asclepius
Asclepius es una herramienta de gestión de registros médicos autoalojable que combina OCR, extracción con LLM, búsqueda RAG y visualizador DICOM en un contenedor Docker.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:31 · upstream 22 sept 2026, 17:01 · release v1.6.1
Qué es asclepius
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Asclepius transforma archivos PDF, imágenes y documentos médicos en un sistema de búsqueda accesible. Al subir documentos (historias clínicas, reportes de laboratorio, notas telefónicas), el sistema realiza OCR, extrae fechas, diagnósticos, valores de laboratorio y medicamentos mediante modelos de lenguaje locales o APIs externas, y guarda todo bajo el paciente correspondiente. Se puede visualizar una línea de tiempo de cada evento médico, generar tendencias de hemoglobina a lo largo del año, o consultar consultas previas con preguntas naturales. Para un segundo consultor externo se ofrece un enlace temporal con código OTP único; los PDFs se renderizan en la web sin descargarlos y el sistema registra todo el acceso.
- Organizar y recuperar historial médico de documentos físicos (historia clínica, reportes de laboratorio, notas telefónicas) mediante OCR y extracción automática
- Crear líneas de tiempo médicas que agrupen eventos como diagnósticos, tratamientos, cirugías y seguimientos
- Visualización de estudios de imagen con DICOM (MRI/CT) con zoom, panning y superposición del reporte radiológico
- Búsqueda full-text en historial médico con soporte para consultas naturales mediante LLM
- Gestión multi-paciente con roles de acceso diferenciados (paciente, familiar, consultor externo)
- Seguimiento de tendencias de laboratorio a lo largo del tiempo
- Comunicación segura entre médicos: envío de enlaces temporales y códigos OTP para consultas externas sin compartir archivos
- Soporta OCR con Tesseract, Google Vision o cualquier modelo LLM vision, y extracción con Ollama, vLLM, Claude o OpenAI
- Normalización de resultados de laboratorio a lo largo de múltiples visitas y lenguajes
- Visualizador DICOM que renderiza estudios en PNG con control de ventana y zoom
- Búsqueda full-text con SQLite FTS5 y chat RAG para consultas naturales sobre el historial
- Soporte multi-paciente con roles de acceso diferenciados sin necesidad de múltiples instancias
- No es certificado HIPAA ni GDPR; debe usarse en entornos confidenciales o con OIDC + TLS
- El login por usuario y contraseña no tiene autenticación de dos factores, rate limiting ni bloqueo de intentos
- La capa de chat permite consultas SQL sobre la base de datos del paciente, lo que introduce riesgos de inyección si los usuarios son no confiables
- Los documentos procedentes de fuentes externas pueden ser vectores de inyección en el pipeline OCR/LLM
- El modelo de lenguaje local puede fallar o generar contenido incorrecto; se implementa fallback por prioridad pero sin redundancia explícita
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Se despliega con Docker Compose: un contenedor principal (8070) y opcionalmente un contenedor secundario `asclepius-share` que expone solo las rutas de doctor-share, manteniendo el resto del sistema privado,Se requiere un modelo LLM local (Ollama, vLLM, Claude o OpenAI API) separado del contenedor principal para evitar saturar recursos,La base de datos SQLite se persiste en `./data/` y debe mantenerse sincronizada con el contenedor,Para exposición pública segura se recomienda un proxy TLS (ngrok, certbot + nginx) detrás del contenedor principal
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.