M2T1 Doctor_Appointment
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이 POC (Concept of Concept) 프로젝트는 고급 디지털 기술과 AI 통합이 병원의 약속 일정 프로세스를 간소화 할 수있는 방법을 보여줍니다. 의사 가용성 식별을 자동화하고 약속 슬롯 할당 최적화함으로써 전체 환자 경험을 향상시키고 대기 시간을 줄이는 것을 목표로합니다.
의료에서, 효율적인 약속 일정은 의사 자원의 활용을 극대화하면서 환자가 적시에 치료를 받도록하기 위해 중요합니다. 이 프로젝트는 고급 기술을 활용하여 의사 가용성을 식별하는 프로세스를 자동화하고 약속 슬롯을 할당하는 디지털 솔루션을 제안합니다. 주요 목표는 환자 대기 시간을 줄이고 병원에서 약속 일정 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시키는 것입니다.
질병 선택 : 사용자는 특정 질병 (예 : 열, 피부, 눈)을 선택하여 관련 의사를 찾을 수 있습니다.
의사 가용성 : 선택된 질병을 전문으로하는 의사 목록은 현재 상태에 따라 녹색 (사용 가능한) 또는 빨간색 (사용할 수없는)으로 표시됩니다.
슬롯 설명 : 사용자는 사용 가능한 슬롯에 대한 가용성 및 설명을 포함하여 각 의사의 세부 슬롯 정보를 볼 수 있습니다.
정렬 옵션 : 의사는 약속 시간이나 수수료에 따라 정렬 할 수 있으므로 환자가 가장 편리한 옵션을 선택할 수 있습니다.
예약 및 등록 : 환자가 의사 및 약속 시간을 선택하면 사용자 인증을 위해 로그인/등록 팝업이 나타납니다.
시간 및 수수료 조정 : 예약 시간 간격은 사용자 정의 가능 (예 : 5 또는 10 분)에 따라 수수료가 조정됩니다.
수동 출석 : 의사는 별도의 대시 보드를 사용하여 출석을 수동으로 표시 할 수 있습니다.
얼굴 감지 : 입구의 얼굴 감지 시스템은 입구 및 종료 추적을 자동화하여 실시간 의사 가용성 업데이트를 보장 할 수 있습니다.
Amazon Rekognition : 얼굴 탐지 및 인식에 사용됩니다.
EC2 인스턴스 : 확장 가능하고 안전한 호스팅을 제공합니다.
S3 버킷 : 데이터 저장 및 검색에 사용됩니다.
HTML, CSS (Tailwind CSS), JavaScript : 사용자 인터페이스의 프론트 엔드 개발.
Django, SQL : 사용자 데이터, 약속 및 의사 출석을위한 백엔드 개발.
웹 사이트를 방문하여 사용자 대시 보드를 사용하여 질병, 가용성 및 수수료에 따라 의사를 찾으십시오.
의사는 수동으로 출석을 표시하거나 자동 출석 추적을 위해 얼굴 탐지 시스템을 사용하여 로그인 할 수 있습니다.
AI는 의사 가용성을 예측하는 데 중요한 역할을합니다. 과거 데이터 및 실시간 입력을 분석함으로써 시스템은 의사 가용성 및 환자 선호도와 같은 요소를 고려하여 약속 슬롯을 효율적으로 할당 할 수 있습니다.
AI 모델은 피드백 및 데이터 분석을 기반으로 지속적으로 정제되어 시간이 지남에 따라 스케줄링 정확도가 향상됩니다.
이 프로젝트에 대한 기여는 다음과 같습니다.
멘토 : Snahal Kumar : 20bec081
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