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AItrika

Código Fuente de IA

1.0.0

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Aitrika

Mejore su conocimiento en la investigación médica.

Aitrika (anteriormente PUBGPT ) es una herramienta que puede extraer mucha información relevante dentro de los documentos médicos de una manera fácil:

Abstracto
Texto completo (cuando esté disponible)
Genes
Enfermedades
Mutaciones
Asociaciones entre genes y enfermedades
Términos de malla
Otros términos
Resultados
Bibliografía

¡Etcétera!

Ejecutar la aplicación de demostración

Puede probar Aitrika con la aplicación Streamlit ejecutando:

 streamlit run app.py

O puede usarlo un script ejecutando:

 python main.py

? Instalar

Para instalar todo, necesita uv .

En primer lugar, instale uv con el comando:

 python main.py

Después de eso, cree un entorno virtual con el comando:

 uv venv venv_name

Active el env: Env:

 source venv_name/bin/activate

E instalar dependencias:

 uv pip install -r requirements.in

? Establecer teclas API LLM

Para establecer las teclas API, inserte sus claves en el archivo env.example y cambie el nombre de .env .

? Uso

Puede obtener fácilmente información sobre un documento pasando una identificación de PubMed:

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

O puede analizar un PDF local:

 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.

Puede obtener otras informaciones, como las asociaciones entre genes y enfermedades:

 associations = aitrika_engine . get_associations ()

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

O puede obtener un buen cuadro de datos formateado:

 associations = aitrika_engine . associations ( dataframe = True )

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

Con el poder del trapo, puede consultar su documento:

 ## 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.

O puede extraer otras información:

 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

Ejecutar la API

Para ejecutar la API de Aitrika, siga estos pasos:

Asegúrese de configurar su entorno e instalado todas las dependencias como se describe en la sección de instalación.
Ejecute el servidor API usando el siguiente comando:

python api.py

La API comenzará a funcionar en http://0.0.0.0:8000. Ahora puede hacer solicitudes a los diversos puntos finales:

/Asociaciones: Obtenga asociaciones de un artículo de PubMed
/Resumen: Obtenga el resumen de un artículo de PubMed
/Consulta: consulta un artículo de PubMed
/Resultados: obtenga resultados de un artículo de PubMed
/Participantes: Obtenga el número de participantes de un artículo de PubMed
/Resultados: obtenga resultados de un artículo de PubMed

Puede usar herramientas como Curl, Postman o cualquier cliente HTTP para interactuar con la API. Por ejemplo:

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

La documentación de la API se genera y guarda automáticamente en docs/api-reference/openapi.json . Puede usar este archivo con herramientas como Swagger UI para una experiencia de exploración de API más interactiva.