、老人慢性病用药史、体检报告等信息。通过系统的智能分析功能，快速解读老人的检查报告、提醒孩子的疫苗接种时间、监测慢性病患者的用药合规性，实现家庭健康的协同管理；
核心价值：降低家庭健康管理的复杂度，尤其适合需要长期照顾老人或孩子的家庭，让健康数据管理更高效、更精准。
（三）慢性病长期管理
适用人群：高血压、糖尿病、高血脂、肾病等慢性病患者；
场景描述：慢性病患者需长期跟踪各项指标（如血压、血糖、肾功能指标等）并严格遵医嘱用药。用户可通过系统定期记录检查数据，系统自动对比指标变化趋势，提醒指标异常；同时，通过药物相互作用检测功能，避免患者因同时服用多种药物（如降压药+降糖药+感冒药）而产生的用药风险，结合专科分析功能获取饮食、运动等个性化建议；
核心价值：帮助慢性病患者实现自我健康监测，降低用药风险，辅助医生进行长期诊疗方案调整，提升慢性病管理效果。
（四）用药安全检测
适用人群：需要同时服用多种药物、老年人、长期用药人群、保健品与药物同服人群；
场景描述：很多人存在“自行搭配用药”“保健品与药物同服”的习惯，容易引发药物相互作用风险。用户可将正在服用的所有药物（包括处方药、非处方药、保健品）输入系统，通过“/interaction check”命令快速检测组合风险，系统会以五级预警形式提示风险等级，并给出具体用药建议，避免因不当联用药物导致的健康危害；
核心价值：填补普通用户用药知识缺口，提供专业级的用药安全保障，降低药物不良反应发生概率。
（五）多专科健康咨询
适用人群：有复杂健康问题、需要多科室咨询、就医前希望了解专业意见的人群；
场景描述：当用户出现跨专科的健康问题（如“高血压患者同时出现血糖异常”“长期咳嗽伴随胸痛”）时，可通过系统的MDT会诊功能，同时获取心内科、内分泌科、呼吸内科等多个专科的AI分析建议，快速了解不同专科的专业观点，为就医时选择科室、与医生沟通提供参考，避免因挂错号、表述不清而影响诊疗效率；
核心价值：让用户在就医前获得专业的多专科分析意见，减少就医盲目性，提升诊疗沟通效率，尤其适合医疗资源相对匮乏地区的用户。
（六）高隐私需求健康管理
适用人群：对医疗数据隐私有极高要求、不愿将健康信息上传云端的用户（如企业高管、公众人物、注重隐私的普通用户）；
场景描述：传统健康管理App需将用户的体检报告、病历等敏感数据上传至云端，存在隐私泄露风险。Claude-Ally-Health的纯本地文件存储模式，所有数据仅保存在用户个人设备中，无任何数据上传行为，用户可通过加密目录进一步保护数据安全，完全规避隐私泄露风险；
核心价值：在提供专业健康管理功能的同时，最大限度保障用户隐私安全，满足高隐私需求人群的健康管理需求。
五、使用方法
Claude-Ally-Health的使用流程简洁清晰，分为“环境准备-部署启动-功能操作”三大步骤，无论技术小白还是极客用户都能快速上手。以下是详细的使用指南：
（一）前期准备
设备要求：支持Windows、MacOS、Linux等主流操作系统，无特殊硬件配置要求，普通个人电脑即可满足；
依赖工具：需提前安装Claude Code CLI工具（具体安装步骤参考Claude官方文档），确保命令行终端可正常执行Claude相关指令；
网络要求：仅在下载代码与更新药物相互作用数据库时需要网络，核心功能（数据存储、分析、会诊等）可离线使用；
权限要求：需为系统分配本地文件读写权限，以便创建数据存储目录与写入健康数据文件。
（二）部署与启动步骤
获取代码：访问GitHub仓库（https://github.com/huifer/Claude-Ally-Health），点击“Code”按钮下载ZIP压缩包，或通过Git命令克隆仓库至本地：
git clone https://github.com/huifer/Claude-Ally-Health.git
解压与目录配置：将下载的代码包解压至本地指定目录（如“D:/HealthTools/my-his/”），无需额外配置环境变量；
启动系统：打开命令行终端（Windows用CMD或PowerShell，Mac/Linux用Terminal），切换至解压后的“my-his/”目录：
cd D:/HealthTools/my-his/
初始化用户档案：输入初始化命令创建个人基础档案，按提示输入姓名、年龄、性别、过敏史等信息，系统自动生成“profile.json”文件：
/profile init
完成初始化后，系统即可正常使用，所有功能命令均可在该目录下执行。
