M2T1 Doctor_Appointment
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Dieses POC -Projekt (Proof of Concept) zielt darauf ab, zu demonstrieren, wie fortschrittliche digitale Technologie und KI -Integration den Terminplanungsprozess in Krankenhäusern rationalisieren können. Durch die Automatisierung der Identifizierung der ärztlichen Verfügbarkeit und der Optimierung der Zuordnung von Terminschleizen möchten wir die gesamte Patientenerfahrung verbessern und die Wartezeiten reduzieren.
Im Gesundheitswesen ist eine effiziente Terminplanung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Patienten eine rechtzeitige Versorgung erhalten und gleichzeitig die Nutzung von Arztressourcen maximieren. In diesem Projekt wird eine digitale Lösung vorgeschlagen, die fortschrittliche Technologien nutzt, um den Prozess der Ermittlung der ärztlichen Verfügbarkeit und der entsprechenden Zuordnung von Terminschlitzen zu automatisieren. Das Hauptziel ist es, die Wartezeiten der Patienten zu reduzieren und die Gesamtwirkungsgrad des Terminplanungsprozesses in Krankenhäusern zu verbessern.
Krankheitsauswahl : Benutzer können bestimmte Krankheiten (z. B. Fieber, Haut, Auge) auswählen, um relevante Ärzte zu finden.
Verfügbarkeit von Arzt : Eine Liste von Ärzten, die sich auf die ausgewählte Krankheit spezialisiert haben, wird basierend auf ihrem aktuellen Status grün (verfügbar) oder rot (nicht verfügbar) markiert.
Slot Beschreibung : Benutzer können detaillierte Slot -Informationen für jeden Arzt anzeigen, einschließlich der Verfügbarkeit und Beschreibung der verfügbaren Slots.
Sortieroptionen : Ärzte können nach Zeit oder Gebühren sortiert werden, sodass Patienten die bequemste Option auswählen können.
Buchung und Registrierung : Wenn ein Patient einen Arzt und eine Terminzeit auswählt, wird ein Login/Register -Popup für die Benutzerauthentifizierung angezeigt.
Zeit- und Gebührenanpassungen : Die Buchungszeitintervalle sind anpassbar (z. B. 5 oder 10 Minuten), wobei die Gebühren entsprechend angepasst werden.
Manuelles Besucher : Ärzte haben die Möglichkeit, ihre Teilnahme mit einem separaten Dashboard manuell zu markieren.
Gesichtserkennung : Alternativ kann ein Gesichtserkennungssystem am Eingang die Einstiegs- und Ausstiegsverfolgung automatisieren, um die Aktualisierungen der Verfügbarkeitsdaten in Echtzeit zu gewährleisten.
Amazon Rekognition : Wird zur Erkennung und Erkennung von Gesicht verwendet.
EC2 -Instanz : Bietet skalierbares und sicheres Hosting.
S3 Bucket : Wird für die Datenspeicherung und -abnahme verwendet.
HTML, CSS (Tailwind CSS), JavaScript : Frontend -Entwicklung für die Benutzeroberfläche.
Django, SQL : Backend -Entwicklung zur Verwaltung von Benutzerdaten, Terminen und Ansichten von Arzt.
Besuchen Sie die Website und verwenden Sie das Benutzer Dashboard, um Ärzte aufgrund von Krankheiten, Verfügbarkeit und Gebühren zu finden.
Ärzte können sich anmelden, um ihre Besucherzahlen manuell zu markieren oder das Gesichtserkennungssystem für die automatische Besucherverfolgung zu verwenden.
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Vorhersage der ärztlichen Verfügbarkeit. Durch die Analyse historischer Daten und Echtzeiteingaben kann das System Terminschlitze effizient zuordnen, wobei Faktoren wie die Verfügbarkeit von Arzt und die Patientenpräferenzen berücksichtigt werden.
Das KI -Modell wird basierend auf Feedback- und Datenanalysen kontinuierlich verfeinert, um eine verbesserte Planungsgenauigkeit im Laufe der Zeit zu gewährleisten.
Beiträge zu diesem Projekt sind.
Mentor: Snahal Kumar: 20BEC081
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