apple-health-dashboard
Dashboard autoalojado para Apple Health con Bun y SQLite. Ofrece 13 visualizaciones, puntuación de recuperación, predicción de sueño y alertas tempranas de enfermedad. Datos locales sin nube.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 21:28 · upstream 26 sept 2026, 21:02 · release sin release detectada
Qué es apple-health-dashboard
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
apple-health-dashboard es una solución autoalojada para visualizar datos de salud recopilados por Apple Watch e iPhone mediante la app Health Auto Export (HAE). Utiliza un stack minimalista de Bun y SQLite en un único contenedor Docker, eliminando la necesidad de frameworks complejos o servidores multi-servicio. La arquitectura se basa en un backend monolítico (`server.ts`) que ingesta JSON desde HAE vía POST `/health` y sirve una interfaz web estática montada directamente en el host.
El sistema ofrece más de 13 visualizaciones, incluyendo mapas GPS de rutas de entrenamiento, heatmaps de sueño estilo GitHub y gráficos de correlación entre métricas como HRV y calidad del descanso. Incluye funcionalidades avanzadas como puntuación de recuperación diaria, predicción de sueño nocturno y detección de anomalías en la temperatura de la muñeca o frecuencia cardíaca. Todo el procesamiento ocurre localmente, garantizando que los datos nunca salgan de tu red doméstica ni se envíen a servicios SaaS externos.
Requisitos incluyen un iPhone con iOS 16+, Apple Watch con seguimiento de sueño y una máquina siempre encendida (ej. Raspberry Pi 4) para alojar el contenedor. La configuración requiere claves API opcionales para mapas (Carto) y acceso local o proxy inverso para exposición externa. Es ideal para usuarios técnicos que buscan privacidad, control total sobre sus datos y análisis profundo sin depender de las limitaciones de la app nativa de Salud de Apple.
- Monitoreo diario de recuperación y sueño con puntuación numérica
- Análisis de rutas GPS y métricas de entrenamiento por sesión
- Detección temprana de posibles estados de enfermedad mediante señales fisiológicas
- Visualización histórica de tendencias de actividad y patrones de descanso a largo plazo
- Generación de informes mensuales detallados con estadísticas agregadas
- Arquitectura single-container con Bun y SQLite, bajo consumo de recursos (~50 MB RAM)
- Privacidad total: datos procesados localmente sin envío a la nube ni terceros
- Visualizaciones avanzadas como heatmaps de sueño y mapas interactivos de rutas GPS
- Backend monolítico en un solo archivo (`server.ts`) con migraciones idempotentes
- Frontend estático montado directamente, permitiendo edición en vivo sin rebuilds
- Requiere app externa de pago (Health Auto Export) para la ingestión de datos
- Soporte multiusuario nativo ausente actualmente (planificado en roadmap)
- No incluye suite de pruebas automatizadas ni cobertura de código
- Dependencia de red local estable entre iPhone y servidor para sincronización automática
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliega con Docker Compose en una máquina siempre encendida. Asegura que el puerto 8880 esté accesible desde la LAN del iPhone. Configura `carto.com` API key en `.env` para mapas o deja vacío para usar modo offline. Para acceso externo, añade un reverse proxy (Traefik/Caddy). Verifica el endpoint `/health` antes de configurar automatizaciones en HAE.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.