（三）核心功能操作指南
Claude-Ally-Health的所有功能均通过命令行指令触发，以下是最常用功能的详细操作步骤，无需编程基础即可完成：
1. 医疗报告保存与识别
功能说明：上传并识别生化检查、影像报告、出院小结等医疗文件（支持图片/PDF格式），自动提取关键数据并结构化存储；
操作命令：
/save-report [文件路径/文件名称] [报告类型]示例步骤：
将体检报告图片命名为“2026-01-15_体检报告.jpg”，放入“my-his/”目录下；
在命令行输入：
/save-report 2026-01-15_体检报告.jpg 生化检查
3. 系统自动启动OCR识别与数据提取，完成后提示“报告保存成功”，数据将存储在“data/生化检查/2026-01/2026-01-15_生化检查.json”路径下； 4. 可通过`/query 生化检查 2026-01-15`命令查看提取的指标数据。
2. 健康记录查询
功能说明：按数据类型、时间等条件查询已存储的健康数据；
操作命令：
/query [数据类型] [时间范围/关键词]支持的数据类型：生化检查、影像检查、手术记录、出院小结、用药记录、辐射暴露、过敏史等；
示例：
查询2026年1月的所有生化检查数据：
/query 生化检查 2026-01查询2026年1月15日的体检报告：
/query 生化检查 2026-01-15查询过敏史记录：
/query 过敏史
3. 药物相互作用检测
功能说明：检测多种药物联合使用的风险，生成五级预警与用药建议；
操作命令：
/interaction check [药物1] [药物2] ... [药物N]示例步骤：
输入需要检测的药物组合（支持通用名，如“阿司匹林”“辛伐他汀”）：
/interaction check 阿司匹林 辛伐他汀 布洛芬
2. 系统快速查询药物相互作用数据库，输出检测结果：
药物组合：阿司匹林 + 辛伐他汀 + 布洛芬 风险等级：C级（中度风险） 风险说明：阿司匹林与布洛芬联用可能降低抗血小板效果，增加胃肠道出血风险；辛伐他汀与布洛芬联用无明显严重相互作用。 用药建议：避免同时服用阿司匹林与布洛芬，建议间隔4小时以上；服用期间注意观察是否有胃痛、黑便等症状，如有异常及时就医。
4. 多专科会诊
功能说明：针对特定健康问题，启动多专科AI会诊，获取综合分析建议；
操作命令：
/consult [健康问题描述]示例步骤：
输入具体健康问题（尽量详细，如“55岁男性，高血压病史5年，长期服用硝苯地平，近期体检发现空腹血糖6.8mmol/L，偶有头晕”）：
/consult 55岁男性，高血压病史5年，长期服用硝苯地平，近期体检发现空腹血糖6.8mmol/L，偶有头晕
2. 系统启动心内科、内分泌科、全科等相关专科分析，10秒内输出会诊结果：
多学科会诊结果： 1. 心内科分析：头晕可能与高血压控制不佳或硝苯地平的血管扩张作用相关，建议监测血压变化，记录头晕发生时间与血压值，必要时咨询医生调整降压药剂量。 2. 内分泌科分析：空腹血糖6.8mmol/L处于糖耐量异常范围，需进一步检测餐后2小时血糖与糖化血红蛋白，排除糖尿病前期，建议控制饮食、增加运动，定期复查血糖。 3. 全科综合建议：① 每周监测3次血压（早中晚各1次），记录数据；② 调整饮食结构，减少高盐、高糖、高脂食物摄入；③ 每周进行150分钟中等强度运动（如快走、太极）；④ 1个月后复查血糖与血压，若头晕症状加重或血糖持续升高，及时就医。
5. 辐射暴露记录与查询
功能说明：记录CT、X光等辐射类检查的剂量信息，跟踪累计辐射暴露量；
操作命令：
/radiation add [检查类型] [剂量值] [检查日期]（添加记录）；/radiation query [时间范围]（查询记录）示例：
添加2026年1月10日的胸部CT检查（剂量8mSv）：
/radiation add 胸部CT 8mSv 2026-01-10
- 查询2026年所有辐射暴露记录：
/radiation query 2026
（四）Web版使用方法（技术小白优选）
对于不熟悉命令行操作的用户，可直接使用Web版简化操作，步骤如下：
访问官方网站：https://www.wellally.tech/；
注册并登录账号（仅用于本地数据关联，无云端存储）；
上传医疗报告：点击“上传报告”按钮，选择图片或PDF文件，系统自动识别并展示提取结果；
