使用OncoSense快速提取指南靶药信息

#coding

二月底时整理了靶向药的名称，当时就有一个想法：我现在有了靶药的名称，是不是就能按图索骥在指南里找到对应的用药信息了，利用LLM来达成量子速读。

介绍

OncoSense这个程序采用的是策略是：

  1. 将靶药名称库转换为向量数据库；
  2. 将输入的指南/文献向量化，与靶药向量库比较相似度，获得可能被提及的靶药，并将对应的块作为上下文；
  3. 使用LLM进行信息提取，获得这个指南/文献中对应的靶药信息。

OncoSense目前存在以下问题：

  1. 依赖于药物数据库，无法识别新药，需要及时更新数据库；
  2. 依赖于向量化的相似度阈值，当阈值较高或较低，匹配就可能错误，当前默认设定了一个测试相对稳定的阈值；
  3. 当更换了向量化模型，切记需要重新建立靶药向量库。

OncoSense使用3个模型，来自通义千问全家桶：

  1. text-embedding-v3：用于向量化（现在最新版本是v4，请注意如果更新向量模型，必须重置数据库）；
  2. qwen2.5-vl-7b-instruct：用于OCR；
  3. qwen-max：用于提取并整理信息。

你也可以修改config为自己喜欢的模型。

安装

拉取github仓库，装上依赖库

git clone https://github.com/pzweuj/OncoSense.git
pip install -r requirements.txt

在config.py里配置自己的阿里云百炼API KEY

API_CONFIG = {
    "dashscope_api_key": "your_api_key_here",
    # ...
}

使用

在默认阈值和参数下，直接使用

python main.py input.pdf -o output.json

结果示例

OncoSense输出一个json格式的结果，你可以根据自己的需求二次提取并整理信息。

{
  "extracted_drugs": [
    {
      "drug_name": "吉非替尼",
      "english_name": "Gefitinib",
      "targets": ["EGFR"],
      "sensitivity_info": [
        {
          "mutation": "EGFR L858R",
          "sensitivity": "敏感",
          "evidence_level": "1A"
        }
      ],
      "page_numbers": [3, 7],
      "confidence_score": 0.85
    }
  ]
}

实际测试中，分析NCCN非小细胞指南 (2025.3)，共计285页，耗时约9分钟，测试结果文件点击此处。

后记

应可封装出一个API，使用n8n、dify等工作流框架来调用，达成监控到一份新的指南文件，就及时提取出其中靶药信息。

叠甲

项目仅为研究使用，结果均由AI生成，需要人工仔细甄别。