Medcalcmcp

医療計算機MCPサービスは、11の医学専門分野をカバーする56の専門医療計算機を含み、スマートな単位変換と詳細な医学的説明をサポートします。

健康と养生研究とデータ #医療計算 #医療ツール #臨床支援 #MCPサービス .Python

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更新時間 : 2025-12-12

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医療計算機MCPサービスとは？

これはModel Context Protocol (MCP)に基づく医療計算機サービスで、医療専門家、研究者、AIアシスタントに専門的で正確な医療計算機能を提供します。サービスには56の検証済み医療計算機が統合されており、基礎的な身体質量指数(BMI)から複雑な重症患者評点まで、さまざまな医療計算ニーズに対応できます。

医療計算機MCPサービスの使い方は？

MCPプロトコルを通じてこのサービスに接続し、簡単なAPI呼び出しでさまざまな医療計算を実行できます。AIアシスタント、医療アプリケーション、または直接プログラミングで呼び出す場合でも、これらの専門計算機能に簡単にアクセスできます。サービスは自動単位変換と詳細な医学的説明をサポートしています。

適用シナリオ

このサービスは以下のシナリオに適用されます： 1. 臨床医が患者の評点と指標を迅速に計算する場合 2. 医療AIアシスタントが正確な医療計算サポートを提供する場合 3. 医療アプリケーションが専門計算機能を統合する場合 4. 医学教育とトレーニングにおける計算デモンストレーション 5. 臨床研究とデータ分析における標準化された計算

主要機能

包括的な計算機コレクション

心血管、腎臓、肝臓、呼吸器系などの重要な臨床分野を含む11の医学専門分野をカバーする、56の専門医療計算機を提供します。

スマートな単位変換

身長（cm/in）、体重（kg/lb）、検査室値など、さまざまな医療単位の変換を自動で処理し、計算の正確性を確保します。

詳細な医学的説明

各計算結果には専門的な医学的説明と臨床的意味の説明が付属し、ユーザーが計算結果の臨床的意味を理解するのを支援します。

標準MCPプロトコルサポート

標準のModel Context Protocolを採用しており、さまざまなAIアシスタントやアプリケーションに簡単に統合できます。

完全なパラメータ検証

すべての入力パラメータに対して厳格な医学的合理性検証を行い、計算の安全性と正確性を確保します。

高性能な非同期処理

非同期計算処理をサポートしており、複数の同時リクエストに迅速に応答でき、高負荷の臨床環境に適しています。

利点

専門的な正確性：すべての計算機は医学標準と臨床ガイドラインに基づいています。

包括的なカバー：56の計算機がほとんどの臨床計算ニーズを満たします。

統合が容易：標準MCPプロトコルにより、AIシステムとの統合が簡素化されます。

詳細な説明：臨床的意味の説明を提供し、単なる数値結果ではありません。

オープンソースベース：NCBI - NLPのMedCalc - Benchプロジェクトに基づいており、学術的なサポートがあります。

制限

技術的な統合が必要：非技術者は技術的なサポートが必要です。

臨床判断を代替しない：計算結果は参考に過ぎず、専門的な医療アドバイスを代替することはできません。

特定の分野：主に成人医療計算を対象としており、小児用計算機は比較的少ないです。

ネットワーク依存：サービスとしてはネットワーク接続が必要です（ローカルデプロイの場合は除く）。

更新遅延：医学ガイドラインが更新されると、計算機も対応して更新する必要があります。

使い方

依存関係のインストール

まず、システムにPythonがインストールされていることを確認し、次にプロジェクトに必要なすべての依存パッケージをインストールします。

サーバーの起動

MCPサーバーを起動し、サービスは指定されたポートで実行され、計算リクエストを受け取る準備ができます。

サービスへの接続

MCPクライアントまたはAPIを通じて実行中のサーバーに接続します。

計算機の呼び出し

身長、体重、検査室値などの必要なパラメータを含む計算リクエストを送信します。

結果の取得

計算結果と医学的説明を含むレスポンスを受け取ります。

使用例

臨床医による患者の迅速な評価

医師は査房時に複数の患者のBMIと心血管リスクスコアを迅速に計算する必要があります。AIアシスタントを通じてMCPサービスに接続することで、正確な計算結果を迅速に取得できます。

