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title: RAG CHU - Documents Médicaux |
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emoji: 🏥 |
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colorFrom: blue |
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colorTo: green |
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sdk: docker |
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app_port: 7860 |
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pinned: false |
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license: mit |
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short_description: Application RAG pour documents médicaux avec IA |
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tags: |
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- medical |
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- rag |
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- fastapi |
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- react |
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- document-analysis |
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- healthcare |
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# RAG CHU - Assistant Médical IA |
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Application RAG (Retrieval-Augmented Generation) spécialisée dans l'analyse et l'interrogation de documents médicaux officiels, utilisant l'intelligence artificielle pour extraire et structurer l'information clinique. |
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### Liens du projet : |
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- **Code source GitHub** : |
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[https://github.com/JTh34/rag-chu](https://github.com/JTh34/rag-chu) |
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- **Application en ligne** : |
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[https://huggingface.co/spaces/JTh34/rag-chu](https://huggingface.co/spaces/JTh34/rag-chu) |
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# *Fonctionnement de l'Application* |
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### Architecture Générale |
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L'application fonctionne en 3 étapes principales : |
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1. **Analyse Visuelle** : Les documents PDF/images sont analysés par Claude d'Anthropic qui extrait le contenu médical structuré |
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2. **Vectorisation** : Le contenu est découpé en chunks sémantiques et transformé en embeddings via OpenAI |
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3. **Interrogation RAG** : Les questions utilisateur sont confrontées aux chunks les plus pertinents pour générer des réponses précises |
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### Pipeline de Traitement |
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Document PDF/Image |
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[Claude Vision] → Extraction du contenu médical structuré |
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[Chunking] → Découpage en sections sémantiques |
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[OpenAI Embeddings] → Vectorisation des chunks |
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[Qdrant Vector DB] → Stockage des vecteurs |
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[Question utilisateur] → Recherche de similarité |
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[RAG Chain] → Génération de réponse contextualisée |
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# *Solutions techniques utilisées* |
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### Backend (Python/FastAPI) |
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- **FastAPI** : API REST avec documentation automatique |
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- **LangChain** : Framework pour la construction de chaînes RAG |
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- **Qdrant** : Base de données vectorielle en mémoire |
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- **Anthropic Claude** : Modèle vision pour l'analyse de documents (claude-3-sonnet-20240229) |
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- **OpenAI** : Embeddings (text-embedding-3-small) et LLM (gpt-4o-mini) |
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- **PyMuPDF/Pillow** : Traitement des documents PDF et images |
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### Frontend (React) |
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- **React 18** : Interface utilisateur moderne |
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- **WebSocket** : Communication temps réel pour le suivi de progression |
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- **React-Dropzone** : Upload de fichiers avec drag & drop |
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- **Axios** : Client HTTP pour les appels API |
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### Infrastructure |
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- **Docker** : Conteneurisation pour le déploiement |
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- **uv** : Gestionnaire de dépendances Python moderne |
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- **Hugging Face Spaces** : Plateforme de déploiement |
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# *Prompt RAG utilisé* |
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Le système utilise un prompt spécialisé pour garantir la précision médicale : |
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```python |
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medical_prompt_template = """Tu es un assistant médical expert analysant des recommandations cliniques officielles. |
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CONTEXTE MÉDICAL : |
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{context} |
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QUESTION : {question} |
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INSTRUCTIONS : |
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1. Si l'information nécessaire N'EST PAS dans le contexte, réponds exactement : "INFORMATION NON DISPONIBLE : Les éléments nécessaires pour répondre à cette question ne sont pas présents dans les documents fournis." |
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2. Si l'information EST présente, structure ta réponse ainsi : |
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RÉPONSE : |
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Donne une réponse directe et précise. |
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DÉTAILS CLINIQUES : |
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- Posologie/Critères : cite les valeurs exactes du document |
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- Situation clinique : précise le contexte d'application |
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- Source : indique le tableau ou la section du document |
