AI 医疗应用：诊断辅助与药物发现

患者扫描
  → 影像上传PACS
  → AI自动分析（3-30秒）
  → 输出结构化报告
    - 检测到的异常（位置/大小/特征）
    - 良恶性概率评分
    - BI-RADS/Lung-RADS分级
    - 建议随访方案
  → 放射科医生审核确认
  → 最终报告发送临床医生

# AI生成结构化影像报告
radiology_report = llm.generate("""
基于以下AI影像分析结果生成放射学报告：

检查类型：胸部CT平扫
AI检测结果：
- 右肺上叶结节，直径8mm，边缘毛刺征阳性
- CT值-45HU，提示部分实性
- 纵隔淋巴结未见肿大
- 胸膜腔未见积液

报告要求：
1. 使用标准放射学报告格式
2. 包含影像描述、印象和建议
3. 给出Lung-RADS分级
4. 建议随访方案
""")

# 输出报告
"""
检查名称：胸部CT平扫

影像描述：
右肺上叶可见一结节影，直径约8mm，边缘可见毛刺征，
CT值约-45HU，呈部分实性改变。余肺野清晰，未见其他
异常密度影。气管及主要支气管通畅。纵隔内未见肿大
淋巴结。胸膜腔未见积液征象。

印象：
右肺上叶部分实性结节，边缘毛刺征阳性，考虑早期肺
癌可能性大。

Lung-RADS分级：4B类

建议：3个月后复查胸部CT，建议薄层扫描+靶扫描重建。
建议胸外科会诊评估活检指征。
"""

class ClinicalDecisionSupport:
    def __init__(self):
        self.llm = MedicalLLM(model="med-palm-2")  # 医学专用模型
        self.knowledge_base = UptoDateAPI()
        self.guidelines = ClinicalGuidelines()
        
    def assist_diagnosis(self, patient_data):
        # 1. 信息结构化
        structured = self.structure_patient_data(patient_data)
        
        # 2. 鉴别诊断生成
        ddx = self.llm.generate_ddx(
            symptoms=structured.symptoms,
            history=structured.history,
            labs=structured.lab_results,
            vitals=structured.vitals
        )
        
        # 3. 检查建议
        recommended_tests = self.recommend_tests(ddx)
        
        # 4. 方案参考
        for diagnosis in ddx[:3]:  # 前3个可能诊断
            guideline = self.guidelines.lookup(diagnosis)
            ddx.add_guideline(guideline)
        
        return {
            'differential_diagnosis': ddx,
            'recommended_tests': recommended_tests,
            'clinical_pathway': self.get_pathway(ddx[0]),
            'drug_interactions': self.check_interactions(structured.medications),
            'risk_stratification': self.assess_risk(structured)
        }

传统流程（10-15年）:
靶点发现 → 先导化合物 → 临床前 → Phase I → Phase II → Phase III → 上市

AI加速流程（5-8年）:
AI靶点发现 → AI分子设计 → AI性质预测 → 
临床前 → AI患者筛选 → Phase I/II → Phase III → 上市

class GenomicAnalyzer:
    def analyze(self, genome_data, clinical_data):
        # 1. 变异检测
        variants = self.call_variants(genome_data)
        
        # 2. 致病性评估
        pathogenicity = self.assess_pathogenicity(variants)
        
        # 3. 药物基因组学
        drug_response = self.predict_drug_response(variants)
        
        # 4. LLM生成临床报告
        report = llm.generate_clinical_report(
            variants=variants,
            pathogenicity=pathogenicity,
            drug_response=drug_response,
            clinical_context=clinical_data,
            guidelines=self.treatment_guidelines
        )
        
        return report

# 从非结构化病历提取信息
discharge_summary = """
患者因反复胸痛3天入院，既往高血压病史10年，
糖尿病5年。冠脉造影显示LAD近段90%狭窄，
行PCI植入药物涂层支架1枚。术后生命体征平稳，
给予双联抗血小板治疗。
"""

extracted = llm.extract_entities(discharge_summary)
# {
#   "chief_complaint": "反复胸痛3天",
#   "history": {
#     "hypertension": {"duration": "10年"},
#     "diabetes": {"duration": "5年"}
#   },
#   "findings": {
#     "coronary": "LAD近段90%狭窄"
#   },
#   "procedure": "PCI + 药物涂层支架",
#   "medications": ["双联抗血小板治疗"],
#   "status": "术后生命体征平稳"
# }