医療AIアシスタントの統合

医療AIアシスタントはユーザーの健康相談に対して専門的な医療計算サポートを提供する必要があります。MCPサービスを統合することで、AIはさまざまな医療計算問題に正確に回答できます。

医療アプリケーション開発

医療記録アプリケーションを開発する際に、専門的な医療計算機能を統合する必要があります。MCPサービスAPIを通じて、独自に開発することなくさまざまな計算機を簡単に追加できます。

医学教育トレーニング

医学部の教師はMCPサービスを使用してさまざまな医療計算をデモンストレーションし、学生が臨床評点システムの応用を理解するのを支援します。

よくある質問

このサービスは医師の専門的な判断を代替できますか？

このサービスを使用するにはどのような技術知識が必要ですか？

サービスはどのような計算機をサポートしていますか？

計算結果の正確性はどのように保証されますか？

ネットワークがない環境で使用できますか？

新しい計算機を追加するにはどうすればいいですか？

サービスが医療データを処理する際のプライバシー性はどのようですか？

小児計算をサポートしていますか？

🚀 医療計算機MCPサービス

中文版 | English

医療計算機MCPサービスの実装です。

🚀 プロジェクト概要

これは医療計算機MCPサービスの実装で、56の医療計算機を完了させています。これらの計算機は、人体計測学、心血管系、腎機能、肝機能、検査検体、集中治療スコア、呼吸器系、感染症と炎症、体液と投薬、産科、および腫瘍学を含む複数の医療分野をカバーしています。

🏥 計算機のカテゴリ

人体計測学と基本的な計算 (5)

BMI計算機 - 身体質量指数の計算
体表面積計算機 - BSAの計算
理想体重計算機 - IBWの計算
調整体重計算機 - ABWの計算
目標体重計算機

心血管系 (11)

平均動脈圧計算機
QTc間隔計算機 (5つの式)
CHA2DS2-VASc脳卒中リスクスコア
HAS-BLED出血リスクスコア
HEARTスコア計算機
心臓リスク指数計算機
フラミンガムリスクスコア
ウェルズDVTスコア
カプリニ血栓症リスク評価

腎機能 (4)

クレアチニンクリアランス計算機 (コッククロフト・ゴールト)
CKD-EPI GFR計算機
MDRD GFR計算機
ナトリウム分画排泄率計算機

肝機能 (3)

チャイルド・プーグ肝機能分類
MELD-Naスコア計算機
FIB-4肝線維化指数

検査検体 (12)

アニオンギャップ計算機および関連する計算機
カルシウム補正計算機
高血糖症に対するナトリウム補正
血清浸透圧計算機
LDLコレステロール計算機
HOMA-IRインスリン抵抗性指数
自由水欠損計算機

集中治療とスコアリングシステム (8)

APACHE II急性生理学スコア
SOFA逐次臓器不全評価
SIRS全身性炎症反応症候群
グラスゴー昏睡スコア
グラスゴー出血スコア
チャールソン併存疾患指数

呼吸器系 (4)

CURB-65肺炎重症度スコア
肺炎重症度指数 (PSI)
ウェルズPEスコア
PERC肺塞栓症除外基準

感染症と炎症 (2)

セントール連鎖球菌性咽頭炎スコア
FeverPAIN咽頭炎スコア

体液と投薬 (3)

維持液量計算機
ステロイド換算計算機
モルヒネミリグラム当量計算機

産科 (3)

推定受胎日計算機
推定妊娠週数計算機
推定出産予定日計算機

腫瘍学 (1)

肺癌TNM staging計算機

📚 クイックスタート

依存関係のインストール:

pip install -r requirements.txt

テストの実行:

# すべてのAPIテストを実行
python test/api_test_bmi_calculator.py
python test/api_test_pregnancy_calculators.py
python test/api_test_lung_cancer_staging.py
python test/api_test_tools.py

