medimate

Medimima - KI -Gesundheits -Chatbot

MediMim ist ein freundlicher Chatbot für den Gesundheitsassistenten, der umfassende Unterstützung bietet. Von den Terminterminen der Arzt, der Extraktion von verschreibungspflichtigen Details aus PDFs und der Anbieten von Nothilfe bis hin zur Abgabe von Gesundheitstipps und Hausmittel ist das Medimimieren Ihr zuverlässiger und freundlicher Begleiter für alle Ihre gesundheitsbezogenen Bedürfnisse.

Plattformzugriff

Zugang zur Medimimplattform durch Medimim

Spitzenwechsel

Sehen Sie sich meine geführte Video -Walkthrough: Link zu wacthrough @youtube an.

Schlüsselmerkmale

• Terminplanung
• verschreibungspflichtige PDF umfassende Medikamente Hilfe
• Nothilfe
• Gesundheitstipps und Hausmittel
• Chat -Geschichte

Installation & Erste Schritte

• Klonen Sie das Repository:

  git clone https://github.com/patel-anshuman/medimate.git

Frontend

• Installieren Sie Abhängigkeiten: npm install
• Starten Sie die geführte Tour: npm start

Backend

• Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung: python -m venv venv
• Unter Windows: venvScriptsactivate
• Auf macOS und Linux: source venv/bin/activate
• Installieren Sie Backend -Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
• Führen Sie die Backend -App aus: python app.py

Benutzerreise

1. Chat einleiten

• Der Benutzer startet die Chat -Bewerbung für Gesundheitsassistent.
• Sie werden mit einer herzlichen Begrüßungsnachricht des Gesundheitsassistenten begrüßt.

2. Diskutieren Sie die Gesundheit

• Benutzer können ihre gesundheitlichen Bedenken und Symptome diskutieren oder gesundheitsbezogene Fragen stellen.
• Der Chatbot bewertet die Symptome des Benutzers und gibt basierend auf den bereitgestellten Informationen eine Anleitung.

3.. Terminanfrage

• Wenn die Symptome einen Spezialisten benötigen, führt der Chatbot den Benutzer in die zuständige Abteilung oder Spezialistin.
• Benutzer können Termine mit Ärzten über den Chat anfordern.

4. Nothilfe

• Im Falle einer wahrgenommenen Notfallbedingung empfiehlt der Chatbot, 108 (oder die lokale Notfallnummer) zu wählen, um einen Krankenwagen ohne weitere Fragen anzurufen.

5. Chat History

• Der Konversationsgeschichte wird gespeichert und kann vom Benutzer zugegriffen werden, wenn er frühere Diskussionen überprüfen muss.

6. Medicines Inquiry

• Benutzer können eine PDF -Datei mit verschreibungspflichtigen Details senden, um sich nach Medikamenten zu erkundigen.
• Der Chatbot verarbeitet das Rezept, extrahiert Medizininformationen und bietet Links zum Kauf.

7. Danke

• Benutzer werden aufgefordert, "Danke" zu sagen, wenn sie fertig sind.
• Der Chatbot erkennt ihre Dankbarkeit an und enthält abschließende Bemerkungen.

Methoden

general() Methode

• Beschreibung: Bearbeitet allgemeine Abfragen und Antworten innerhalb der Chat -Bewerbung für Gesundheitsassistent. Es bietet Antworten auf eine breite Palette von gesundheitsbezogenen Fragen und Anfragen.
• Anwendungsfall: Benutzer können Antworten auf gesundheitsbezogene Fragen suchen, Informationen über Symptome, Behandlungen und allgemeine Beratung im Gesundheitswesen erhalten.
• Eingabeparameter: Der primäre Eingabeparameter ist die Frage oder Abfrage des Benutzers.
• Ausgabe: Erzeugt Antworten auf der Grundlage der Fragen des Benutzers, die Informationen, Anleitung und Unterstützung für allgemeine Gesundheitsthemen anbieten.
• Beispiel Verwendung: response = general("What are the symptoms of the flu?")

pdf_chat() Methode

• Beschreibung: Getriebe PDF -Dateien, die verschreibungspflichtige Details enthalten. Es verarbeitet die Verschreibung, extrahiert Informationen zu verschriebenen Medikamenten und bietet relevante Links zum Kauf dieser Medikamente. Darüber hinaus enthält es Details wie Bilder, Preise und Namen.
• Anwendungsfall: Benutzer können diese Methode verwenden, um nach Medikamenten zu fragen, die in ihren medizinischen Dokumenten verschrieben wurden und auf bequeme Kaufverbindungen zugreifen.
• Eingabeparameter: Der primäre Eingabeparameter ist die PDF -Datei, die verschreibungspflichtige Details enthält.
• Ausgabe: generiert eine Antwort mit Informationen zu vorgeschriebenen Medikamenten, die Kauflinks für jedes Medikament sowie zusätzliche Details wie Bilder, Preise und Namen anbieten.
• Beispiel Verwendung: response = pdf_chat(pdf_file)

Technologiestapel

• Front-End: React.js
• Back-End: Python, Flask
• Datenbank: MongoDB (Chat -Historie), Pinecone (Vektor DB)