TxAgent: 의사가 약물 효과와 치료 옵션을 분석하는 데 도움을 주는 AI 도구

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일반 소개

TxAgent는 의사가 약물 상호작용을 분석하고 맞춤형 치료 계획을 개발할 수 있도록 하버드 대학교의 의료 및 과학 인공지능 팀(MIMS)에서 개발한 오픈 소스 AI 도구입니다. 환자별 상황(예: 연령, 유전, 질병 상태)을 고려하여 다단계 추론과 생물의학 지식의 실시간 검색을 통해 치료 권장 사항을 생성하며, TxAgent는 1939년 이후 미국 FDA에서 승인한 모든 약물을 포함하는 211개의 생물의학 도구 라이브러리인 ToolUniverse와 Open Targets 같은 권위 있는 출처의 임상 데이터를 통합합니다. 그리고 오픈 타깃과 같은 권위 있는 출처의 임상 데이터를 포함합니다. 테스트 결과, 약물 추론 및 개인 맞춤형 치료 작업에서 92.11 TP3T의 정확도로 많은 주류 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 GPT-4o보다 25.81 TP3T 더 높은 수치입니다. 이 도구는 의료 전문가에게 적합하며 진단 및 치료의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

기능 목록

약물 상호작용 분석분자, 약동학 및 임상 수준에서 여러 약물 조합의 상호작용을 조사하여 잠재적 위험을 나열합니다.
금기 사항 식별환자의 질병 및 약물 사용에 따라 부적합한 약물을 식별합니다.
개별화된 치료 권장 사항환자의 나이, 유전 정보 및 질병 진행 상황을 통합한 맞춤형 치료 계획을 생성합니다.
실시간 지식 검색의사 결정을 지원하는 211개 도구의 최신 생물의학 데이터.
다단계 추론복잡한 문제를 여러 단계로 나누고 단계별로 분석하여 결론을 도출합니다.
교차 소스 인증신뢰할 수 있는 여러 권위 있는 데이터베이스의 정보를 확인하여 권장 사항이 신뢰할 수 있는지 확인합니다.
약품 이름 일반브랜드 이름, 일반 이름 및 설명 입력을 지원하며 인식 일관성이 높습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

TxAgent는 오픈 소스 도구로, 사용자가 GitHub 또는 PyPI를 통해 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 자세한 단계는 다음과 같습니다:

환경 준비하기
- 인터넷에 연결된 컴퓨터가 필요하며 최적의 성능을 위해 H100 GPU(80GB 이상의 RAM 포함)를 권장합니다.
- Python 3.8 이상을 설치합니다.
- 코드 다운로드를 위해 Git이 설치되어 있는지 확인하세요.

ToolUniverse 설치

터미널을 열고 입력합니다:

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

또는 PyPI를 통해 설치합니다:
```
pip install tooluniverse
```

TxAgent 설치

다음 명령을 입력합니다:

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

또는 PyPI를 통해:
```
pip install txagent
```

사전 학습된 모델 다운로드
- 모델 웨이트를 다운로드하려면 허깅페이스(https://huggingface.co/collections/mims-harvard/txagent-67c8e54a9d03a429bb0c622c)를 방문하세요.
- 사용 가능한 모델은 다음과 같습니다:
  - TxAgent-T1-Llama-3.1-8B: 핵심 언어 모델입니다.
  - ToolRAG-T1-GTE-Qwen2-1.5B: 도구 검색 임베딩 모델.
- 다운로드한 파일을 TxAgent 프로젝트 디렉토리에 넣습니다.
실행 중인 프로그램
- 샘플 코드를 실행합니다:
```
python run_example.py
```
- 를 클릭하거나 Gradio 데모 인터페이스를 실행하세요:
```
python run_txagent_app.py
```

주요 기능 사용 방법

TxAgent는 명령줄 또는 Gradio 인터페이스에서 작동하며, 핵심 기능에 대한 자세한 단계는 다음과 같습니다:

약물 상호작용 분석

절차::
1. TxAgent를 시작하고 기본 애플리케이션 또는 Gradio 인터페이스로 이동합니다.
2. 약물 이름(예: "이부프로펜" 및 "아스피린")을 입력합니다.
3. '약물 상호작용' 기능을 선택하고 분석을 실행합니다.
4. 시스템은 "위출혈 위험이 증가할 수 있음"과 같은 잠재적 위험을 보여주는 보고서를 반환합니다.
일반적인 예: "와파린"과 "아스피린"을 입력하면 두 가지 모두 항응고를 강화할 수 있다는 결과가 표시됩니다.
다음 사항에 유의하십시오.약품명은 영문으로 작성해야 하며 FDA 데이터베이스를 참조하는 것이 좋습니다.

