GlycemicGPT: Monitor de Diabetes AI Autohospedado con BYOAI y SDK de Plugins

GlycemicGPT es una plataforma de gestión de diabetes de código abierto diseñada para autoalojamiento. Conecta monitores continuos de glucosa (CGM) y bombas de insulina a una capa de análisis de IA que se ejecuta en tu propia infraestructura. El proyecto fue creado por un ingeniero de software con diabetes tipo 1 que necesitaba una herramienta para revisar datos entre visitas al endocrinólogo.

Dispositivos compatibles

• Dexcom G7 – a través de API en la nube (verificado)
• Tandem t:slim X2 – BLE directo + API en la nube (verificado)
• Tandem Mobi – BLE (compatible con protocolo, no verificado en hardware físico)
• Nightscout – apunta a tu instancia existente

Funcionalidades de la capa de IA

• Resúmenes diarios que resumen patrones nocturnos y de 24 horas
• Análisis de respuesta a comidas
• Chat conversacional respaldado por RAG con conocimiento clínico
• Alertas predictivas con umbrales configurables y escalamiento a cuidadores

Importante: GlycemicGPT no administra insulina, controla bombas ni funciona como un sistema de circuito cerrado. Solo lee datos y proporciona información.

Arquitectura

• Autoalojado mediante Docker o Kubernetes: se ejecuta completamente en tu hardware
• BYOAI: trae tu propio proveedor de IA: Ollama para operación completamente local (ningún dato sale de tu hardware), o cualquier endpoint compatible con OpenAI (Claude, OpenAI, etc.)
• Los datos fluyen directamente desde tu instancia al proveedor elegido; no hay servicios centralizados operados por el proyecto

Tecnologías usadas

• API Backend: FastAPI, Python 3.12, PostgreSQL 16, Redis 7
• Panel web: Next.js 15, React 19, Tailwind CSS, shadcn/ui
• Acompañante de IA: TypeScript, Express, proxy multiproveedor
• Aplicación Android: Kotlin, Jetpack Compose, BLE
• Wear OS: Kotlin, Wear Compose, Watch Face Push API
• Plugin SDK: Interfaces Kotlin, basado en capacidades, en entorno aislado

Inicio rápido

Despliega con Docker Compose, configura un archivo .env con tus credenciales de dispositivo y el endpoint del proveedor de IA, luego ejecuta:
docker compose up -d

Puedes apuntarlo a una instancia existente de Nightscout para una ingesta inmediata de datos.

Para quién es

Desarrolladores con diabetes que quieran autoalojar su propio sistema de monitoreo impulsado por IA, y colaboradores interesados en integraciones BLE/Android o dispositivos para diabetes.