AI Agents for Medical Diagnostics
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Ein Python-Projekt zur Schaffung von spezialisierten KI-Agenten auf LLM-basierten, die komplexe medizinische Fälle analysieren. Das System integriert Erkenntnisse verschiedener medizinischer Fachkräfte, um umfassende Bewertungen und personalisierte Behandlungsempfehlungen bereitzustellen und das Potenzial von KI in multidisziplinärer Medizin zu demonstrieren.
In der aktuellen Version haben wir drei KI-Agenten mit GPT-4O implementiert, die jeweils auf einen anderen Aspekt der medizinischen Analyse spezialisiert sind. An jedem dieser Agenten wird ein medizinischer Bericht übergeben, der den Bericht dann gleichzeitig mit Threading analysiert, basierend auf ihrem spezifischen Fachgebiet. Jeder Agent liefert Empfehlungen und Diagnosen aus seiner Sicht. Nachdem alle AI -Agenten ihre Analysen abgeschlossen haben, werden die Ergebnisse kombiniert und an ein großes Sprachmodell übergeben, das die Ergebnisse zusammenfasst und drei potenzielle Gesundheitsprobleme für den Patienten identifiziert.
1. Kardiologen Agent
Fokus : Identifizieren Sie potenzielle Herzprobleme, die die Symptome des Patienten erklären könnten, einschließlich der Ausschluss von Erkrankungen wie Arrhythmien oder strukturellen Anomalien, die bei anfänglichen Bewertungen möglicherweise nicht erkennbar sind.
Empfehlung : Schlagen Sie bei Bedarf zusätzliche kardiovaskuläre Tests oder kontinuierliche Überwachung vor, um versteckte Herzprobleme aufzudecken. Bereitstellung von Managementstrategien, wenn ein kardiovaskuläres Problem identifiziert wird.
2. Psychologe Agent
Fokus : Stellen Sie fest, ob die Symptome mit einer psychischen Erkrankung übereinstimmen, wie z. B. Panikstörung oder ein anderes Problem mit Angstzuständen. Bewerten Sie die Auswirkungen von Stress, Angstzuständen und Lebensstilfaktoren auf den Gesamtzustand des Patienten.
Empfehlung : Empfehlen Sie angemessene psychologische Interventionen (z. B. Therapie, Stressmanagementtechniken) oder Medikamente, um die psychologischen Aspekte der Symptome anzugehen. Bewerten Sie, ob Anpassungen am aktuellen psychologischen Management erforderlich sind.
3. Pulmonologen
Fokus : Beurteilen Sie, ob Symptome wie Atemnot und Schwindel auf eine Atemwegserkrankung wie Asthma oder eine Atemstörung zurückzuführen sind, die Herzsymptome imitieren könnte.
Empfehlung : Schlagen Sie zusätzliche respiratorische Bewertungen vor, wie z. B. Lungenfunktionstests oder durch Training induzierte Bronchokonstriktionstests, um alle zugrunde liegenden Lungenbedingungen auszuschließen. Empfehlen Sie Atemübungen oder andere Behandlungen, wenn ein Atemproblem vermutet wird.
In zukünftigen Versionen könnte sich das System um ein breiteres Spektrum von AI -Wirkstoffen ausdehnen, die jeweils auf verschiedene medizinische Bereiche wie Neurologie, Endokrinologie und Immunologie spezialisiert sind, um noch umfassendere Analysen bereitzustellen. Diese KI -Agenten könnten mithilfe der Assistant -API von OpenAI implementiert werden und verwenden function calling und code interpreter -Funktionen, um ihre Intelligenz und Effektivität zu verbessern. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Parsingmethoden eingeführt werden, um medizinische Berichte mit komplexeren Strukturen zu verarbeiten, sodass das System eine breitere Vielfalt medizinischer Daten genau interpretieren und analysiert.
Um den Code auszuführen, fügen Sie bitte Ihre OpenAI -API -Schlüssel in die Datei apikey.env ein.
