lst stage

app.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 import gradio as gr
-import pandas as pd
 import os
 
 # 環境変数チェック
@@ -15,66 +14,108 @@ def check_environment():
     
     return missing_vars
 
-# 軽量版データ生成関数
-def generate_sample_dataframe(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable):
-    """サンプルデータを生成（デバッグ用）"""
+# サンプルデータ生成（辞書のリスト形式）
+def generate_sample_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable):
+    """サンプルデータを生成（pandas無し版）"""
     try:
         # 入力検証
         if not all([age, sex, tumor_type]):
-            return pd.DataFrame()
+            return []
         
         # サンプルデータの作成
-        sample_data = {
-            'NCTID': ['NCT12345678', 'NCT87654321', 'NCT11111111'],
-            'AgentGrade': ['yes', 'no', 'unclear'],
-            'Title': [
-                f'Clinical Trial for {tumor_type} in {sex} patients',
-                f'Alternative treatment for {tumor_type}',
-                f'Experimental therapy for {tumor_type} with {GeneMutation}'
-            ],
-            'AgentJudgment': [
-                f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者は参加可能です',
-                f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者は参加できません',
-                f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者の参加は不明確です'
-            ],
-            'Japanese_Locations': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto'],
-            'Cancer': [tumor_type, tumor_type, tumor_type]
-        }
+        sample_data = [
+            {
+                'NCTID': 'NCT12345678',
+                'AgentGrade': 'yes',
+                'Title': f'Clinical Trial for {tumor_type} in {sex} patients',
+                'AgentJudgment': f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者は参加可能です',
+                'Japanese_Locations': 'Tokyo',
+                'Cancer': tumor_type,
+                'Gene_Mutation': gene_mutation,
+                'Measurable': measurable,
+                'Biopsiable': biopsiable
+            },
+            {
+                'NCTID': 'NCT87654321',
+                'AgentGrade': 'no',
+                'Title': f'Alternative treatment for {tumor_type}',
+                'AgentJudgment': f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者は参加できません',
+                'Japanese_Locations': 'Osaka',
+                'Cancer': tumor_type,
+                'Gene_Mutation': gene_mutation,
+                'Measurable': measurable,
+                'Biopsiable': biopsiable
+            },
+            {
+                'NCTID': 'NCT11111111',
+                'AgentGrade': 'unclear',
+                'Title': f'Experimental therapy for {tumor_type} with {gene_mutation}',
+                'AgentJudgment': f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者の参加は不明確です',
+                'Japanese_Locations': 'Kyoto',
+                'Cancer': tumor_type,
+                'Gene_Mutation': gene_mutation,
+                'Measurable': measurable,
+                'Biopsiable': biopsiable
+            }
+        ]
         
-        df = pd.DataFrame(sample_data)
-        return df
+        return sample_data
         
     except Exception as e:
-        print(f"データフレーム生成エラー: {e}")
-        return pd.DataFrame()
+        print(f"データ生成エラー: {e}")
+        return []
 
 # フィルタリング関数
-def filter_dataframe(df, grade):
-    """データフレームをフィルタリング"""
-    if df is None or len(df) == 0:
-        return df
+def filter_data(data, grade):
+    """データをフィルタリング"""
+    if not data:
+        return data
     
     try:
         if grade == "all":
-            return df
-        return df[df['AgentGrade'] == grade]
+            return data
+        return [item for item in data if item.get('AgentGrade') == grade]
     except Exception as e:
         print(f"フィルタリングエラー: {e}")
-        return df
+        return data
+
+# データを表形式に変換
+def data_to_table(data):
+    """データを表形式に変換"""
+    if not data:
+        return []
+    
+    # ヘッダー行
+    headers = ['NCTID', 'Grade', 'Title', 'Judgment', 'Location', 'Cancer']
+    
+    # データ行
+    rows = []
+    for item in data:
+        row = [
+            item.get('NCTID', ''),
+            item.get('AgentGrade', ''),
+            item.get('Title', ''),
+            item.get('AgentJudgment', ''),
+            item.get('Japanese_Locations', ''),
+            item.get('Cancer', '')
+        ]
+        rows.append(row)
+    
+    return [headers] + rows
 
