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解剖学

项目描述：AI驱动的解血收集系统

概述

该项目旨在在医疗保健领域开发AI驱动的解剖收集系统。该系统将利用FHIR的功能（快速医疗保健互操作性资源），CHATGPT API通过会话AI收集患者病史（解散）。

技术组件

1. FHIR（快速医疗保健互操作性资源） ：

   • 用于构造，存储和检索患者的宣传数据。
   • 确保遵守医疗保健数据标准。
   • 促进了未来与其他医疗保健系统的潜在集成。
   • BSD：https：//github.com/nazrulworld/fhir.resources

2. chatgpt api ：

   • 为对话式AI接口提供动力。
   • 与用户接触以收集症状和病史。
   • 智能和自然语言处理功能可以提高用户体验和数据收集精度。

3. 解血数据处理：

   • 用户的响应被处理并构造成符合FHIR的格式，专门使用Observation资源记录每片解剖学。
   • 然后将数据存储在SQLite数据库中，并保留相互作用的记录和收集的医疗信息。

4. 数据结构和检索：

   • 每种用户互动都会生成一系列FHIR Observation实体，从而捕获患者当前的健康状况和病史的本质。
   • 为了MVP，这些观察结果与模拟Patient资源有关，从而促进了结构化和标准化的解剖学记录。

测试数据

测试数据从https://springernature.figshare.com/collections/a_dataset_of_simulation_patient-physician_medical_medical_inderviews_with_a_focus_focus_focus_oon_on_respiratory_cases/5555842/1

资料来源：史密斯，克里斯托弗·威廉； Farez，Faiha；帕里克，蒂希亚；韦维尔，克里斯托弗；沙哈卜，萨巴；梅根（Meghan）的Chevalier；等。 （2022）。模拟的患者医学访谈的数据集，重点是呼吸病例。小花。收藏。 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5545842.v1

结论

该项目是迈向更全面的AI驱动医疗保健数据收集系统的基础步骤。通过将最新的AI对话技术与标准化医疗保健数据协议相结合，它旨在简化解剖过程，从而增强患者护理和医疗保健数据管理。