🩺 MedeX — AI-Powered Clinical Reasoning Assistant

MedeX es un asistente conversacional clínico impulsado por modelos de lenguaje (LLMs) y técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Su propósito es educativo y de investigación, diseñado para explorar cómo la IA puede asistir en razonamiento clínico, docencia médica y análisis de casos, sin reemplazar el juicio profesional humano.

Demo: MedeX en Hugging Face Spaces Licencia: MIT Lenguaje: Python ≥ 3.10

Click en la imagen para probar la demo en Hugging Face Spaces.

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• 🧭 Roadmap de Desarrollo

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⚠️ Disclaimer

MedeX es un prototipo educativo, no un producto médico certificado. No debe usarse para diagnóstico, tratamiento ni toma de decisiones clínicas reales. Las respuestas generadas son simulaciones informativas. Por favor, no ingreses datos personales ni información médica identificable (PHI).

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🚀 Características

• 🧠 Arquitectura RAG con recuperación contextual antes de la generación.
• 🔄 Motor LLM modular, intercambiable (Kimi, OpenAI, DeepSeek, etc.).
• 🧬 Flujo multimodal experimental: texto e imagen.
• 💬 Respuestas con explicaciones y citas de contexto.
• 🐳 Despliegue reproducible con Docker y Hugging Face Spaces.

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🧰 Instalación local

Estado del repositorio

• main → Rama legacy, mantiene el código original y el Space funcionando.
• feature/package-v0.1.0 → Rama empaquetada, con CLI profesional, tests y mock mode.
• Último release: v0.1.0

Clonar el repositorio

git clone https://github.com/DeepRatAI/Med-X-KimiK2-RAG.git
cd Med-X-KimiK2-RAG

Ejecutar la app original (legacy)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # En Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Edita la API key:
# KIMI_API_KEY=tu_api_key_aqui
streamlit run streamlit_app.py

Probar la versión empaquetada (sin tocar main)

Opción 1 — Instalar directamente desde el release:

pip install "git+https://github.com/DeepRatAI/[email protected]#egg=medex"

Opción 2 — Cambiar a la rama empaquetada y ejecutarla localmente:

git checkout feature/package-v0.1.0
pip install -e .
medex --mode educational --query "¿Qué es la diabetes?"

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🐳 Despliegue con Docker

docker build -t medex .
docker run -p 7860:7860 -e KIMI_API_KEY=tu_api_key_aqui medex

Luego abre http://localhost:7860 y listo.

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☁️ Demo oficial

Puedes probar MedeX directamente en su Space: 👉 https://huggingface.co/spaces/DeepRat/Med-X_25.10.8

Las claves y configuraciones se gestionan de forma segura en Settings → Secrets del Space. No existen claves por defecto en el código.

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🔒 Seguridad

• Claves de API cargadas solo desde variables de entorno (KIMI_API_KEY).
• .streamlit/config.toml mantiene CORS y XSRF habilitados.
• .gitignore protege archivos sensibles (.env, api_key.txt, __pycache__).
• No se almacenan conversaciones ni datos médicos.
• Auditorías básicas con pip-audit y pruebas de humo (test_deployment.py).
• Modo educativo activado por defecto; el modo profesional requiere confirmación explícita.

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🧪 Pruebas

Para ejecutar las pruebas:

pytest -q

El archivo test_deployment.py verifica la conectividad y funcionamiento básico del pipeline.

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🤝 Contribución

1. Haz un fork del repositorio.
2. Crea una rama para tu cambio.
3. Abre un Pull Request con descripción detallada.
4. No incluyas secretos ni datos médicos en tus ejemplos.

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📜 Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT (archivo LICENSE incluido).

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📬 Contacto

Autor: DeepRatAI Correo: [email protected] LinkedIn: LinkedIn Profile

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🌐 Cita

DeepRatAI. MedeX: AI-powered Clinical Reasoning Assistant. Hugging Face Spaces, 2025. https://huggingface.co/spaces/DeepRat/Med-X_25.10.8

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🧠 “AI should assist physicians, not impersonate them.”