Women Health MCP

妇女健康MCP-模型背景协议

🚀 面向女性健康人工智能的生产就绪模型上下文协议

一个全面的模型上下文协议（MCP）实现，为AI代理提供对生殖健康数据源的标准化实时访问。所有数据均来自权威医学数据库、临床指南和同行评审研究。

🌟 真实数据源

此生产MCP实施提供了对权威医疗数据的实时访问：

• ✅ PubMed：通过NCBI电子实用程序API实时搜索3500多万篇同行评议文章
• ✅ ClinicalTrials.gov：通过官方API v2实时访问400K+临床试验
• ✅ ESHRE指南：欧洲生育治疗指南被网络抓取
• ✅ NAMS协议：更年期协会临床协议和立场声明
• ✅ ELSA数据：老龄化数据集和元数据的英国纵向研究
• ✅ SART计算器：来自真实临床数据的循证试管婴儿成功率
• ✅ Contoso集成：用于互操作性的医疗保健数据标准

🏗️ 增强架构流程图

graph TD
    A[👤 Patient Data Input] --> B[🔒 Privacy & Security Layer]
    B --> C[📱 Patient Data Integration]
    C --> D[🧮 Clinical Calculators]
    D --> E[📊 Research Database Integration]
    E --> F[🏥 FHIR Data Exchange]
    F --> G[🤖 Enhanced MCP Protocol]
    G --> H[🎯 AI-Powered Recommendations]

    I[🔄 Cycle Tracking Apps] --> C
    J[⌚ Wearable Devices] --> C
    K[🏥 EHR Systems] --> F
    L[📚 SWAN Database] --> E
    M[🧬 SART Database] --> E
    N[📖 PubMed] --> E

    subgraph "Privacy & Security"
        B
        O[🔐 Consent Management]
        P[📋 Audit Logging]
        Q[🛡️ Threat Detection]
    end

    subgraph "Data Sources"
        I
        J
        K
        L
        M
        N
    end

    subgraph "Core MCP Components"
        C
        D
        E
        F
        G
    end

📁 项目结构

women-health-mcp/
├── servers/          # MCP server implementations
│   ├── asrm_server.py         # ASRM guidelines server
│   ├── nams_server.py         # NAMS menopause protocols
│   ├── pubmed_server.py       # PubMed research integration
│   ├── sart_ivf_server.py     # SART IVF success calculator
│   ├── eshre_server.py        # ESHRE guidelines
│   ├── elsa_server.py         # ELSA data integration
│   └── menopause_server.py    # Menopause prediction server
│
├── core/             # Core MCP components
│   ├── womens_health_mcp.py   # Core MCP protocol
│   ├── clinical_calculators.py # Clinical calculation engines
│   ├── patient_data_integration.py # Multi-platform data sync
│   ├── privacy_security.py    # HIPAA compliance layer
│   ├── research_database_integration.py # Research DB access
│   ├── fhir_integration.py    # FHIR R4 interoperability
│   ├── biomini_intake.py      # Patient data ingestion
│   ├── netmind_router.py      # Query routing
│   ├── manus_agents.py        # Multi-agent reasoning
│   └── huggingface_integration.py # ML model integration
│
├── demos/            # Application entry points
│   └── doct_her_stdio.py      # Main DoctHER chat application (MCP-powered)
│
├── tests/            # Test suite
│   ├── test_asrm.py           # ASRM server tests
│   ├── test_nams.py           # NAMS server tests
│   ├── test_pubmed.py         # PubMed tests
│   └── test_eshre.py          # ESHRE tests
│
├── scripts/          # Utility scripts
│   ├── setup_mcp.py           # MCP setup script
│   ├── mcp_stdio_server.py    # FastMCP stdio server
│   ├── run_server.py          # Server info script
│   └── fix_imports.py         # Import fixing utility
│
├── docs/             # Documentation
│   ├── HOW_TO_RUN_DEMO.md     # Demo instructions
│   ├── STREAMLIT_DEMO_GUIDE.md # Streamlit guide
│   ├── MCP_SERVER_GUIDE.md    # Server documentation
│   ├── DEMO_SUMMARY.md        # Demo overview
│   └── [additional guides]
│
└── data/             # Data files
    ├── pipeline_output.json   # Pipeline results
    └── enhanced_mcp_demo_output.json # Demo outputs

🔄 增强的数据流

隐私优先多模管道

1. 患者同意和安全 → 符合HIPAA标准的隐私层，具有精细的同意管理
2. 多平台数据集成 → Clue、Oura、Apple Health、EHR系统的实时同步
3. 临床计算 → 基于证据的ASRM/ESHRE卵巢储备、体外受精成功率、绝经时间计算器
4. 研究数据库查询 → 实时访问SWAN、SART、PubMed以获取人口数据和最新研究
5. Contoso数据交换 → 与医疗保健系统的标准兼容互操作性
6. 人工智能驱动的合成 → 具有完整审计跟踪的全面建议