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PRÉCAUTIONS : |
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Mentionne les contre-indications ou limitations du contexte, ou indique "Aucune précaution spécifique mentionnée". |
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RÈGLES ABSOLUES : |
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- Cite uniquement les informations présentes dans le contexte |
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- Pour les posologies : valeurs exactes, pas d'approximation |
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- Ne jamais inventer ou extrapoler |
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- Distingue clairement les différentes situations cliniques (avec/sans comorbidité, grave/non grave) |
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RÉPONSE :""" |
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``` |
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Ce prompt garantit que l'assistant : |
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- Ne répond que sur la base du contexte fourni |
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- Structure ses réponses de manière médicale |
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- Indique clairement quand l'information n'est pas disponible |
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- Cite les valeurs exactes (posologies, critères cliniques) |
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# *Copies d'écran de l'application* |
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# *Questions et Réponses* |
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### *Document: "Prise en charge des Pneumopathies aigues communautaires V2.docx"* |
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## Questions AVEC réponse dans le document |
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#### 1. Critères de stabilité clinique |
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**Question :** Quels sont les 5 critères de stabilité clinique précis qu'un patient doit présenter pour considérer l'arrêt du traitement ? |
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**Réponse attendue :** Apyrexie (≤ 37,8°C), stabilité tensionnelle (≥ 90 mmHg), Pouls ≤ 100/min, FR ≤ 24/min, Saturation ≥ 90% en air ambiant (ou PaO2 ≥ 60 mmHg) |
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**Réponse obtenue :** |
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#### 2. Durée de traitement adaptée |
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**Question :** Si un patient atteint tous les critères de stabilité à J3, quelle est la durée de traitement recommandée ? |
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**Réponse attendue :** 3 jours |
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**Réponse obtenue :** |
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#### 3. Antibiotique de choix - PAC sans comorbidité |
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**Question :** Quel est l'antibiotique de première ligne recommandé pour une PAC non grave hospitalisée sans comorbidité ? |
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**Réponse attendue :** Amoxicilline 1-2g/8h PO (ou IV) |
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**Réponse obtenue :** |
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#### 5. Alternative aux C3G |
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**Question :** Quelle est l'alternative aux C3G injectables mentionnée pour les PAC sans comorbidité, et à quelle condition ? |
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**Réponse attendue :** Levofloxacine 500mg/J, réservée aux situations d'allergie grave aux bétalactamines et pas d'autres possibilités thérapeutiques |
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**Réponse obtenue :** |
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## Questions SANS réponse dans le document |
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#### 1. Pédiatrie (PIÈGE) |
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**Question :** Quelle est la posologie d'amoxicilline recommandée chez l'enfant de 5 ans pour une pneumopathie aiguë communautaire ? |
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**Réponse attendue :** "Je ne trouve pas cette information dans le document. Le document précise qu'il traite uniquement des PAC chez l'adulte hospitalisé." |
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**Réponse obtenue :** |
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#### 2. Pathogène spécifique non mentionné (PIÈGE) |
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**Question :** Quel est le traitement recommandé pour une pneumopathie à Klebsiella pneumoniae ? |
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**Réponse attendue :** "Le document ne fournit pas de recommandations spécifiques pour Klebsiella pneumoniae. Il traite principalement des pneumopathies supposées d'origine bactérienne de manière générale." |
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**Réponse obtenue :** |
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# *Fonctionnalités* |
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- **Upload de documents** : PDF et images médicales |
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- **Analyse visuelle intelligente** : Extraction automatique du contenu structuré |
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- **Recherche sémantique** : Vectorisation et similarité cosinus |
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- **Chat médical** : Interface conversationnelle spécialisée |
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- **Suivi temps réel** : WebSocket pour progression du traitement |
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- **API REST documentée** : Endpoints FastAPI |
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# *Structure du projet/ |
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RAG_CHU-app/ |
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├── requirements.txt # Dépendances Python globales |
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├── pyproject.toml # Configuration workspace |
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├── backend/ # API FastAPI |
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│ ├── src/ # Code source Python |
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│ ├── pyproject.toml # Dépendances backend |
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├── frontend/ # Interface React |
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│ ├── src/ # Code source React |
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│ ├── public/ # Assets publics |
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│ └── package.json # Dépendances frontend |
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└── uploads/ # Fichiers temporaires |
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