시골약사
97cf89a9c2
근거 기반 약물 추천을 위한 PubMed 논문 검색 및 분석 스크립트: 1. pubmed_search.py - PubMed 논문 검색 기본 템플릿 - Biopython Entrez API 활용 - 3가지 주제 검색 예시 포함 2. fetch_paper_abstract.py - PMID로 논문 초록 가져오기 - 특정 논문 상세 정보 조회 3. analyze_statin_myopathy.py - Statin 근육병증과 CoQ10 보충 연구 분석 - CK(Creatine Kinase) 측정의 의미 설명 4. ashwagandha_sleep_research.py - Ashwagandha의 수면 개선 효과 연구 - 작용 메커니즘 분석 (코르티솔, GABA) - 다른 수면 보조제와 비교 5. naproxen_advantages_research.py - Naproxen의 심혈관 안전성 연구 - NSAID 간 비교 분석 - 약동학 및 업셀링 시나리오 6. pycnogenol_multi_indication_research.py - 피크노제놀의 7가지 적응증 연구 - 발기부전, 당뇨망막병증, 정맥기능부전 등 - 우선순위 점수화 7. pycnogenol_womens_health_research.py - 피크노제놀의 여성 건강 효능 - 갱년기, 생리통, 피부 미용 8. sqlite_graph_example.py - SQLite 그래프 쿼리 예제 - Cypher 스타일 추론 시연 - GraphRAG 개념 실습 각 스크립트는 Windows 한글 인코딩 처리 포함. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
320 lines
11 KiB
Python
320 lines
11 KiB
Python
"""
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Ashwagandha(아쉬와간다) 수면 개선 효과 논문 검색 및 분석
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|
"""
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import sys
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import os
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# UTF-8 인코딩 강제
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if sys.platform == 'win32':
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import io
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sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
|
|
sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8')
|
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from Bio import Entrez
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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Entrez.email = os.getenv('PUBMED_EMAIL', 'test@example.com')
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api_key = os.getenv('PUBMED_API_KEY')
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if api_key:
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Entrez.api_key = api_key
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def search_ashwagandha_sleep(max_results=5):
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"""Ashwagandha 수면 개선 효과 논문 검색"""
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query = "ashwagandha sleep quality insomnia"
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try:
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print("=" * 80)
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print("PubMed 검색: Ashwagandha 수면 개선 효과")
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print("=" * 80)
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print(f"검색어: '{query}'")
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|
print("-" * 80)
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# 1. 검색
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handle = Entrez.esearch(
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db="pubmed",
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term=query,
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retmax=max_results,
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sort="relevance"
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)
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record = Entrez.read(handle)
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handle.close()
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pmids = record["IdList"]
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total_count = int(record["Count"])
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if not pmids:
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print("[WARNING] 검색 결과 없음")
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return []
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print(f"[OK] 총 {total_count}건 검색됨, 상위 {len(pmids)}건 조회 중...\n")
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# 2. 논문 상세 정보 가져오기
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handle = Entrez.efetch(
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db="pubmed",
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|
id=pmids,
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|
rettype="medline",
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retmode="xml"
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|
)
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papers = Entrez.read(handle)
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|
handle.close()
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results = []
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for idx, paper in enumerate(papers['PubmedArticle'], 1):
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try:
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article = paper['MedlineCitation']['Article']
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# PMID
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pmid = str(paper['MedlineCitation']['PMID'])
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# 제목
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title = article.get('ArticleTitle', '(제목 없음)')
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# 초록 (전체)
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abstract_parts = article.get('Abstract', {}).get('AbstractText', [])
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full_abstract = ""
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if abstract_parts:
|
|
if isinstance(abstract_parts, list):
|
|
for part in abstract_parts:
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|
if hasattr(part, 'attributes') and 'Label' in part.attributes:
|
|
label = part.attributes['Label']
|
|
full_abstract += f"\n\n**{label}**\n{str(part)}"
|
|
else:
|
|
full_abstract += f"\n{str(part)}"
|
|
else:
|
|
full_abstract = str(abstract_parts)
|
|
else:
|
|
full_abstract = "(초록 없음)"
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# 저널
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journal = article.get('Journal', {}).get('Title', '(저널 없음)')
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# 출판 연도
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pub_date = article.get('Journal', {}).get('JournalIssue', {}).get('PubDate', {})
|
|
year = pub_date.get('Year', '(연도 없음)')
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|
# 저자
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authors = article.get('AuthorList', [])
|
|
if authors:
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|
first_author = authors[0]
|
|
last_name = first_author.get('LastName', '')
|
|
initials = first_author.get('Initials', '')
|
|
author_str = f"{last_name} {initials}" if last_name else "(저자 없음)"
|
|
if len(authors) > 1:
|
|
author_str += " et al."
