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ClinicalTrialV2
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ClinicalTrialV2 / README.md
高橋慧
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🏥 臨床試験適格性評価システム（完全版）

患者情報に基づいて適切な臨床試験を見つけ、AIエージェントが適格性を自動評価する統合システムです。

✨ 完全版の主要機能

🤖 AI適格性評価システム

  • Groq Llama3-70B: 高速で正確な自然言語処理
  • 3段階自動評価: ✅適格 / ❌不適格 / ❓要検討
  • 詳細判断理由: 各試験への適格性を具体的に説明
  • エラー耐性: API障害時の自動リトライ機能

🔍 リアルタイム臨床試験検索

  • ClinicalTrials.gov API: 最新の日本国内実施中試験を検索
  • 多言語対応: 日本語入力 → 英語検索 → 日本語結果
  • 条件絞り込み: 腫瘍タイプ、募集状況、実施地域での自動フィルタリング
  • ページネーション: 大量データの効率的な処理

📊 高度なデータ可視化

  • インタラクティブテーブル: 色分け表示 + ホバー効果
  • 統計ダッシュボード: 適格性レベル別の集計表示
  • 直接リンク: NCTIDクリックで公式ページへ遷移
  • レスポンシブデザイン: モバイル対応

💾 データ管理機能

  • リアルタイムフィルタリング: 適格性レベル別表示
  • CSV エクスポート: Excel対応（UTF-8 with BOM）
  • 全データ保持: フィルタ状態に関係なく全情報保存

🚀 使用方法

1. 環境設定（重要）

完全版の機能を利用するには、以下のAPIキーが必要です：

Settings → Variables and secrets で設定：

GROQ_API_KEY: あなたのGroq APIキー（必須）
OPENAI_API_KEY: あなたのOpenAI APIキー（オプション）

📝 APIキー取得方法:

2. 基本操作手順

Step 1: 患者情報入力

  • 基本情報: 年齢、性別、腫瘍タイプ
  • 詳細情報: 遺伝子変異、測定可能腫瘍、生検可能性

Step 2: AI検索実行

  • 「🤖 AI適格性評価付き検索（完全版）」をクリック
  • システムが自動的に：
    1. 腫瘍タイプを英語に翻訳
    2. ClinicalTrials.govから最新データを取得
    3. AIが各試験の適格性を評価
    4. 結果を3段階でグレード分け

Step 3: 結果の確認・活用

  • 色分け表示: 適格性レベルごとの視覚的識別
  • 詳細確認: AI判断理由の詳細閲覧
  • フィルタリング: 特定のグレードのみ表示
  • データ保存: CSV形式でのダウンロード

🛠️ システムアーキテクチャ

AI/機械学習スタック 

🤖 Groq Llama3-70B (メイン推論エンジン)
   ↓
📚 LangChain (エージェント管理)
   ↓
🔧 SimpleClinicalTrialAgent (適格性評価)
   ↓
📊 GraderAgent (3段階グレード判定)

データフローアーキテクチャ 

患者情報入力
   ↓
LLMTranslator (日→英翻訳)
   ↓
ClinicalTrials.gov API (リアルタイム検索)
   ↓
AI適格性評価エンジン (並列処理)
   ↓
HTMLテーブル生成 (結果表示)

フォールバックシステム

完全版 → 基本版 → 軽量版の段階的フォールバック機能により、依存関係エラー時でも基本機能を提供。

📊 AI評価システムの詳細

評価プロセス

  1. 質問文生成: 患者情報から構造化質問を自動生成
  2. 適格基準分析: 各試験のEligibility Criteriaを詳細解析
  3. 適合性判定: AIが論理的根拠とともに判断
  4. グレード評価: 判断結果を3段階で分類

評価基準

  • ✅ Yes (適格): 明確に参加可能
  • ❌ No (不適格): 明確に参加不可能
  • ❓ Unclear (要検討): 追加情報や専門医判断が必要

AI制限事項

  • 評価件数: パフォーマンス考慮で最大10件まで自動評価
  • 処理時間: 1件あたり5-10秒程度
  • 精度: 参考情報として活用（最終判断は専門医へ）

🔐 プライバシー・セキュリティ

データ保護

  • ローカル処理: 患者情報はサーバーに永続保存されません
  • セッション限定: ブラウザ終了で全データ自動削除
  • 匿名化: 個人識別情報は外部送信されません

API通信セキュリティ

  • HTTPS暗号化: 全API通信が暗号化
  • キー管理: 環境変数での安全な認証情報管理
  • エラーログ: API応答に個人情報を含まない

📝 技術仕様

システム要件 

Python 3.10+
gradio==4.20.1 (LTS安定版)
langchain ecosystem (0.2.x)
pandas + numpy (データ処理)
requests (API通信)

外部API依存関係

  • ClinicalTrials.gov API v2 (公開API、制限なし)
  • Groq API (推論API、要認証)
  • OpenAI API (補完機能、オプション)

パフォーマンス

  • 検索速度: 1-3秒（データ件数により変動）
  • AI評価: 件あたり5-10秒（最大10件並列）
  • メモリ使用量: 100-200MB程度

🙋‍♂️ トラブルシューティング

よくある問題と解決法

1. 起動時のエラー 

⚠️ 完全版モジュールのインポートに失敗
→ OpenAIToolsフォルダが正しくアップロードされているか確認

2. API接続エラー 

❌ エージェント初期化エラー: API key missing
→ Settings → Variables and secrets でGROQ_API_KEYを設定

3. 検索結果なし 

⚠️ 該当する臨床試験が見つかりませんでした
→ より一般的な腫瘍タイプ（例: "cancer" "carcinoma"）で再検索

4. AI評価が動作しない 

基本版：XXX患者への詳細評価にはAI機能が必要です
→ 環境変数GROQ_API_KEYが正しく設定されているか確認

サポートリソース

  • ログ確認: Spaces の Logs タブでエラー詳細を確認
  • システム状態: アプリ上部のステータス表示を確認
  • 段階的診断: 軽量版 → 基本版 → 完全版の順で動作確認

📋 利用上の注意事項

医療免責事項

⚠️ 重要: このシステムは研究・教育目的で開発されており、実際の臨床決定には使用しないでください。臨床試験への参加については、必ず主治医にご相談ください。

データの精度について

  • AI評価: 参考情報として活用し、最終判断は専門医へ
  • 検索結果: ClinicalTrials.govの最新データを反映
  • 翻訳精度: 医学用語の翻訳には限界があります

🔄 更新履歴

  • v3.0 (2025-06): 完全版リリース - AI適格性評価機能追加
  • v2.0 (2025-06): 基本版 - ClinicalTrials.gov API連携
  • v1.0 (2025-06): 軽量版 - HTMLテーブル表示機能

Developed for research and educational purposes. Always consult with healthcare professionals for clinical decisions.