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把结构化记录直接写进数据主体(Subject)的存储,并读回。每次写入都会经过平台的标准化管线 —— 记录读回时带有 LOINC 编码、规范名称、UCUM 归一化的值/单位与 FHIR 镜像。对话智能体用其内置工具读取的正是这同一份数据。 健康数据有三种形态 —— 每种形态各有一扇门进来: Mirobody 负责托管、标准化并把数据供给 AI —— 采集数据(设备 OAuth、App 侧获取)在你那一侧。
user 字段是租户隔离键。 后端把 (你的账户, user) 映射为内部的数据主体(Subject);你传入的每个 user 彼此完全隔离。为每个终端用户传入其稳定 id,数据就绝不会串。省略时回落到你账户的默认 Subject。Subject 对 Mirobody 消费端 App 和其他开发者均不可见。

写入记录

响应 —— standardized 统计写入途中成功解析到 LOINC 编码的记录数:
每次写入都会标准化,而不只是存储。 每条记录的值/单位会做 UCUM 解析,指标名称做确定性 LOINC 解析(curated 语料 + embedding —— 不让 LLM 猜码)。见标准化。想在不写入的情况下预览这条管线,请用 POST /v1/extractstore=false

Episode 型(睡眠、运动)

Episode 型记录跨越一个时段而非时间点 —— 起点放 time,终点放可选的 end_time
规模化写入设备数据(日聚合、批量、厂商接入)?见设备数据 cookbook

读取记录

响应为 OpenAI 风格的列表,最新在前。value人读字符串(如 "5.4 mmol/L");机读字段并列返回:

擦除记录

硬删除该 Subject 的记录 —— 被遗忘权语义(行被物理移除,而非打标)。三种范围,由窄到宽:
如需擦除某个 Subject 的一切(记录 + 文件 + 对话 + 身份映射),使用 DELETE /v1/subjects/{user} —— 见合规

用完即弃的数据

没有 retention: "none" —— 写入存储却要求不存储是自相矛盾的,该值与其它非枚举值一样被拒绝。两种干净的替代模式:
  • 零副作用的 dry-run 分析 —— POST /v1/extractstore=false(默认):拿到标准化结果,什么都不写。
  • 短生命周期工作数据 —— 以 retention: "1h" 写入,或 retention: "session" + 一个用完即session_id