|
|
else:
|
|
author_str = "(저자 없음)"
|
|
|
|
result = {
|
|
'pmid': pmid,
|
|
'title': title,
|
|
'abstract': full_abstract.strip(),
|
|
'journal': journal,
|
|
'year': year,
|
|
'author': author_str
|
|
}
|
|
|
|
results.append(result)
|
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|
# 출력
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print(f"[{idx}] PMID: {pmid}")
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print(f"제목: {title}")
|
|
print(f"저자: {author_str}")
|
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print(f"저널: {journal} ({year})")
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|
print(f"링크: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/{pmid}/")
|
|
print("-" * 80)
|
|
print(f"초록:\n{full_abstract}")
|
|
print("=" * 80)
|
|
print()
|
|
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|
except Exception as e:
|
|
print(f"[ERROR] 논문 파싱 실패: {e}")
|
|
continue
|
|
|
|
return results
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"[ERROR] PubMed 검색 실패: {e}")
|
|
return []
|
|
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|
def analyze_sleep_mechanism():
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|
"""Ashwagandha 수면 개선 메커니즘 설명"""
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|
print("\n\n" + "=" * 80)
|
|
print("Ashwagandha(위타니아 솜니페라) 수면 개선 메커니즘")
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|
print("=" * 80)
|
|
|
|
mechanisms = [
|
|
{
|
|
"메커니즘": "1. 코르티솔 감소 (스트레스 호르몬)",
|
|
"설명": """
|
|
Ashwagandha는 HPA axis(시상하부-뇌하수체-부신 축)를 조절하여
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|
코르티솔 분비를 감소시킵니다.
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|
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|
코르티솔 ↓ → 스트레스 감소 → 수면 품질 향상
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|
|
【작용 성분】
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|
- Withanolides (위타놀라이드)
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|
- Withaferin A
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|
"""
|
|
},
|
|
{
|
|
"메커니즘": "2. GABA 수용체 활성화",
|
|
"설명": """
|
|
GABA = 뇌의 억제성 신경전달물질
|
|
(진정, 이완 효과)
|
|
|
|
Ashwagandha → GABA-A 수용체 활성화
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|
→ 뇌 활동 억제
|
|
→ 수면 유도
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|
|
|
벤조디아제핀과 유사한 메커니즘이지만
|
|
의존성이 훨씬 낮음
|
|
"""
|
|
},
|
|
{
|
|
"메커니즘": "3. 신경보호 효과",
|
|
"설명": """
|
|
산화 스트레스 감소:
|
|
- 항산화 효소 활성화
|
|
- 미토콘드리아 보호
|
|
- 신경세포 손상 방지
|
|
|
|
→ 뇌 기능 정상화 → 수면-각성 주기 개선
|
|
"""
|
|
},
|
|
{
|
|
"메커니즘": "4. 불안 감소 (Anxiolytic effect)",
|
|
"설명": """
|
|
불안 → 불면증의 주요 원인
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|
|
|
Ashwagandha는:
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|
- 세로토닌 수치 조절
|
|
- 도파민 대사 개선
|
|
- 편도체 활성 억제
|
|
|
|
→ 불안 감소 → 수면 개선
|
|
"""
|
|
}
|
|
]
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|
for item in mechanisms:
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|
print(f"\n【{item['메커니즘']}】")
|
|
print(item['설명'])
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|
print("-" * 80)
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|
|
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|
def compare_sleep_aids():
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|
"""수면 보조제 비교"""
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|
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|
print("\n\n" + "=" * 80)
|
|
print("수면 보조제 비교: Ashwagandha vs 기타")
|
|
print("=" * 80)
|
|
|
|
comparison = """
|
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┌─────────────────┬──────────────┬──────────────┬──────────────┬──────────────┐
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│ 성분 │ 작용기전 │ 효과시간 │ 의존성 │ 부작용 │
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├─────────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┤
|
|
│ Ashwagandha │ 스트레스 감소│ 2-4주 │ 거의 없음 │ 매우 적음 │
|
|
│ (300-600mg) │ GABA 활성화 │ (누적 효과) │ │ │
|
|
├─────────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┤
|
|
│ 멜라토닌 │ 수면-각성 │ 30-60분 │ 없음 │ 적음 │
|
|
│ (0.5-5mg) │ 주기 조절 │ (즉시 효과) │ │ (다음날 졸림)│
