基于AI的儿童风湿病药物超说明书用药文献证据整合平台

AI-driven evidence integration platform for off-label drug use in pediatric rheumatology

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项目简介 | Project Description

中文：本项目构建了一个基于人工智能（AI）的文献证据整合平台原型，用于儿童风湿病药物超说明书用药（off-label drug use）的系统化证据整合与分级。平台采用"人机协同、可解释、可追溯"的技术架构，包含药品批准标签知识库、AI辅助文献筛选（规则初筛 + 大语言模型精确筛选）、结构化证据提取和GRADE证据质量自动分级四大核心模块。以托珠单抗（Tocilizumab）治疗巨噬细胞活化综合征（MAS）为最小可行产品（MVP）进行方法学验证。

English: This project develops an AI-driven evidence integration platform for systematic synthesis and grading of off-label drug use evidence in pediatric rheumatology. The platform employs a "human-in-the-loop, explainable, traceable" architecture with four core modules: drug approval label knowledge base, AI-assisted literature screening (rule-based pre-screening + LLM precise screening), structured evidence extraction, and automated GRADE evidence quality grading. Tocilizumab for macrophage activation syndrome (MAS) was used as the minimum viable product (MVP) for pilot validation.

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流水线架构 | Pipeline Architecture (6 Modules)

                   ┌─────────────────────────────────────────────┐
                   │          1. 协调者模块 (Orchestrator)        │
                   │     解析研究问题，调度子模块，汇总结果       │
                   └──────────────┬──────────────────────────────┘
                                  │
              ┌───────────────────┼───────────────────┐
              ▼                   ▼                   ▼
   ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐
   │ 2. 药品标签知识库  │  │ 3. 文献检索模块  │  │ 4. AI辅助筛选模块│
   │ Drug Label KB    │  │ PubMed Search   │  │ Two-level Screen│
   │ FDA/EMA/NMPA     │  │ 5-strategy      │  │ 规则初筛+LLM精确 │
   └─────────────────┘  └─────────────────┘  └────────┬────────┘
                                                       │
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                                              │ 5. 证据提取模块  │
                                              │ Extraction Agent│
                                              │ PICOS+Off-label  │
                                              └────────┬────────┘
                                                       │
                                              ┌────────▼────────┐
                                              │ 6. GRADE分级模块 │
                                              │ GRADE Agent     │
                                              │ Core GRADE      │
                                              └─────────────────┘

六大模块：

1. 协调者模块 (Orchestrator) — 解析研究问题，调度子模块执行，汇总结果，生成审计日志
2. 药品批准标签知识库模块 — 存储FDA/EMA/NMPA批准适应证、年龄限制、剂量范围
3. 文献检索模块 — 通过PubMed E-utilities API执行多策略系统检索（5套检索策略）
4. AI辅助筛选模块 — 两级架构：规则初筛（关键词匹配，0 token成本）+ LLM精确筛选（纳入/排除判定+超说明书维度分类）
5. 结构化证据提取模块 — 按研究特征、人群、干预、超说明书判定和结局指标逐字段提取
6. GRADE自动分级模块 — 遵循Core GRADE框架，评估5个降级因素和3个升级因素

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如何使用 | How to Use

环境准备 | Setup

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/[your-username]/offlabel-evidence-platform.git
cd offlabel-evidence-platform

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 设置API密钥（至少需要一个）
export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key"
# 或
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

运行完整流水线 | Run Full Pipeline

# Step 1: PubMed文献检索
python scripts/fetch_pubmed_tocilizumab_mas.py

# Step 2: 规则初筛
python scripts/pipeline.py

# Step 3: LLM精确筛选、证据提取、GRADE分级
# （需要实现LLM API调用的主脚本，当前仓库提供prompt模板）
python scripts/llm_agents.py

配置项 | Configuration

通过环境变量配置路径和行为：

环境变量	说明	默认值
OFFLABEL_PROJECT_DIR	项目根目录	脚本自动检测
OFFLABEL_DATA_DIR	数据目录	{PROJECT_DIR}/data
OFFLABEL_RESULTS_DIR	结果目录	{PROJECT_DIR}/results
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek API密钥	-
OPENAI_API_KEY	OpenAI API密钥	-
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic API密钥	-

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关键发现 | Key Findings

基于托珠单抗（Tocilizumab）治疗儿童巨噬细胞活化综合征（MAS）的MVP验证：

指标	结果
检索策略	5套，共742条记录（去重后300篇唯一PMID）
儿童相关文献	217篇（72.3%）
规则初筛通过	80篇（36.9%）
Pilot验证	20篇经LLM精确筛选 → 纳入3篇
超说明书判定	3篇全部为适应证不符（MAS非任何监管机构批准适应证）
GRADE分级	极低质量（Very Low certainty of evidence）
主要限制	偏倚风险(-1)、不一致性(-1)、间接性(-1)、不精确性(-2)
临床含义	现有证据不足以确定托珠单抗治疗MAS的有效性和安全性

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引用 | Citation

@article{offlabel-evidence-platform,
  title={基于AI的儿童风湿病药物超说明书用药文献证据整合平台的构建与初步验证},
  author={[Author Names]},
  year={2026},
  note={GitHub repository: https://github.com/[username]/offlabel-evidence-platform}
}

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项目结构 | Repository Structure

offlabel-evidence-platform/
├── README.md                    # 项目说明（中英双语）
├── LICENSE                      # MIT License
├── requirements.txt             # Python依赖
├── .gitignore                   # Git忽略规则
├── scripts/
│   ├── fetch_pubmed_tocilizumab_mas.py   # PubMed文献检索
│   ├── pipeline.py                       # 规则初筛流水线
│   └── llm_agents.py                     # LLM Agent模块
├── data/
│   ├── drug_label_tocilizumab.json       # 药品标签知识库
│   ├── pilot_set.json                   # Pilot验证集
│   ├── extraction_results.json           # 结构化提取结果
│   └── grade_results.json               # GRADE分级结果
├── results/
│   └── README.md                # 结果说明
└── reports/
    └── paper_draft_v1_final.md  # 论文手稿

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许可证 | License

本项目采用 MIT License 开源。详见 LICENSE 文件。