ИИ-агент здоровья: тренировки и медицинские документы

Как устроен личный ИИ-агент здоровья: Bluetooth-данные дорожки, велосипед по 15 км, распознавание документов, память с поиском и подготовка хронологии для врача.

Каждый день я бегаю на дорожке, а ещё стараюсь проезжать на велосипеде около 15 километров. Раньше данные оставались в разных местах: часть — на экране тренажёра, часть — в приложениях, результаты обследований — в бумажной папке, а важные детали — просто в памяти. Через несколько месяцев восстановить цельную картину уже трудно.

Я решил использовать собственный проект agent.site как технологическую основу и собрал отдельный приватный прототип. Его задача не лечить меня, а сохранять факты: что я делал, когда, с каким результатом и какие документы появились за это время.

Личный ИИ-агент связывает тренировку на дорожке и журнал данных

С чего началась система

Первым источником стала домашняя беговая дорожка. Через Bluetooth она передаёт показатели тренировки, после чего система сохраняет дату, продолжительность и дистанцию. Главное здесь не красивый график, а честный факт: тренировка состоялась или нет.

Поездки на велосипеде я веду в той же временной линии. Обычная дистанция — около 15 километров в день. Благодаря этому бег и велосипед не существуют как две разрозненные привычки: агент может собрать единый журнал активности и показать регулярность по дням и неделям.

Пропуск тоже остаётся данными. Система не ругает и не придумывает мотивационные выводы, а фиксирует пустой день. Это помогает отличать реальную привычку от ощущения «я вроде занимаюсь постоянно».

Как медицинские документы превратились в хронологию

Следующий слой — документы. Я сфотографировал медицинские заключения, результаты анализов и назначения. Перед загрузкой их можно проверить, убрать неудачные кадры и разложить по датам и типам.

Дальше система распознаёт текст и связывает документ с временной линией. Вместо поиска по папкам я могу найти нужный период, обследование или заключение и быстро подготовить материалы к приёму.

Фотографии медицинских документов превращаются в датированный приватный архив

Это RAG или просто база данных?

Точнее всего назвать текущую реализацию приватной системой памяти с поиском по истории. В ней есть структурированные записи о тренировках, файлы документов, распознанный текст, даты и связи между событиями.

RAG — это подход, при котором модель перед ответом находит подходящие фрагменты в собственной базе знаний и использует их как контекст. Такой слой можно применять к архиву, но слово «RAG» само по себе ничего не гарантирует. Для здоровья важнее другое:

откуда пришёл каждый факт; к какому документу он относится; когда запись была сделана; может ли человек открыть первоисточник; какие данные агенту разрешено использовать; где заканчивается автоматическая обработка и начинается решение врача.

Поэтому агент не должен уверенно пересказывать старый анализ без ссылки на документ. Хорошая память — это не «нейросеть всё помнит», а возможность быстро восстановить проверяемую хронологию.

Что это даёт на практике

Самый заметный результат — меньше потерянного контекста. Перед визитом к врачу не приходится вспоминать события за полгода: можно собрать хронологию, список документов и вопросы, которые стоит обсудить.

Для тренировок польза другая. Агент показывает регулярность по фактам и помогает увидеть изменения режима. Он не ставит диагноз, не назначает нагрузку и не оценивает медицинские риски — эти решения остаются за человеком и врачом.

Агент готовит хронологию, а медицинские решения принимает врач

Почему это кейс Центра ЛП, а не готовая медицинская функция agent.site

agent.site — отдельный публичный продукт для безопасной работы агента с разрешёнными задачами. Публичная версия не предназначена для загрузки медицинских и других чувствительных данных.

Описанная система — мой частный прототип на родственных технологиях: отдельное хранилище, ограниченные права доступа и специально заданные правила. Именно так Центр ЛП подходит к автоматизации: сначала определяет источники, риски и границы, а потом соединяет устройства, документы, память и интерфейс в один рабочий процесс.

Этот же принцип применим в бизнесе. Вместо тренировок источником могут быть заявки и заказы, вместо медицинских документов — договоры и регламенты, вместо личной хронологии — история клиента или проекта. Агент становится полезным тогда, когда работает с проверяемыми данными и не выходит за пределы своих полномочий.

Обсудить собственного ИИ-агента можно с одного ограниченного сценария, не перестраивая сразу весь процесс.

Каналы Центра ЛП

Новые кейсы выходят в Telegram, ВКонтакте, MAX, YouTube «AI, блин, работает!», Дзене, Instagram, Facebook и TikTok.

Instagram и Facebook принадлежат компании Meta, признанной в России экстремистской организацией; её деятельность запрещена на территории РФ.