anamnesis.ai

anamnese.ai

Descrição do projeto: sistema de coleta de anamnese orientado pela IA

Visão geral

Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de coleta de anamnese orientado pela IA no domínio da saúde. O sistema alavancará as capacidades do FHIR (Recursos de Interoperabilidade de Saúde Fast), a API ChatGPT para coletar histórico médico de pacientes (anamnese) através da IA ​​conversacional.

Componentes técnicos

1. FHIR (Recursos de interoperabilidade de saúde rápida) :

   • Usado para estruturar, armazenar e recuperar dados de anamnese do paciente.
   • Garante a conformidade com os padrões de dados da saúde.
   • Facilita potencial integração futura com outros sistemas de saúde.
   • BSD: https://github.com/nazrulworld/fhir.resources

2. API de chatgpt :

   • Ponha a interface da AI conversacional.
   • Envolve -se com o usuário para coletar sintomas e histórico médico.
   • Os recursos inteligentes e de processamento de linguagem natural aprimoram a experiência do usuário e a precisão da coleta de dados.

3. Manipulação de dados de anamnese :

   • As respostas do usuário são processadas e estruturadas em formatos compatíveis com FHIR, usando especificamente os recursos Observation para registrar cada peça de anamnese.
   • Os dados são então armazenados no banco de dados SQLite, mantendo um registro da interação e as informações médicas coletadas.

4. Estrutura de dados e recuperação :

   • Cada interação do usuário gera uma série de entidades Observation do FHIR, capturando a essência do estado e histórico de saúde atuais do paciente.
   • Essas observações estão ligadas a um recurso simulado Patient em prol do MVP, facilitando um registro de anamnese estruturado e padronizado.

Dados de teste

Os dados do teste foram obtidos em https://springernature.figshare.com/collections/a_dataset_of_simululed_patient-hysician_medical_interviews_with_a_focus_on_respiratory_cases/5545842/1

Fonte: Smith, Christopher William; Fareez, Faiha; Parikh, Tishya; Wavell, Christopher; Shahab, Saba; Chevalier, Meghan; et al. (2022). Um conjunto de dados de entrevistas médicas simuladas do paciente-médico com foco em casos respiratórios. FigShare. Coleção. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5545842.v1

Conclusão

Este projeto serve como um passo fundamental em direção a um sistema de coleta de dados de dados de saúde mais abrangente. Ao combinar as mais recentes tecnologias de conversação de IA com protocolos de dados de assistência médica padronizados, ele pretende otimizar o processo de anamnese, aprimorando assim o atendimento ao paciente e o gerenciamento de dados da saúde.