M2T1 Doctor_Appointment
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この概念実証（POC）プロジェクトは、高度なデジタルテクノロジーとAI統合が病院での予約スケジューリングプロセスをどのように合理化できるかを示すことを目的としています。医師の可用性の識別を自動化し、予約スロットの割り当てを最適化することにより、患者の全体的な経験を強化し、待機時間を短縮することを目指しています。
ヘルスケアでは、患者が医師の資源の利用を最大化しながらタイムリーなケアを受けることを保証するために、効率的な予約スケジューリングが重要です。このプロジェクトは、高度な技術を活用して、医師の可用性を特定し、それに応じて予約スロットを割り当てるプロセスを自動化するデジタルソリューションを提案します。主な目標は、患者の待ち時間を短縮し、病院での予約スケジューリングプロセスの全体的な効率を改善することです。
病気の選択：ユーザーは、特定の疾患（発熱、皮膚、目）を選択して、関連する医師を見つけることができます。
医師の利用可能性：選択された疾患を専門とする医師のリストが表示され、現在の状態に基づいて緑（入手可能）または赤（利用できない）でマークされています。
スロットの説明：ユーザーは、利用可能なスロットの可用性と説明など、各医師の詳細なスロット情報を表示できます。
ソートオプション：医師は予約時間または料金に基づいてソートすることができ、患者が最も便利なオプションを選択できるようにします。
予約と登録：患者が医師と予約時間を選択すると、ユーザー認証のためにログイン/レジスタポップアップが表示されます。
時間と料金の調整：予約時間間隔はカスタマイズ可能（5〜10分）で、それに応じて料金が調整されます。
手動の出席：医師は、別のダッシュボードを使用して出席者を手動でマークするオプションがあります。
顔の検出：あるいは、入り口の顔検出システムは、エントリと追跡を自動化し、リアルタイムの医師の可用性の更新を確保することができます。
Amazon Rekognition ：顔の検出と認識に使用されます。
EC2インスタンス：スケーラブルで安全なホスティングを提供します。
S3バケット：データストレージと検索に使用されます。
HTML、CSS（Tailwind CSS）、JavaScript ：ユーザーインターフェイスのフロントエンド開発。
Django、SQL ：ユーザーデータ、予定、および医師の出席を管理するためのバックエンド開発。
ウェブサイトにアクセスして、ユーザーダッシュボードを使用して、病気、可用性、料金に基づいて医師を見つけます。
医師はログインして出席を手動でマークするか、フェイス検出システムを使用して自動出席追跡を行うことができます。
AIは、医師の利用可能性を予測する上で重要な役割を果たします。履歴データとリアルタイムの入力を分析することにより、システムは、医師の利用可能性や患者の好みなどの要因を考慮して、予約スロットを効率的に割り当てることができます。
AIモデルは、フィードバックとデータ分析に基づいて継続的に洗練されており、時間の経過とともにスケジューリングの精度が向上します。
このプロジェクトへの貢献はそうです。
メンター：Snahal Kumar：20bec081
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