TxAgent : un outil d'IA pour aider les médecins à analyser les effets des médicaments et les options thérapeutiques

Introduction générale

TxAgent est un outil d'intelligence artificielle open-source développé par l'équipe d'intelligence artificielle médicale et scientifique (MIMS) de l'université de Harvard pour aider les médecins à analyser les interactions médicamenteuses et à élaborer des plans de traitement personnalisés. TxAgent intègre une bibliothèque de 211 outils biomédicaux appelée ToolUniverse, qui couvre tous les médicaments approuvés par la FDA américaine depuis 1939, ainsi que des données cliniques provenant de sources faisant autorité telles que Open Targets. L'outil permet également d'obtenir des données cliniques provenant de sources faisant autorité, telles que Open Targets. Les tests montrent qu'il surpasse de nombreux modèles traditionnels avec une précision de 92,11 TP3T dans les tâches d'inférence de médicaments et de traitement personnalisé, soit 25,81 TP3T de plus que le GPT-4o. Cet outil convient aux professionnels de la santé et peut améliorer de manière significative l'efficacité du diagnostic et du traitement.

Liste des fonctions

• Analyse des interactions médicamenteusesLes médicaments sont souvent utilisés dans le cadre d'un programme de soins de santé, mais ils peuvent également être utilisés dans le cadre d'un programme de soins de santé.
• Identification des contre-indicationsLes médicaments : Identifier les médicaments inadaptés en fonction de la maladie du patient et de l'utilisation des médicaments.
• Recommandations de traitement individualiséesLes services d'information sur les maladies infectieuses : Générer des plans de traitement personnalisés qui tiennent compte de l'âge du patient, de ses données génétiques et de l'évolution de la maladie.
• Recherche de connaissances en temps réelLes données biomédicales actualisées à partir de 211 outils pour faciliter la prise de décision.
• raisonnement en plusieurs étapesLa recherche de l'excellence : décomposer des problèmes complexes en plusieurs étapes, les analyser pas à pas et en tirer des conclusions.
• l'authentification intersourceLes recommandations de la Commission européenne : Vérifier les informations provenant de plusieurs bases de données faisant autorité afin de s'assurer que les recommandations sont fiables.
• Nom du médicament GénériqueLe système de gestion des noms de marques, des noms génériques et des entrées descriptives permet d'obtenir une grande cohérence en matière de reconnaissance.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

TxAgent est un outil open source que les utilisateurs peuvent télécharger et installer via GitHub ou PyPI. Voici les étapes détaillées :

1. Préparation de l'environnement
   • Un ordinateur en réseau est nécessaire et un GPU H100 (avec plus de 80 Go de RAM) est recommandé pour des performances optimales.
   • Installez Python 3.8 ou une version ultérieure.
   • Assurez-vous d'avoir installé Git pour télécharger le code.
2. Installation de ToolUniverse
   • Ouvrez un terminal et tapez

     git clone https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse.git
     cd ToolUniverse
     python -m pip install . --no-cache-dir
     

   • ou installé via PyPI :

     pip install tooluniverse
     

3. Installation de TxAgent
   • Entrez la commande suivante :

     git clone https://github.com/mims-harvard/TxAgent.git
     cd TxAgent
     python -m pip install . --no-cache-dir
     

   • ou via PyPI :

     pip install txagent
     

4. Télécharger le modèle pré-entraîné
   • Visitez HuggingFace (https://huggingface.co/collections/mims-harvard/txagent-67c8e54a9d03a429bb0c622c) pour télécharger le modèle de poids.
   • Les modèles disponibles sont les suivants :
     • TxAgent-T1-Llama-3.1-8B : Modèle de langage central.
     • ToolRAG-T1-GTE-Qwen2-1.5B : Modèle d'intégration de la recherche d'outils.
   • Placez le fichier téléchargé dans le répertoire du projet TxAgent.
5. programme de course
   • Exécutez l'exemple de code :

     python run_example.py
     

   • ou lancez l'interface de démonstration de Gradio :

     python run_txagent_app.py
     

Comment utiliser les principales fonctionnalités

TxAgent fonctionne à partir de la ligne de commande ou de l'interface Gradio, et les étapes suivantes sont détaillées pour les fonctionnalités de base :

Analyse des interactions médicamenteuses

• procédure: :
  1. Démarrez TxAgent et accédez à l'application principale ou à l'interface Gradio.
  2. Saisissez le nom du médicament (par exemple, "Ibuprofène" et "Aspirine").
  3. Sélectionnez la fonction "Interaction médicamenteuse" et lancez l'analyse.
  4. Le système renvoie un rapport indiquant les risques potentiels, tels que "peut augmenter le risque d'hémorragie gastrique".
• exemple typiqueLes résultats suggèrent que les deux peuvent améliorer l'anticoagulation.
• prendre noteLes noms des médicaments doivent être en anglais et il est recommandé de se référer à la base de données de la FDA.

