曾经看着一堆药瓶,问道:"把这些东西一起拿起来,真的安全吗?
多种药物——同时使用多种药物——是现代保健方面的一个重大挑战。
误解药物-药物相互作用可能导致严重的副作用或降低疗效.
在这个教程中,我们正在建立一个AI药剂师助理,一个自动引擎,使用光学字符识别(OCR)扫描药物标签和检索-增强生成(RAG)以交叉参考药物数据库.
通过利用AI的医疗保健自动化和精密的LLM推理,我们可以建立一个安全网,在几秒钟内识别出潜在的逆差.
架构 QQ 系统遵循一条线性管道:捕捉原始图像数据,将其转换为结构化文本,从基于本地SQLite的知识库中取回医疗事实,最后使用LLM来解释相互作用.
Python 3.10+ 技术堆栈 魔方OCR:用于从图像中提取文本.
SQLite:存储我们所编曲的DrugBank风格互动数据.
RAG模式:向LLM提供地上真实的医疗数据.
OpenAI SDK:为最终推理步骤.
步骤1:先用 OCR 提取标签,我们需要把这些像素变成文字。
我们用来处理OCR程序.
第2步:建立知识库(SQLite) QQRAG只与其数据一样好.
我们会将已知的药物相互作用存储在 SQLite 数据库中。
这模仿了当地的"真理之源"来防止LLM幻觉.
步骤3:RAG Logic & LLM Reasoning QQ 现在,我们把提取的药物名称与检索到的数据库记录合并起来,并输入到一个大语言模型中.
虽然这个“公开学习”项目是一个伟大的开端, 处理诸如剂量、病人病史和多依赖性药物等边缘病例对生产级发动机至关重要。
QQ 灵感来源:关于AI驱动的自动化中更多生产准备的范例和先进模式,请查看WellAlly Blog的深潜文章.
它们涵盖从向量数据库优化到构建有弹性的AI代理的所有内容.
结论 通过将"魔方"OCR用于数据捕捉和基于RAG的逻辑引擎相结合,我们构建了AI药剂师的功能原型.
这种架构通过强迫模型在给出建议前检查一个经过验证的数据库来将LLM幻觉的风险降到了最低.
接下来呢?
微调:专门为化学名称培训一种NER(名称实体识别)模型.
移动集成(Mobile Institution):将此包入回放原生应用程序进行实时扫描.
FHIR整合:连接电子健康记录进行个性化检查.
你在研究医疗方面的AI吗?
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