Medime -AI Health Chatbot
Medimateは、包括的なサポートを提供するために設計されたフレンドリーなヘルスアシスタントチャットボットです。医師の任命のスケジューリング、PDFから処方の詳細の抽出、緊急支援の提供、健康のヒントや家庭救済の分配まで、Medimateは、すべての健康関連のニーズに合わせて信頼できるフレンドリーな仲間です。
プラットフォームアクセス
Medimeを介してMedimateプラットフォームにアクセスします
機能ウォークスルー
私のガイド付きビデオウォークスルーを見る：機能ウォークスルー@youtubeへのリンク
重要な機能
- 予約スケジューリング
- 処方PDF包括的な薬のヘルプ
- 緊急支援
- 健康のヒントと家庭薬
- チャット履歴
インストールと開始
- リポジトリをクローンします：
git clone https://github.com/patel-anshuman/medimate.git
フロントエンド
- 依存関係のインストール：
npm install - ガイド付きツアーを開始：
npm start
バックエンド
- 仮想環境を作成：
python -m venv venv - Windows：
venvScriptsactivate - MacOSおよびLinuxについて：
source venv/bin/activate - バックエンド依存関係をインストール：
pip install -r requirements.txt - バックエンドアプリを実行：
python app.py
ユーザーの旅
1.チャットを開始します
- ユーザーは、ヘルスアシスタントチャットアプリケーションを起動します。
- 彼らは、ヘルスケアアシスタントからの温かい歓迎のメッセージで迎えられます。
2。健康について話し合う
- ユーザーは、健康上の懸念や症状について話し合うことも、健康関連の質問をすることもできます。
- チャットボットは、ユーザーの症状を評価し、提供された情報に基づいてガイダンスを提供します。
3。予約リクエスト
- 症状が専門家の必要性を示している場合、チャットボットはユーザーを関連部門または専門家に導きます。
- ユーザーは、チャットを通じて医師との予約をリクエストできます。
4。緊急支援
- 緊急条件が認識されている場合、チャットボットは、さらに質問することなく救急車を呼び出すために108（またはローカルの緊急電話番号）をダイヤルすることをお勧めします。
5。チャット履歴
- 会話履歴は保存され、以前のディスカッションを確認する必要がある場合は、ユーザーがアクセスできます。
6。薬の調査
- ユーザーは、処方箋の詳細を含むPDFファイルを送信して、医薬品について問い合わせることができます。
- チャットボットは、処方箋を処理し、薬情報を抽出し、それらを購入するためのリンクを提供します。
7。ありがとう
- ユーザーは、完了したら「ありがとう」と言うように求められます。
- チャットボットは彼らの感謝を認め、閉会の発言を提供します。
方法
general()メソッド
- 説明：ヘルスアシスタントチャットアプリケーション内の一般的なクエリと応答を処理します。幅広い健康関連の質問や問い合わせへの回答を提供します。
- ユースケース：ユーザーは、健康関連の質問に対する回答を求めたり、症状、治療、一般的なヘルスケアのアドバイスに関する情報を受け取ったりできます。
- 入力パラメーター：主要な入力パラメーターは、ユーザーの質問またはクエリです。
- 出力：ユーザーのクエリに基づいて回答を生成し、一般的なヘルスケアトピックの情報、ガイダンス、および支援を提供します。
- 使用例：
response = general("What are the symptoms of the flu?")
pdf_chat()メソッド
- 説明：特に処方箋の詳細を含むPDFファイルを処理します。処方箋を処理し、処方薬に関する情報を抽出し、これらの薬を購入するための関連するリンクを提供します。さらに、画像、価格、名前などの詳細が含まれています。
- ユースケース：ユーザーは、この方法を使用して、医療文書に規定されている薬について問い合わせて、便利な購入リンクにアクセスできます。
- 入力パラメーター：主要な入力パラメーターは、処方箋の詳細を含むPDFファイルです。
- 出力：処方された薬に関する情報を含む応答を生成し、各薬の購入リンクを提供し、画像、価格、名前などの補足的な詳細を提供します。
- 使用例：
response = pdf_chat(pdf_file)
テクノロジースタック
- フロントエンド：React.js
- バックエンド：Python、Flask
- データベース：Mongodb（チャット履歴）、Pinecone（Vector DB）