 # Gradioインターフェースの作成
 def create_interface():
     missing_vars = check_environment()
     
     with gr.Blocks(title="臨床試験適格性評価", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-        gr.Markdown("## 🏥 臨床試験適格性評価インターフェース")
+        gr.Markdown("## 🏥 臨床試験適格性評価インターフェース（軽量版）")
         
         # 環境変数状態の表示
         if not missing_vars:
             gr.Markdown("✅ **ステータス**: 全ての環境変数が設定されています")
         else:
             gr.Markdown(f"⚠️ **注意**: 環境変数が不足しています: {', '.join(missing_vars)}")
-            gr.Markdown("Settings → Variables and secrets で API キーを設定してください")
+            gr.Markdown("**Settings → Variables and secrets** で API キーを設定してください")
         
         gr.Markdown("💡 **使用方法**: 患者情報を入力して「Generate Sample Data」をクリックしてください。")
 
@@ -90,11 +131,8 @@ def create_interface():
                 measurable_input = gr.Dropdown(choices=["有り", "無し", "不明"], label="Measurable Tumor", value="有り")
                 biopsiable_input = gr.Dropdown(choices=["有り", "無し", "不明"], label="Biopsiable Tumor", value="有り")
 
-        # データフレーム表示
-        dataframe_output = gr.DataFrame(
-            label="Clinical Trials Results",
-            interactive=False
-        )
+        # 結果表示用のHTMLエリア
+        results_html = gr.HTML(label="Clinical Trials Results")
         
         # フィルタボタン
         with gr.Row():
@@ -105,48 +143,86 @@ def create_interface():
             unclear_button = gr.Button("Show Unclear", variant="secondary")
 
         # 状態管理
-        df_state = gr.State(value=None)
+        data_state = gr.State(value=[])
+
+        # 結果をHTMLテーブルに変換
+        def create_html_table(data):
+            if not data:
+                return "<p>データがありません</p>"
+            
+            html = "<table style='width:100%; border-collapse: collapse;'>"
+            html += "<tr style='background-color: #f0f0f0;'>"
+            html += "<th style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>NCTID</th>"
+            html += "<th style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>Grade</th>"
+            html += "<th style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>Title</th>"
+            html += "<th style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>Judgment</th>"
+            html += "<th style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>Location</th>"
+            html += "</tr>"
+            
+            for item in data:
+                grade_color = {
+                    'yes': '#d4edda',
+                    'no': '#f8d7da',
+                    'unclear': '#fff3cd'
+                }.get(item.get('AgentGrade', ''), '#ffffff')
+                
+                html += f"<tr style='background-color: {grade_color};'>"
+                html += f"<td style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>{item.get('NCTID', '')}</td>"
+                html += f"<td style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>{item.get('AgentGrade', '')}</td>"
+                html += f"<td style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>{item.get('Title', '')}</td>"
+                html += f"<td style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>{item.get('AgentJudgment', '')}</td>"
+                html += f"<td style='border: 1px solid #ddd; padding: 8px;'>{item.get('Japanese_Locations', '')}</td>"
+                html += "</tr>"
+            
+            html += "</table>"
+            return html
 
         # イベントハンドリング
-        def update_dataframe(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable):
-            df = generate_sample_dataframe(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
-            return df, df
+        def update_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable):
+            data = generate_sample_data(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
+            html_table = create_html_table(data)
+            return html_table, data
 
-        def filter_and_show(df, grade):
-            filtered_df = filter_dataframe(df, grade)
-            return filtered_df
+        def filter_and_show(data, grade):
+            filtered_data = filter_data(data, grade)
+            html_table = create_html_table(filtered_data)
+            return html_table
 