금기 사항 식별

절차::
1. 화면에서 '금기 사항 확인'을 선택합니다.
2. 환자 정보(예: "70세, 만성 신장 질환")와 약물(예: "이부프로펜")을 입력합니다.
3. 시스템에서 금기 사항을 분석하여 나열합니다.
일반적인 예"신장 기능 부전, 이부프로펜 복용"을 입력하면 신장 손상이 악화될 수 있다는 결과가 표시됩니다.
기교입력한 정보가 구체적일수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

개별화된 치료 권장 사항

절차::
1. '치료 계획 생성'을 선택합니다.
2. 환자 세부 정보를 입력합니다(예: "50세 남성, 고혈압, CYP2C9 유전자 변이 보유").
3. 시스템은 "저용량 로사르탄 권장"과 같은 권장 사항을 생성합니다.
일반적인 예'당뇨병, 40세 여성'을 입력하면 '메트포르민'이 제안될 수 있습니다.
다음 사항에 유의하십시오.권장 사항은 실행하기 전에 의사와 확인해야 합니다.

실시간 지식 검색

절차::
1. 검색창에 "메트포르민에 대한 최신 연구 결과는 무엇인가요?"와 같은 질문을 입력합니다.
2. 시스템은 ToolUniverse에서 결과를 검색하고 표시합니다.
일반적인 예: 최신 연구 및 가이드라인으로 돌아가려면 "와파린 임상 데이터"를 입력하세요.
최첨단데이터는 실시간으로 업데이트되며 공신력 있는 출처를 다룹니다.

취급 시 주의사항

언어 지원현재 영어 입력 및 출력만 지원됩니다.
결과 저장분석 보고서를 텍스트 또는 PDF로 내보낼 수 있습니다.
네트워킹 요구 사항도구유니버스를 실행하고 안정적인 네트워크를 보장하려면 인터넷 연결이 필요합니다.
성능 최적화고성능 GPU를 사용하면 추론 속도가 빨라집니다.

데모 사례

사용 방법에 대한 몇 가지 공식 예시가 있습니다(애니메이션은 GitHub 페이지 참조):

사례 1여러 항생제를 입력하고, 상호작용을 확인하고, 잠재적인 내성 위험을 체계적으로 제시합니다.
사례 2노인 환자를 위한 용량 조정 및 적절한 치료 요법 생성.
사례 3학술적 분석을 돕기 위해 약물에 대한 최신 연구를 검색합니다.

애플리케이션 시나리오

임상 진단 및 치료
의사는 약물 안전성을 확인하고, 처방을 최적화하며, 부작용 위험을 줄이기 위해 TxAgent를 사용합니다.
신약 개발
연구자들은 신약과 기존 약물의 상호작용을 분석하여 임상적 타당성을 검증합니다.
의료 교육
학생들은 시뮬레이션 사례를 통해 약물 추론을 연습하고 임상 의사 결정을 학습합니다.
환자 지원
환자는 자신의 상태와 복용 중인 약을 입력하고 초기 조언을 받은 후 담당 의사와 상의합니다.

QA

TxAgent가 의사를 대체할 수 있나요?
아니요. 이 제품은 보조제이며 의사의 전문적인 판단에 따라 사용해야 합니다.
데이터의 출처는 무엇인가요?
이 데이터는 FDA, Open Targets 및 기타 기관에서 제공하며 1939년 이후 승인된 모든 의약품을 대상으로 합니다.
고성능 GPU가 필요한 이유는 무엇인가요?
다단계 추론과 빅 데이터 처리에는 강력한 연산 능력이 필요하며, H100 GPU는 속도를 향상시킵니다.
중국어 인터페이스를 지원하나요?
현재는 영어만 지원되며 향후 다국어 버전으로 업데이트될 수 있습니다.