M2T1 Doctor_Appointment
1.0.0
Этот проект подтверждения концепции (POC) направлен на демонстрацию того, как продвинутые цифровые технологии и интеграция с искусственным интеграцией могут упростить процесс планирования назначений в больницах. Автоматизация идентификации доступности врача и оптимизации распределения слотов для назначения, мы стремимся улучшить общий опыт пациентов и сократить время ожидания.
В здравоохранении эффективное планирование назначений имеет решающее значение для обеспечения своевременного ухода за пациентами при максимизации использования ресурсов врача. В этом проекте предлагается цифровое решение, которое использует передовые технологии для автоматизации процесса идентификации доступности врача и соответствующего распределения слотов назначения. Основная цель - сократить время ожидания пациентов и повысить общую эффективность процесса планирования назначений в больницах.
Выбор заболевания : пользователи могут выбирать конкретные заболевания (например, лихорадка, кожа, глаз), чтобы найти соответствующих врачей.
Доступность врача : отображается список врачей, специализирующихся на выбранной болезни, отмеченный зеленым (доступным) или красным (недоступным) на основе их текущего состояния.
Описание слота : Пользователи могут просматривать подробную информацию об слотах для каждого врача, включая доступность и описание доступных слотов.
Варианты сортировки : врачи могут быть отсортированы на основе времени встреч или сборов, что позволяет пациентам выбирать наиболее удобный вариант.
Бронирование и регистрация : когда пациент выбирает врача и время встречи, всплывающее окно для входа/регистра появляется для аутентификации пользователя.
Корректировки времени и платы : интервалы времени бронирования настраиваются (например, 5 или 10 минут), причем сборы соответственно скорректируются.
Посещаемость ручной работы : врачи имеют возможность вручную отметить свою посещаемость, используя отдельную панель мониторинга.
Обнаружение лица : альтернативно, система обнаружения лица у входа может автоматизировать вход и отслеживание выхода, обеспечивая обновления доступности врача в реальном времени.
Amazon Rekognition : используется для обнаружения и признания лица.
Экземпляр EC2 : обеспечивает масштабируемое и безопасное хостинг.
S3 Bucket : используется для хранения и поиска данных.
HTML, CSS (Tailwind CSS), JavaScript : Development Frontend для пользовательского интерфейса.
Django, SQL : разработка бэкэнд для управления пользовательскими данными, назначениями и посещаемостью врача.
Посетите веб -сайт и используйте пользовательскую панель, чтобы найти врачей на основе заболеваний, доступности и сборов.
Врачи могут войти в систему, чтобы отметить свое посещаемость вручную или использовать систему обнаружения лица для автоматического отслеживания посещаемости.
ИИ играет решающую роль в прогнозировании доступности врача. Анализируя исторические данные и входные данные в реальном времени, система может эффективно выделять слоты назначения, учитывая такие факторы, как доступность врача и предпочтения пациента.
Модель ИИ постоянно утончена на основе обратной связи и анализа данных, что обеспечивает повышенную точность планирования с течением времени.
Вклад в этот проект.
Наставник: Снахал Кумар: 20BEC081
Пожалуйста, откройте проблему или создайте запрос на то, чтобы обсудить и внести свой вклад.