         # ボタンイベント
         generate_button.click(
-            fn=update_dataframe,
+            fn=update_data,
             inputs=[age_input, sex_input, tumor_type_input, gene_mutation_input, measurable_input, biopsiable_input],
-            outputs=[dataframe_output, df_state]
+            outputs=[results_html, data_state]
         )
         
         all_button.click(
-            fn=lambda df: filter_and_show(df, "all"),
-            inputs=[df_state],
-            outputs=[dataframe_output]
+            fn=lambda data: filter_and_show(data, "all"),
+            inputs=[data_state],
+            outputs=[results_html]
         )
         
         yes_button.click(
-            fn=lambda df: filter_and_show(df, "yes"),
-            inputs=[df_state],
-            outputs=[dataframe_output]
+            fn=lambda data: filter_and_show(data, "yes"),
+            inputs=[data_state],
+            outputs=[results_html]
         )
         
         no_button.click(
-            fn=lambda df: filter_and_show(df, "no"),
-            inputs=[df_state],
-            outputs=[dataframe_output]
+            fn=lambda data: filter_and_show(data, "no"),
+            inputs=[data_state],
+            outputs=[results_html]
         )
         
         unclear_button.click(
-            fn=lambda df: filter_and_show(df, "unclear"),
-            inputs=[df_state],
-            outputs=[dataframe_output]
+            fn=lambda data: filter_and_show(data, "unclear"),
+            inputs=[data_state],
+            outputs=[results_html]
         )
 
+        # フッター情報
+        gr.Markdown("---")
+        gr.Markdown("🔬 **技術情報**: これは軽量版です。完全版では実際のClinicalTrials.gov APIから臨床試験データを取得し、AIエージェントが適格性を自動評価します。")
+
     return demo
 