功能操作：通过网页界面的按钮触发药物相互作用检测、会诊咨询等功能，操作逻辑与命令行一致，但无需输入指令；
数据导出：可将Web版中的健康数据导出为JSON文件，导入本地部署的“my-his/data/”目录，实现数据同步。
六、常见问题解答（FAQ）
Q：Claude-Ally-Health需要付费使用吗？
A：不需要。该项目是开源软件，遵循MIT许可证，用户可免费下载、使用、修改和二次开发，无任何隐藏费用。
Q：使用该系统需要编程基础吗？
A：不需要。系统提供了标准化的简单命令，部分功能支持自然语言输入，技术小白可直接按指南输入指令操作，也可选择Web版通过图形界面使用。
Q：支持哪些类型的医疗报告识别？
A：支持绝大多数常见医疗报告，包括生化检查报告、血常规、尿常规、超声报告、CT/MRI等影像检查报告、出院小结、手术记录等，支持图片（JPG/PNG）和PDF格式。
Q：Web版与本地部署版有什么区别？
A：核心功能完全一致，主要区别在于操作方式与数据存储：Web版通过图形界面操作，更易上手；本地部署版通过命令行操作，数据存储更自主可控。两者支持数据互导，可根据需求选择。
Q：系统会收集我的健康数据吗？
A：不会。无论是本地部署版还是Web版，所有健康数据均存储在用户个人设备中，系统不收集、不上传任何用户数据，也无后台数据传输行为，完全保障隐私安全。
Q：数据以JSON文件存储，会不会容易丢失或损坏？
A：JSON文件是通用的文本格式，稳定性高，不易损坏。建议用户定期将“my-his/data/”目录备份至U盘或移动硬盘，避免设备故障导致数据丢失。
Q：可以加密存储的健康数据吗？
A：可以。系统支持对“my-his/data/”目录进行加密处理（可使用系统自带的文件加密功能或第三方加密工具），加密后需解密才能访问数据，进一步提升安全性。
Q：药物相互作用检测的数据库会更新吗？
A：会。项目团队会定期更新“interaction-db.json”药物相互作用数据库，用户可通过GitHub仓库下载最新版本的数据库文件，替换本地“data/interactions/”目录下的对应文件即可。
Q：多专科会诊的结果可以替代医生诊断吗？
A：不可以。系统的会诊结果仅为基于医疗知识图谱的智能分析建议，用于提供健康参考、辅助就医决策，不能替代专业医生的诊断与治疗方案。若有明确健康问题，仍需及时就医。
Q：支持添加自定义药物或专科分析规则吗？
A：支持。高级用户可编辑“data/interactions/interaction-db.json”文件添加自定义药物相互作用规则，也可在“.claude/specialists/”目录下新增专科配置文件，扩展分析能力（需遵循项目数据格式规范）。
Q：识别医疗报告时，手写体可以准确识别吗？
A：支持大部分清晰的手写体识别。系统集成的OCR技术对常见手写医疗术语、数字的识别准确率较高，但过于潦草的手写体可能影响识别效果，建议尽量提供清晰的报告图片或PDF。
Q：系统支持多语言界面吗？
A：支持。项目提供多语言版本的使用文档，界面语言默认支持中文和英文，用户可通过修改“.claude/commands/”目录下的配置文件切换语言。
七、相关链接
GitHub代码仓库：https://github.com/huifer/Claude-Ally-Health
官方网站（Web版入口）：https://www.wellally.tech/
八、总结
Claude-Ally-Health作为一款开源文件型个人健康信息管理系统，以“本地化存储、智能化分析、低门槛操作、高隐私保护”为核心竞争力，为个人与家庭健康管理提供了创新解决方案。其纯文件化存储架构从根源上解决了医疗数据隐私泄露的核心痛点，而AI驱动的医疗报告识别、多专科会诊、药物相互作用五级预警等功能，则让普通用户能够轻松获得专业级的健康数据分析服务。该系统无需数据库支持，部署灵活、操作简便，既适合技术小白通过Web版快速上手，也满足极客用户本地部署、二次开发的需求，覆盖了个人健康档案管理、慢性病跟踪、家庭健康协同、用药安全检测等多种场景。作为独立开源项目，它摒弃了传统健康管理工具对云端的依赖，以轻量化设计和实用功能赢得了用户认可，尽管其会诊结果不能替代专业医生诊断，但在健康数据管理、风险预警、就医辅助等方面发挥着重要作用，为用户提供了安全、专业、便捷的健康管理新选择。
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