TxAgent:用于治療推理和個性化藥物治療方案制定的AI智能體
TxAgent 是什么?
TxAgent 是由哈佛醫(yī)學(xué)院開發(fā)的一款人工智能治療智能體,可以通過多步驟推理和實時生物醫(yī)學(xué)知識檢索,結(jié)合 211 種工具的工具箱,為患者提供個性化的治療建議。它能夠分析藥物相互作用、禁忌癥,并根據(jù)患者的個體特征(如年齡、遺傳因素和疾病進(jìn)展)制定治療策略。
TxAgent功能
多步驟推理:TxAgent 可以在分子、藥代動力學(xué)和臨床層面評估藥物相互作用,并根據(jù)患者的共病和并發(fā)用藥情況識別禁忌癥。
實時知識檢索:它能夠從多個生物醫(yī)學(xué)來源檢索和綜合證據(jù),通過迭代推理優(yōu)化治療建議。
工具調(diào)用與決策支持:TxAgent 會根據(jù)任務(wù)目標(biāo)選擇合適的工具,并執(zhí)行結(jié)構(gòu)化函數(shù)調(diào)用,以解決需要臨床推理和跨源驗證的治療任務(wù)。
個性化治療方案:它可以根據(jù)患者的年齡、遺傳因素和疾病進(jìn)展等個體特征定制治療策略。
透明的推理軌跡:TxAgent 會生成自然語言響應(yīng),并提供詳細(xì)的推理軌跡,說明其決策過程的每一步。
TxAgent 的能力
知識錨定:通過工具調(diào)用獲取經(jīng)過驗證的知識,并基于此提供輸出。
目標(biāo)導(dǎo)向的工具選擇:使用 ToolRAG 模型從 ToolUniverse 中選擇并應(yīng)用最適合的工具。
多步推理解決問題:通過多次迭代思考和函數(shù)調(diào)用解決復(fù)雜任務(wù)或處理工具的意外響應(yīng)。
利用持續(xù)更新的知識庫:通過工具訪問持續(xù)更新的數(shù)據(jù)庫,解決超出 TxAgent 內(nèi)置知識范圍的問題。
性能表現(xiàn)
TxAgent 在多個基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,覆蓋了 3,168 個藥物推理任務(wù)和 456 個個性化治療場景:
在開放式藥物推理任務(wù)中,準(zhǔn)確率達(dá)到 92.1%,比 GPT-4o 高出 25.8%。
在結(jié)構(gòu)化多步推理中,超越了 DeepSeek-R1(671B)。
在藥物名稱變體和描述的泛化能力上,保持了<0.01 的方差,超過現(xiàn)有工具使用 LLM 超過 55%。
TxAgent應(yīng)用
藥物推理任務(wù):TxAgent 在多個基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,涵蓋 3,168 個藥物推理任務(wù)和 456 個個性化治療場景。
臨床決策支持:它能夠為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的治療建議,降低不良事件的風(fēng)險,改善治療決策。
藥物相互作用分析:通過調(diào)用外部數(shù)據(jù)庫和機器學(xué)習(xí)模型,TxAgent 可以評估藥物之間的相互作用。
個性化治療調(diào)整:例如,根據(jù)患者的肝功能狀態(tài)調(diào)整藥物劑量。
使用方法
1. 安裝依賴:
推薦使用 H100 GPU,內(nèi)存需大于 80GB。
安裝 ToolUniverse:
pip install tooluniverse
安裝 TxAgent:
pip install txagent
2. 運行示例:
運行示例代碼:
python run_example.py
運行 Gradio 演示:
python run_txagent_app.py
3. 預(yù)訓(xùn)練模型:預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重可在 HuggingFace 上找到。
4. 工具箱(ToolUniverse):TxAgent 的核心組件,包含 211 種工具,涵蓋自 1939 年以來所有美國 FDA 批準(zhǔn)的藥物。