Identification des contre-indications

• procédure: :
  1. Sélectionnez "Vérification des contre-indications" à l'écran.
  2. Saisissez les informations relatives au patient (par exemple, "70 ans, maladie rénale chronique") et aux médicaments (par exemple, "Ibuprofène").
  3. Le système analyse et répertorie les conseils contre-indiqués.
• exemple typiqueLe résultat suggère que les lésions rénales peuvent être aggravées.
• finessePlus les informations saisies sont précises, plus les résultats sont exacts.

Recommandations de traitement individualisées

• procédure: :
  1. Sélectionnez "Génération du plan de traitement".
  2. Saisissez les détails concernant le patient (par exemple, "homme de 50 ans, hypertendu, porteur de la variante génétique CYP2C9").
  3. Le système génère des recommandations, telles que "Recommander une faible dose de Losartan".
• exemple typiqueLes résultats de l'analyse de l'impact sur l'environnement sont présentés dans le tableau suivant : "Diabète sucré, femme de 40 ans" et "Metformine" peuvent être suggérés.
• prendre noteLes recommandations doivent être confirmées par votre médecin avant d'être mises en œuvre.

Recherche de connaissances en temps réel

• procédure: :
  1. Saisissez une question dans le champ de recherche, par exemple "Quelles sont les dernières découvertes sur la Metformine ?
  2. Le système récupère et affiche les résultats de ToolUniverse.
• exemple typiqueLes données cliniques sur la warfarine : entrez "Données cliniques sur la warfarine" pour revenir aux dernières études et lignes directrices.
• tranchantLes données sont mises à jour en temps réel et proviennent de sources dignes de foi.

Précautions de manipulation

• Soutien linguistiqueLes données d'entrée et de sortie ne sont pour l'instant prises en charge qu'en anglais.
• Sauvegarde des résultatsLes rapports d'analyse peuvent être exportés au format texte ou PDF.
• Exigences en matière de mise en réseauToolUniverse nécessite une connexion internet pour fonctionner et garantir un réseau stable.
• l'optimisation des performancesL'utilisation de GPU haute performance permet d'accélérer l'inférence.

Mallette de démonstration

Il existe plusieurs exemples officiels de son utilisation (voir la page GitHub pour une animation) :

• Cas 1Le système d'information sur les antibiotiques : entrez plusieurs antibiotiques, vérifiez les interactions et suggérez systématiquement les risques de résistance potentielle.
• Cas 2Les patients âgés ont besoin d'un traitement adapté à leur état de santé et à leurs besoins.
• Cas 3Les services d'aide à la décision : Retrouvez les dernières recherches sur un médicament afin de faciliter l'analyse académique.

scénario d'application

1. diagnostic clinique et traitement
   Les médecins utilisent TxAgent pour vérifier la sécurité des médicaments, optimiser les prescriptions et réduire le risque d'effets indésirables.
2. Développement de médicaments
   Les chercheurs analysent l'interaction des nouveaux médicaments avec les médicaments existants afin de vérifier la faisabilité clinique.
3. l'éducation médicale
   Les étudiants s'exercent au raisonnement médicamenteux et apprennent à prendre des décisions cliniques par le biais de cas simulés.
4. soutien aux patients
   Les patients saisissent leur état de santé et leurs médicaments, obtiennent des conseils initiaux et en discutent avec leur médecin.

QA

1. TxAgent peut-il remplacer un médecin ?
   Non. Il s'agit d'une aide qui doit être utilisée par un médecin en conjonction avec un jugement professionnel.
2. Quelles sont les sources de données ?
   Les données proviennent de la FDA, d'Open Targets et d'autres autorités et couvrent tous les médicaments approuvés depuis 1939.
3. Pourquoi avez-vous besoin de GPU haute performance ?
   Le raisonnement en plusieurs étapes et le traitement des données volumineuses nécessitent des capacités de calcul puissantes, et le GPU H100 offre une accélération de la vitesse.
4. Prend-il en charge l'interface chinoise ?
   Actuellement non pris en charge, uniquement en anglais. Des versions multilingues pourraient être mises à jour à l'avenir.