# 基本的なテストを実行
python test_bmi.py

サーバーの起動:

python server.py

📁 プロジェクト構造

medcalcmcp/
├── medcalc/                           # コアフレームワークモジュール
│   ├── __init__.py                   # モジュールエクスポート
│   ├── models.py                     # データモデル
│   ├── base.py                       # 基本計算機クラス
│   ├── registry.py                   # 計算機登録システム
│   ├── service.py                    # 計算機サービス
│   ├── utils.py                      # ユーティリティ (単位変換など)
│   └── exceptions.py                 # 例外定義
├── calculators/                       # 計算機の実装 (56の計算機)
│   ├── __init__.py                   # 計算機パッケージ (すべての計算機を管理)
│   ├── bmi_calculator.py             # BMI計算機
│   ├── bsa_calculator.py             # 体表面積計算機
│   ├── creatinine_clearance_calculator.py  # クレアチニンクリアランス計算機
│   ├── cha2ds2_vasc_calculator.py    # CHA2DS2-VAScスコア
│   ├── lung_cancer_staging_calculator.py  # 肺癌TNM staging計算機
│   └── ...                          # 他の53の計算機
├── test/                              # テストファイルディレクトリ
│   ├── api_test_bmi_calculator.py    # BMI計算機のAPIテスト
│   ├── api_test_pregnancy_calculators.py  # 妊娠関連の計算機のAPIテスト
│   ├── api_test_lung_cancer_staging.py    # 肺癌staging計算機のAPIテスト
│   └── api_test_tools.py             # MCPツールの動的テスト
├── server.py                          # FastMCPサーバーのメインファイル
├── api_server.py                      # MCP APIサーバー
├── requirements.txt                   # プロジェクトの依存関係
└── README.md                          # プロジェクトのドキュメント

🛠️ 技術アーキテクチャ

このプロジェクトはモジュール化設計を採用しており、以下の主要なコンポーネントがあります。

MCPサーバー (server.py)：MCPプロトコルインターフェースを提供
コアフレームワーク (medcalc/)：データモデル、基本クラス、ユーティリティ
計算機エンジン (calculators/)：56の特定の医療計算機
テストスイート (test/)：APIテストと機能検証

✨ 主な機能

✅ 完全な医療計算機コレクション：56の専門的な医療計算機
✅ 多領域カバレッジ：様々な臨床医療専門分野をカバー
✅ スマートな単位変換：様々な医療単位の自動変換をサポート
✅ 詳細な計算説明：各結果に詳細な医療説明が含まれる
✅ 完全なパラメータ検証：入力データの正確性と安全性を保証
✅ MCPプロトコルサポート：標準化されたインターフェースプロトコル
✅ 非同期処理：高性能な非同期計算処理
✅ 完全なテストカバレッジ：包括的なAPIと機能テスト

🚀 サーバーの起動

# FastMCPサーバーを起動 (推奨)
python server.py

# またはMCP APIサーバーを起動
python api_server.py
# サーバーは http://127.0.0.1:8010/mcp/ で実行されます

🔧 開発ガイド

新しい計算機の作成

calculators/ディレクトリに新しい計算機ファイルを作成する
BaseCalculatorクラスを継承する
必要なメソッドを実装する: get_info()、validate_parameters()、calculate()
@register_calculatorデコレータを使用して登録する
calculators/__init__.pyにインポートを追加する

テストの実行

# 特定の計算機をテスト
python test/api_test_bmi_calculator.py

# すべての計算機をテスト (動的テスト)
python test/api_test_tools.py

# 妊娠関連の計算機をテスト
python test/api_test_pregnancy_calculators.py

# 肺癌staging計算機をテスト
python test/api_test_lung_cancer_staging.py

📋 プロジェクトの状態

現在のバージョン：0.1.0
計算機の数：56
テストカバレッジ：100%
サポートされる医療分野：11の専門分野

🤝 コントリビューション

プルリクエストとイシューは、プロジェクトの改善に役立つので歓迎します。

🙏 謝辞

このプロジェクトはMedCalc-Benchプロジェクトに基づいています。NCBI-NLPチームが優れた基礎的な医療計算機の実装を提供してくれたことに感謝します。私たちはこれをMCP (Model Context Protocol)サービスに変換し、現代のAIアプリケーションとより良く統合できるようにしました。

オリジナルプロジェクトの参照: