GlycemicGPT: Selbstgehosteter KI-Diabetesmonitor mit BYOAI und Plugin-SDK

GlycemicGPT ist eine quelloffene Diabetes-Management-Plattform, die für das Selbsthosting entwickelt wurde. Sie verbindet kontinuierliche Glukosemonitore (CGM) und Insulinpumpen mit einer KI-Analyseebene, die auf Ihrer eigenen Infrastruktur läuft. Das Projekt wurde von einem Typ-1-Diabetes-Softwareentwickler erstellt, der ein Werkzeug benötigte, um Daten zwischen endokrinologischen Besuchen zu überprüfen.

Unterstützte Geräte

• Dexcom G7 – über Cloud-API (verifiziert)
• Tandem t:slim X2 – direktes BLE + Cloud-API (verifiziert)
• Tandem Mobi – BLE (protokollkompatibel, nicht auf physischer Hardware verifiziert)
• Nightscout – auf Ihre bestehende Instanz ausrichten

KI-Ebenen-Funktionen

• Tägliche Zusammenfassungen, die nächtliche und 24-Stunden-Muster zusammenfassen
• Analyse der Mahlzeitenreaktion
• Konversations-Chat, unterstützt durch RAG mit klinischem Wissen
• Vorhersagende Benachrichtigungen mit konfigurierbaren Schwellenwerten und Eskalation für Pflegekräfte

Wichtig: GlycemicGPT gibt kein Insulin ab, steuert keine Pumpen und funktioniert nicht als geschlossenes System. Es liest Daten und liefert nur Erkenntnisse.

Architektur

• Selbst gehostet über Docker oder Kubernetes – läuft vollständig auf Ihrer Hardware
• BYOAI – bringen Sie Ihren eigenen KI-Anbieter mit: Ollama für vollständig lokalen Betrieb (keine Daten verlassen Ihre Hardware) oder jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt (Claude, OpenAI usw.)
• Daten fließen direkt von Ihrer Instanz zum gewählten Anbieter; keine zentralisierten, projektbetriebenen Dienste

Technologie-Stack

• Backend-API: FastAPI, Python 3.12, PostgreSQL 16, Redis 7
• Web-Dashboard: Next.js 15, React 19, Tailwind CSS, shadcn/ui
• KI-Seitenwagen: TypeScript, Express, Multi-Provider-Proxy
• Android-App: Kotlin, Jetpack Compose, BLE
• Wear OS: Kotlin, Wear Compose, Watch Face Push API
• Plugin-SDK: Kotlin-Schnittstellen, fähigkeitsbasiert, sandboxed

Schnellstart

Bereitstellung mit Docker Compose, Konfigurieren einer .env-Datei mit Ihren Geräteanmeldeinformationen und dem KI-Anbieter-Endpunkt, dann ausführen:
docker compose up -d

Sie können es auf eine bestehende Nightscout-Instanz ausrichten, um sofortige Datenaufnahme zu ermöglichen.

Für wen es gedacht ist

Entwickler mit Diabetes, die ihren eigenen KI-gestützten Überwachungs-Stack selbst hosten möchten, sowie Mitwirkende, die sich für BLE/Android oder Diabetesgeräte-Integrationen interessieren.