시골약사
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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>
123 lines
3.8 KiB
Python
123 lines
3.8 KiB
Python
"""
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PubMed에서 특정 논문의 전체 초록 가져오기
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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')
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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 fetch_abstract(pmid):
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"""PMID로 논문 전체 초록 가져오기"""
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try:
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handle = Entrez.efetch(
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db="pubmed",
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id=pmid,
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rettype="abstract",
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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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if not papers['PubmedArticle']:
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print(f"[ERROR] PMID {pmid} 논문을 찾을 수 없습니다.")
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return None
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paper = papers['PubmedArticle'][0]
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article = paper['MedlineCitation']['Article']
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# 제목
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title = article.get('ArticleTitle', '(제목 없음)')
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# 저자
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authors = article.get('AuthorList', [])
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author_names = []
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for author in authors[:3]: # 처음 3명만
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last_name = author.get('LastName', '')
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initials = author.get('Initials', '')
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if last_name:
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author_names.append(f"{last_name} {initials}")
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authors_str = ', '.join(author_names)
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if len(authors) > 3:
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authors_str += ' et al.'
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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', {})
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year = pub_date.get('Year', '(연도 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:
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if isinstance(abstract_parts, list):
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for part in abstract_parts:
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# Label이 있는 경우 (Background, Methods, Results 등)
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if hasattr(part, 'attributes') and 'Label' in part.attributes:
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label = part.attributes['Label']
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full_abstract += f"\n\n**{label}**\n{str(part)}"
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else:
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full_abstract += f"\n{str(part)}"
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else:
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full_abstract = str(abstract_parts)
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else:
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full_abstract = "(초록 없음)"
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print("=" * 80)
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print(f"PMID: {pmid}")
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print("=" * 80)
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print(f"제목: {title}")
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print(f"저자: {authors_str}")
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print(f"저널: {journal} ({year})")
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print(f"링크: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/{pmid}/")
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print("=" * 80)
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print(f"초록:{full_abstract}")
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print("=" * 80)
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return {
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'pmid': pmid,
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'title': title,
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'authors': authors_str,
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'journal': journal,
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'year': year,
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'abstract': full_abstract.strip()
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}
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except Exception as e:
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print(f"[ERROR] 논문 가져오기 실패: {e}")
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return None
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if __name__ == '__main__':
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# PMID: 30371340 - Statin과 CoQ10 메타분석
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pmid = "30371340"
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print("\n[INFO] 논문 초록 가져오는 중...\n")
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result = fetch_abstract(pmid)
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if result:
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print("\n\n[한글 요약]")
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print("=" * 80)
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print("이 논문은 2018년 발표된 메타분석 연구로,")
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print("Statin(고지혈증 치료제) 복용으로 인한 근육 통증(근육병증)에")
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print("CoQ10 보충제가 효과가 있는지를 여러 무작위 대조 실험(RCT)을")
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print("종합 분석한 연구입니다.")
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print("=" * 80)
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