🚀 快速开始

先决条件

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

🌐 DoctHER聊天应用程序（推荐）

# Start the DoctHER Streamlit chat interface
streamlit run demos/doct_her_stdio.py

DoctHER功能：

• ✅ 模型上下文协议 （MCP）与克劳德十四行诗4的集成
• ✅ 多种研究工具 -PubMed、ESHRE指南、NAMS方案、ELSA数据
• ✅ 临床计算器 -体外受精成功预测、卵巢储备评估
• ✅ Contoso资源 -患者、观察、诊断报告创建
• ✅ 并行工具使用 -高效的多工具查询，提供全面的答案
• ✅ 克劳德风格UI -具有工具使用透明度的现代聊天界面
• ✅ 实时流媒体 -通过工具调用可见性生成实时响应

🆕 MCP标准服务器

启动DoctHER时，MCP服务器会自动运行。对于独立服务器使用：

# Run the MCP server directly (stdio mode)
python scripts/mcp_stdio_server.py

🧪 单个组件测试

# Test core components
python -m core.womens_health_mcp
python -m core.clinical_calculators
python -m core.patient_data_integration
python -m core.privacy_security

# Test servers
python -m servers.asrm_server
python -m servers.nams_server
python -m servers.pubmed_server

# Run test suite
python -m pytest tests/

📊 增强功能

多模式数据访问

增强的MCP处理以下问题 *“我38岁，AMH是0.8，FSH是12，正在尝试怀孕——我现在应该做试管婴儿还是等着？”* 与：

• 🔒 隐私保护：符合HIPAA的同意管理和加密
• 📱 实时数据：来自自行车追踪应用程序和可穿戴设备的实时同步
• 🧮 临床计算器：卵巢储备评估、体外受精成功预测、绝经时间
• 📊 人口数据：SWAN更年期研究，SART IVF成功率
• 🔬 最新研究：实时PubMed查询最近的系统评价
• 🏥 EHR集成：与医疗保健系统进行符合Contoso标准的数据交换
• 🎯 AI合成：具有置信区间的循证建议

示例增强输出

URGENT RECOMMENDATION: Begin IVF consultation immediately.
Your age (38) and AMH level (0.8 ng/mL) indicate time-sensitive fertility concerns.
SART data shows 19% success rate for your profile, but success rates decline rapidly with age.

EVIDENCE SYNTHESIS:
• Ovarian reserve: very_low (15th percentile for age) - ASRM 2024 guidelines
• IVF success: 19% live birth rate (SART 2023, n=54,321 cycles)
• Menopause timing: Predicted at 49.2 years (SWAN study validation)
• Cycle health: 0.73 regularity score from 90 days of tracking
• Research evidence: 3 recent systematic reviews support AMH-guided treatment timing

🏆 生产特点

🎯 挑战解决方案影响

这种增强的MCP解决了 500亿美元女性健康人工智能市场缺口 通过提供：

基础设施优势

• 标准化协议：实现可互操作的AI代理生态系统
• 隐私合规：HIPAA已准备好进行临床部署
• 实时研究：利用最新证据降低诊断的不确定性
• 多模态集成：统一零散的患者数据源

临床效益

• 基于证据的决策：基于人口数据的人工智能建议
• 个性化预测：年龄/AMH特定的成功率和时间
• 危险分层：确定紧急与常规咨询需求
• 治疗优化：指导IVF方案的选择和时间安排

患者福利

• 知情同意：明确的成功率和置信区间
• 时间敏感制导：防止年龄关键治疗的延误
• 隐私保护：对敏感的生殖数据进行精细控制
• 无缝集成：适用于现有的应用程序和设备

🔮 未来应用

此MCP框架支持开发专门的AI代理，用于：

• 优化激素替代疗法的虚拟更年期诊所
• 具有个性化周期优化的生育教练
• 具有生活方式干预跟踪的PCOS管理系统
• 结合遗传风险的生殖长寿计划

🤖 AI代理集成

人与克劳德的融合

# Add to .env file
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key

# Use MCP with Claude
curl -X POST http://localhost:8000/ai/anthropic/complete \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "38-year-old with AMH 0.8, should I do IVF?", "include_mcp_context": true}'

自定义AI代理示例

# Use the MCP server directly via stdio
import subprocess
import json

# Start the MCP server
process = subprocess.Popen(
    ["python", "scripts/mcp_stdio_server.py"],
    stdin=subprocess.PIPE,
    stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=subprocess.PIPE
)

# Example: Call the IVF prediction tool
request = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "predict-ivf-success",
        "arguments": {
            "age": 38,
            "amh": 0.8
        }
    }
}

# Send request and get response
process.stdin.write((json.dumps(request) + "\n").encode())
process.stdin.flush()
response = json.loads(process.stdout.readline())