 # アプリケーション起動

app_stage3.py

@@ -0,0 +1,173 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import time
+import traceback
+import os
+
+# 軽量版のimportエラー対策
+try:
+    from OpenAITools.FetchTools import fetch_clinical_trials
+    from langchain_openai import ChatOpenAI
+    from langchain_groq import ChatGroq
+    from OpenAITools.CrinicalTrialTools import SimpleClinicalTrialAgent, GraderAgent, LLMTranslator, generate_ex_question_English
+    FULL_VERSION = True
+except ImportError as e:
+    print(f"完全版モジュールのインポートに失敗: {e}")
+    print("軽量版モードで動作します")
+    FULL_VERSION = False
+
+# 環境変数チェック
+def check_environment():
+    """環境変数をチェックし、不足している場合は警告"""
+    missing_vars = []
+    
+    if not os.getenv("GROQ_API_KEY"):
+        missing_vars.append("GROQ_API_KEY")
+    
+    if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
+        missing_vars.append("OPENAI_API_KEY")
+    
+    return missing_vars
+
+# 軽量版データ生成関数
+def generate_sample_dataframe(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable):
+    """サンプルデータを生成（軽量版）"""
+    try:
+        # 入力検証
+        if not all([age, sex, tumor_type]):
+            return pd.DataFrame()
+        
+        # サンプルデータの作成
+        sample_data = {
+            'NCTID': ['NCT12345678', 'NCT87654321', 'NCT11111111'],
+            'AgentGrade': ['yes', 'no', 'unclear'],
+            'Title': [
+                f'Clinical Trial for {tumor_type} in {sex} patients',
+                f'Alternative treatment for {tumor_type}',
+                f'Experimental therapy for {tumor_type} with {GeneMutation}'
+            ],
+            'AgentJudgment': [
+                f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者は参加可能です',
+                f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者は参加できません',
+                f'{age}歳{sex}の{tumor_type}患者の参加は不明確です'
+            ],
+            'Japanese_Locations': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto'],
+            'Cancer': [tumor_type, tumor_type, tumor_type]
+        }
+        
+        df = pd.DataFrame(sample_data)
+        return df
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"データフレーム生成エラー: {e}")
+        return pd.DataFrame()
+
+# 完全版データ生成関数
+def generate_full_dataframe(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable):
+    """完全版のデータ生成（実際のAPI使用）"""
+    if not FULL_VERSION:
+        return generate_sample_dataframe(age, sex, tumor_type, GeneMutation, Meseable, Biopsiable)
+    
+    # 完全版の実装は元のコードと同じ
+    # ... (省略)
+
+# Gradioインターフェース
+def create_interface():
+    missing_vars = check_environment()
+    
+    with gr.Blocks(title="臨床試験適格性評価", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+        gr.Markdown("## 🏥 臨床試験適格性評価インターフェース")
+        
+        # バージョン情報
+        if FULL_VERSION:
+            gr.Markdown("✅ **モード**: 完全版（API連携）")
+        else:
+            gr.Markdown("⚠️ **モード**: 軽量版（サンプルデータ）")
+        
+        # 環境変数状態の表示
+        if not missing_vars:
+            gr.Markdown("✅ **ステータス**: 全ての環境変数が設定されています")
+        else:
+            gr.Markdown(f"⚠️ **注意**: 環境変数が不足しています: {', '.join(missing_vars)}")
+        
+        # 入力フィールド
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                age_input = gr.Textbox(label="Age", placeholder="例: 65", value="65")
+                sex_input = gr.Dropdown(choices=["男性", "女性"], label="Sex", value="男性")
+                tumor_type_input = gr.Textbox(label="Tumor Type", placeholder="例: gastric cancer", value="gastric cancer")
+            
+            with gr.Column():
+                gene_mutation_input = gr.Textbox(label="Gene Mutation", placeholder="例: HER2", value="HER2")
+                measurable_input = gr.Dropdown(choices=["有り", "無し", "不明"], label="Measurable Tumor", value="有り")
+                biopsiable_input = gr.Dropdown(choices=["有り", "無し", "不明"], label="Biopsiable Tumor", value="有り")
+
+        # データフレーム表示
+        dataframe_output = gr.DataFrame(label="Clinical Trials Results", interactive=False)
+        
+        # ボタン群
+        with gr.Row():
+            if FULL_VERSION:
+                generate_button = gr.Button("Generate Clinical Trials Data", variant="primary")
+            else:
+                generate_button = gr.Button("Generate Sample Data", variant="primary")
+            
+            all_button = gr.Button("Show All", variant="secondary")
+            yes_button = gr.Button("Show Eligible", variant="secondary")
+            no_button = gr.Button("Show Ineligible", variant="secondary")
+            unclear_button = gr.Button("Show Unclear", variant="secondary")
+
+        # 状態管理
+        df_state = gr.State(value=None)
+
+        # イベントハンドリング
+        def update_dataframe(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable):
+            if FULL_VERSION:
+                df = generate_full_dataframe(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
+            else:
+                df = generate_sample_dataframe(age, sex, tumor_type, gene_mutation, measurable, biopsiable)
+            return df, df
+
+        def filter_dataframe(df, grade):
+            if df is None or len(df) == 0:
+                return df
+            if grade == "all":
+                return df
+            return df[df['AgentGrade'] == grade]
+
+        # ボタンイベント
+        generate_button.click(
+            fn=update_dataframe,
+            inputs=[age_input, sex_input, tumor_type_input, gene_mutation_input, measurable_input, biopsiable_input],
+            outputs=[dataframe_output, df_state]
+        )
+        
+        all_button.click(
+            fn=lambda df: filter_dataframe(df, "all"),
+            inputs=[df_state],
+            outputs=[dataframe_output]
+        )
+        
+        yes_button.click(
+            fn=lambda df: filter_dataframe(df, "yes"),
+            inputs=[df_state],
+            outputs=[dataframe_output]
+        )
+        
+        no_button.click(
+            fn=lambda df: filter_dataframe(df, "no"),
+            inputs=[df_state],
+            outputs=[dataframe_output]
+        )
+        
+        unclear_button.click(
+            fn=lambda df: filter_dataframe(df, "unclear"),
+            inputs=[df_state],
+            outputs=[dataframe_output]
+        )
+
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo = create_interface()
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,2 +1 @@
-gradio==4.36.1
-pandas==1.5.3
+gradio==4.36.1

requirements_stage2.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# Stage 2: pandas互換版（超軽量版が動作確認できてから使用）
+gradio==4.36.1
+numpy==1.21.6
+pandas==1.3.5