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Medimate - AI Health Chatbot

Medimate es un chatbot de asistente de salud amigable diseñado para proporcionar un apoyo integral. Desde programar citas médicas, extraer detalles de recetas de PDF y ofrecer asistencia de emergencia, hasta dispensar consejos de salud y remedios caseros, Medimate es su compañero confiable y amigable para todas sus necesidades relacionadas con la salud.

Acceso a la plataforma

Acceda a la plataforma Medimate a través de Medimate

Tutorial de características

Mira mi video guiado Tutorial: Enlace para presentar un tutorial @Youtube

Características clave

programación de citas
Ayuda de medicamentos integrales en PDF recetados
asistencia de emergencia
Consejos de salud y remedios caseros
historia de chat

Instalación y comenzar

Clon el repositorio:

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

Interfaz

Dependencias de instalación: npm install
Comience la visita guiada: npm start

Backend

Crear un entorno virtual: python -m venv venv
En Windows: venvScriptsactivate
En macOS y Linux: source venv/bin/activate
Instalar dependencias del backend: pip install -r requirements.txt
Ejecute la aplicación de backend: python app.py

Viaje de usuario

1. Iniciar el chat

El usuario inicia la aplicación de chat de asistente de salud.
Son recibidos con un cálido mensaje de bienvenida del asistente de salud.

2. Discuta la salud

Los usuarios pueden discutir sus preocupaciones y síntomas de salud, o hacer preguntas relacionadas con la salud.
El chatbot evaluará los síntomas del usuario y proporcionará orientación basada en la información proporcionada.

3. Solicitud de cita

Si los síntomas indican la necesidad de un especialista, el chatbot guía al usuario al departamento o especialista pertinente.
Los usuarios pueden solicitar citas con médicos a través del chat.

4. Asistencia de emergencia

En caso de una condición de emergencia percibida, el chatbot recomienda marcar 108 (o el número de emergencia local) para llamar a una ambulancia sin más preguntas.

5. Historia del chat

El usuario de la conversación se guarda y puede ser accedido por el usuario si necesita revisar las discusiones anteriores.

6. Consulta de medicamentos

Los usuarios pueden enviar un archivo PDF que contiene detalles de prescripción para consultar sobre medicamentos.
El chatbot procesa la receta, extrae información de medicamentos y proporciona enlaces para comprarlos.

7. Gracias

Se solicita a los usuarios que diga "gracias" cuando hayan terminado.
El chatbot reconoce su gratitud y proporciona comentarios de cierre.

Métodos

método `general()`

Descripción: Maneja consultas y respuestas generales dentro de la aplicación de chat de asistente de salud. Proporciona respuestas a una amplia gama de preguntas y consultas relacionadas con la salud.
Caso de uso: los usuarios pueden buscar respuestas a las preguntas relacionadas con la salud, recibir información sobre síntomas, tratamientos y asesoramiento general de atención médica.
Parámetros de entrada: el parámetro de entrada principal es la pregunta o consulta del usuario.
Salida: genera respuestas basadas en las consultas del usuario, ofreciendo información, orientación y asistencia para temas generales de atención médica.
Ejemplo de uso: response = general("What are the symptoms of the flu?")

método `pdf_chat()`

Descripción: Maneja específicamente archivos PDF que contienen detalles de prescripción. Procesa la receta, extrae información sobre medicamentos recetados y proporciona enlaces relevantes para comprar estos medicamentos. Además, incluye detalles como imágenes, precios y nombres.
Caso de uso: los usuarios pueden usar este método para consultar sobre medicamentos recetados en sus documentos médicos y acceder a enlaces de compra convenientes.
Parámetros de entrada: el parámetro de entrada principal es el archivo PDF que contiene detalles de prescripción.
Salida: genera una respuesta con información sobre los medicamentos prescritos, ofreciendo enlaces de compra para cada medicamento, junto con detalles complementarios como imágenes, precios y nombres.
Ejemplo de uso: response = pdf_chat(pdf_file)