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AItrika

Código-Fonte de IA

1.0.0

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Aitrika

Aumente seu conhecimento em pesquisa médica.

A Aitrika (anteriormente PUBGPT ) é uma ferramenta que pode extrair muitas informações relevantes nos documentos médicos de uma maneira fácil:

Resumo
Texto completo (quando disponível)
Genes
Doenças
Mutações
Associações entre genes e doenças
Termos de malha
Outros termos
Resultados
Bibliografia

E assim por diante!

Execute o aplicativo de demonstração

Você pode experimentar o Aitrika com o aplicativo Streamlit executando:

 streamlit run app.py

Ou você pode usá -lo um script executando:

 python main.py

? Instalar

Para instalar tudo, você precisa de uv .

Primeiro de tudo, instale uv com o comando:

 python main.py

Depois disso, crie um ambiente virtual com o comando:

 uv venv venv_name

Ative o Env virtual:

 source venv_name/bin/activate

E instalar dependências:

 uv pip install -r requirements.in

? Set LLM API Keys

Para definir as teclas da API, insira suas teclas no arquivo env.example e renomeie -as para .env .

? Uso

Você pode facilmente obter informações de um artigo passando por um ID do PubMed:

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

Ou você pode analisar um 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.

Você pode obter outras informações, como as associações entre genes e doenças:

 associations = aitrika_engine . get_associations ()

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

Ou você pode obter um bom formato de dados de dados:

 associations = aitrika_engine . associations ( dataframe = True )

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

Com o poder do RAG, você pode consultar seu 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.

Ou você pode extrair outras informações:

 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

Execute a API

Para executar a API da Aitrika, siga estas etapas:

Verifique se você configurou seu ambiente e instalou todas as dependências, conforme descrito na seção de instalação.
Execute o servidor da API usando o seguinte comando:

python api.py

A API começará a ser executada em http://0.0.0.0:8000. Agora você pode fazer solicitações para os vários terminais:

/Associações: Obtenha associações de um artigo do PubMed
/Resumo: Obtenha resumo de um artigo do PubMed
/consulta: consulta um artigo do PubMed
/Resultados: obtenha resultados de um artigo do PubMed
/Participantes: Obtenha o número de participantes de um artigo do PubMed
/Resultados: obtenha resultados de um artigo do PubMed

Você pode usar ferramentas como CURL, Postman ou qualquer cliente HTTP para interagir com a API. Por exemplo:

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

A documentação da API é gerada e salva automaticamente para docs/api-reference/openapi.json . Você pode usar esse arquivo com ferramentas como Swagger UI para uma experiência de exploração de API mais interativa.