IntelliNode Medical Use Cases

IntelliNode の医療分野におけるユースケース

IntelliNode は、グラフベースのアーキテクチャを使用して AI ワークフローをオーケストレーションするためのオープンソースライブラリです。このリポジトリには、医療とウェルネスのシナリオにマルチエージェントシステムを適用する方法を示す教育用のサンプルが含まれています。

Intellinode のインストール

# Basic installation
pip install intelli

# With MCP support
pip install "intelli[mcp]"

環境のセットアップ

プロジェクトのルートに、次のキーを含む .env ファイルを作成します。

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here

プロジェクトの依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

Jupyter を起動します。

jupyter lab

MCP サーバー

Polars を使用して CSV ファイルを提供する MCP サーバーを実行するには、次のようにします。

pip install -r requirements.txt
cd mcp_server
# polars data provider
python eicu_mcp_server_polars.py

（代替方法）データプロバイダーとして Pandas を使用してサーバーを起動します。

python eicu_mcp_server.py

ラボの概要

ラボ 1：IntelliNode を使用した栄養評価

• OpenAI GPT-4 がクライアントの記録を分析し、Anthropic Claude が食事プランを作成します。
• 医療分野のワークフローで複数の AI プロバイダーを接続する方法を示します。

ラボ 2：IntelliNode での複数モデルの利用

• 1 つのシステムで、テキスト、画像、音声を生成する方法を紹介します。

ラボ 3：グラフを使用した MCP 医療予測

• Model Context Protocol（MCP）を使用した医療予測システムです。
• MCP サーバーは Polars バックエンドを使用して CSV ファイルを提供します。
• エージェントが臨床データから結果を予測します。

スライド

PyData - マルチエージェント統合のためのグラフ理論 https://www.slideshare.net/slideshow/pydata-graph-theory-for-multi-agent-integration/280302074

⚠️ 重要な免責事項

これらのサンプルは教育目的のみで提供されており、記載されている内容は実際の患者ケアを目的としたものではありません。

本番環境にデプロイする場合は、ログ記録、安全な臨床承認を実装し、ワークフローに関する適切なガバナンスを確立する必要があります。

ラボへの貢献

このリポジトリのユースケースとサンプルは、MedWrite.ai が提供しました。