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AItrika

AI-Quellcode

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Aitrika

Verbessern Sie Ihr Wissen in der medizinischen Forschung.

Aitrika (ehemals PUBGPT ) ist ein Werkzeug, mit dem viele relevante Informationen innerhalb medizinischer Papiere auf einfache Weise extrahiert werden können:

Abstrakt
Volltext (wenn verfügbar)
Gene
Krankheiten
Mutationen
Assoziationen zwischen Genen und Krankheiten
Mesh Begriffe
Andere Begriffe
Ergebnisse
Bibliographie

Und so weiter!

Führen Sie die Demo -App aus

Sie können Aitrika mit der Streamlit -App ausprobieren, indem Sie ausgeführt werden:

 streamlit run app.py

Oder Sie können es ein Skript verwenden, indem Sie ausführen:

 python main.py

? Installieren

Um alles zu installieren, brauchen Sie uv .

Installieren Sie uv zunächst mit dem Befehl:

 python main.py

Erstellen Sie danach eine virtuelle Umgebung mit dem Befehl:

 uv venv venv_name

Aktivieren Sie die virtuelle Umwelt:

 source venv_name/bin/activate

Und Abhängigkeiten installieren:

 uv pip install -r requirements.in

? Stellen Sie LLM -API -Schlüssel ein

Um API -Schlüssel einzustellen, fügen Sie Ihre Schlüssel in die env.example -Datei ein und benennen Sie sie in .env um.

? Verwendung

Sie können leicht Informationen zu einem Papier erhalten, indem Sie eine PubMed -ID bestanden haben:

 from aitrika . engine . aitrika import OnlineAItrika
aitrika_engine = OnlineAItrika ( pubmed_id = pubmed_id )
title = aitrika_engine . get_title ()
print ( title )

Oder Sie können einen lokalen PDF analysieren:

 from aitrika . engine . aitrika import LocalAItrika
aitrika_engine = LocalAItrika ( pdf_path = pdf_path )
title = aitrika_engine . get_title ()
print ( title )

 Breast cancer genes: beyond BRCA1 and BRCA2.

Sie können andere Informationen wie die Assoziationen zwischen Genen und Krankheiten erhalten:

 associations = aitrika_engine . get_associations ()

 [
  {
    "gene": "BRIP1",
    "disease": "Breast Neoplasms"
  },
  {
    "gene": "PTEN",
    "disease": "Breast Neoplasms"
  },
  {
    "gene": "CHEK2",
    "disease": "Breast Neoplasms"
  },
]
...

Oder Sie erhalten einen schönen formatierten Datenrahmen:

 associations = aitrika_engine . associations ( dataframe = True )

      gene                          disease
0    BRIP1                 Breast Neoplasms
1     PTEN                 Breast Neoplasms
2    CHEK2                 Breast Neoplasms
...

Mit der Kraft des Lags können Sie Ihr Dokument abfragen:

 ## Prepare the documents
documents = generate_documents ( content = abstract )

## Set the LLM
llm = GroqLLM ( documents = documents , api_key = os . getenv ( "GROQ_API_KEY" ))

## Query your document
query = "Is BRCA1 associated with breast cancer?"
print ( llm . query ( query = query ))

 The provided text suggests that BRCA1 is associated with breast cancer, as it is listed among the high-penetrance genes identified in family linkage studies as responsible for inherited syndromes of breast cancer.

Oder Sie können andere Informationen extrahieren:

 results = engine . extract_results ( llm = llm )
print ( results )

 ** RESULTS **

- High-penetrance genes - BRCA1, BRCA2, PTEN, TP53 - responsible for inherited syndromes
- Moderate-penetrance genes - CHEK2, ATM, BRIP1, PALB2, RAD51C - associated with moderate BC risk
- Low-penetrance alleles - common alleles - associated with slightly increased or decreased risk of BC
- Current clinical practice - high-penetrance genes - widely used
- Future prospect - all familial breast cancer genes - to be included in genetic test
- Research need - clinical management - of moderate and low-risk variants

Führen Sie die API aus

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die Aitrika -API zu betreiben:

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Umgebung eingerichtet und alle Abhängigkeiten installiert haben, wie im Abschnitt Installation beschrieben.
Führen Sie den API -Server mit dem folgenden Befehl aus:

python api.py

Die API wird auf http://0.0.0.0:8000 ausgeführt. Sie können jetzt Anfragen an die verschiedenen Endpunkte stellen:

/Assoziationen: Assoziationen aus einem PubMed -Artikel erhalten
/Abstract: Abstract eines PubMed -Artikel
/Abfrage: Fragen Sie einen PubMed -Artikel ab
/Ergebnisse: Erreichen Sie Ergebnisse aus einem PubMed -Artikel
/Teilnehmer: Holen Sie sich die Anzahl von Teilnehmern aus einem PubMed -Artikel
/Ergebnisse: Holen Sie sich Ergebnisse aus einem PubMed -Artikel

Sie können Tools wie Curl, Postman oder einen HTTP -Client verwenden, um mit der API zu interagieren. Zum Beispiel:

curl -X POST " http://localhost:8000/abstract " -H " Content-Type: application/json " -d ' {"pubmed_id": 12345678} '

Die API-Dokumentation wird automatisch generiert und in docs/api-reference/openapi.json gespeichert. Sie können diese Datei mit Tools wie Swagger UI für eine interaktivere API -Explorationserfahrung verwenden.