M2T1 Doctor_Appointment
1.0.0
该概念证明（POC）项目旨在证明高级数字技术和AI集成如何简化医院的约会调度过程。通过自动化医生可用性的识别并优化任命插槽分配，我们旨在增强整体患者体验并减少等待时间。
在医疗保健中，有效的预约计划对于确保患者获得及时的护理至关重要，同时最大程度地利用了医生资源。该项目提出了一种数字解决方案，该解决方案利用高级技术来自动化识别医生可用性并相应地分配约会插槽的过程。主要目标是减少患者的等待时间，并提高医院预约计划过程的总体效率。
疾病选择：用户可以选择特定的疾病（例如，发烧，皮肤，眼睛）来寻找相关的医生。
医生可用性：根据目前的状态显示专门研究选定疾病的医生清单，标记为绿色（可用）或红色（不可用）。
老虎机说明：用户可以为每个医生查看详细的老虎机信息，包括可用插槽的可用性和描述。
排序选项：可以根据约会时间或费用对医生进行分类，从而使患者可以选择最方便的选择。
预订和注册：当患者选择医生和约会时间时，出现登录/注册弹出式验证。
时间和费用调整：预订时间间隔是可自定义的（例如，5或10分钟），并进行了相应的调整。
手动出勤：医生可以选择使用单独的仪表板手动标记出席。
面部检测：或者，入口处的面部检测系统可以自动进入和退出跟踪，从而确保实时医生可用性更新。
亚马逊重新认知：用于面部检测和识别。
EC2实例：提供可扩展且安全的托管。
S3存储桶：用于数据存储和检索。
HTML，CSS（CSS），JavaScript ：用户界面的前端开发。
Django，SQL ：用于管理用户数据，约会和医生出勤的后端开发。
访问网站并使用用户仪表板根据疾病，可用性和费用来查找医生。
医生可以登录以手动标记出勤率或使用面部检测系统进行自动出勤跟踪。
AI在预测医生的可用性方面起着至关重要的作用。通过分析历史数据和实时输入，系统可以有效地分配任命插槽，考虑到医生的可用性和患者偏好等因素。
根据反馈和数据分析，对AI模型进行了连续完善，从而确保了随着时间的推移的调度准确性。
对该项目的贡献是。
导师：Snahal Kumar：20BEC081
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