|
|
├─────────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┤
|
|
│ L-Theanine │ 알파파 증가 │ 1-2시간 │ 없음 │ 거의 없음 │
|
|
│ (200-400mg) │ 이완 효과 │ │ │ │
|
|
├─────────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┤
|
|
│ 마그네슘 │ NMDA 차단 │ 1-2주 │ 없음 │ 설사 가능 │
|
|
│ (300-500mg) │ GABA 증가 │ │ │ (과량 시) │
|
|
├─────────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┤
|
|
│ 벤조디아제핀 │ GABA-A │ 15-30분 │ ⚠️ 매우 높음│ 많음 │
|
|
│ (처방약) │ 직접 작용 │ (즉시 효과) │ │ (내성, 금단) │
|
|
└─────────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┘
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【Ashwagandha 장점】
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✅ 근본 원인 해결 (스트레스 감소)
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✅ 의존성 없음
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✅ 부작용 매우 적음
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|
✅ 장기 복용 안전
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|
【Ashwagandha 단점】
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❌ 즉각적인 효과 없음 (2-4주 필요)
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|
❌ 갑상선 기능항진증 환자 주의
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|
❌ 임신/수유 중 금기
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|
"""
|
|
|
|
print(comparison)
|
|
|
|
|
|
def main():
|
|
"""메인 실행"""
|
|
|
|
print("\n" + "=" * 80)
|
|
print("Ashwagandha 수면 개선 효과 연구 분석")
|
|
print("=" * 80)
|
|
print()
|
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# 1. 논문 검색
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results = search_ashwagandha_sleep(max_results=5)
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|
# 2. 메커니즘 설명
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|
analyze_sleep_mechanism()
|
|
|
|
# 3. 수면 보조제 비교
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|
compare_sleep_aids()
|
|
|
|
# 4. 최종 요약
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|
print("\n\n" + "=" * 80)
|
|
print("최종 요약: Ashwagandha 수면 개선 효과")
|
|
print("=" * 80)
|
|
|
|
summary = """
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📊 근거 수준: ⭐⭐⭐⭐ (다수의 RCT 존재)
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|
✅ 주요 효과:
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1. 수면의 질 개선 (Sleep Quality Index ↑)
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2. 수면 잠복기 감소 (잠들기까지 걸리는 시간 ↓)
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3. 총 수면 시간 증가
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4. 야간 각성 감소
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📋 권장 용량:
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- 일반적: 300-600mg/일 (표준화 추출물)
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- 복용 시간: 저녁 식후
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- 기간: 최소 2-4주 (누적 효과)
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⚠️ 주의사항:
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- 갑상선 기능항진증: 복용 금지
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- 임신/수유: 안전성 미확립
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- 자가면역질환: 의사 상담 필요
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- 진정제와 병용 시 주의
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💊 약국 추천 시나리오:
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"스트레스로 인한 불면증"
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→ Ashwagandha + 멜라토닌 병용
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(Ashwagandha: 장기 개선 / 멜라토닌: 즉시 효과)
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📚 GraphRAG 활용:
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지식 그래프:
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(Stress) -causes-> (Insomnia)
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(Ashwagandha) -reduces-> (Cortisol)
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(Low_Cortisol) -improves-> (Sleep_Quality)
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(PMID:xxxxxxx) -supports-> (Ashwagandha -> Sleep)
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|
"""
|
|
|
|
print(summary)
|
|
|
|
print("\n" + "=" * 80)
|
|
print(f"총 {len(results)}개 논문 분석 완료")
|
|
print("=" * 80)
|
|
|
|
|
|
if __name__ == '__main__':
|
|
main()
|