M2T1 Doctor_Appointment
1.0.0
該概念證明（POC）項目旨在證明高級數字技術和AI集成如何簡化醫院的約會調度過程。通過自動化醫生可用性的識別並優化任命插槽分配，我們旨在增強整體患者體驗並減少等待時間。
在醫療保健中，有效的預約計劃對於確保患者獲得及時的護理至關重要，同時最大程度地利用了醫生資源。該項目提出了一種數字解決方案，該解決方案利用高級技術來自動化識別醫生可用性並相應地分配約會插槽的過程。主要目標是減少患者的等待時間，並提高醫院預約計劃過程的總體效率。
疾病選擇：用戶可以選擇特定的疾病（例如，發燒，皮膚，眼睛）來尋找相關的醫生。
醫生可用性：根據目前的狀態顯示專門研究選定疾病的醫生清單，標記為綠色（可用）或紅色（不可用）。
老虎機說明：用戶可以為每個醫生查看詳細的老虎機信息，包括可用插槽的可用性和描述。
排序選項：可以根據約會時間或費用對醫生進行分類，從而使患者可以選擇最方便的選擇。
預訂和註冊：當患者選擇醫生和約會時間時，出現登錄/註冊彈出式驗證。
時間和費用調整：預訂時間間隔是可自定義的（例如，5或10分鐘），並進行了相應的調整。
手動出勤：醫生可以選擇使用單獨的儀表板手動標記出席。
面部檢測：或者，入口處的面部檢測系統可以自動進入和退出跟踪，從而確保實時醫生可用性更新。
亞馬遜重新認知：用於面部檢測和識別。
EC2實例：提供可擴展且安全的託管。
S3存儲桶：用於數據存儲和檢索。
HTML，CSS（CSS），JavaScript ：用戶界面的前端開發。
Django，SQL ：用於管理用戶數據，約會和醫生出勤的後端開發。
訪問網站並使用用戶儀表板根據疾病，可用性和費用來查找醫生。
醫生可以登錄以手動標記出勤率或使用面部檢測系統進行自動出勤跟踪。
AI在預測醫生的可用性方面起著至關重要的作用。通過分析歷史數據和實時輸入，系統可以有效地分配任命插槽，考慮到醫生的可用性和患者偏好等因素。
根據反饋和數據分析，對AI模型進行了連續完善，從而確保了隨著時間的推移的調度準確性。
對該項目的貢獻是。
導師：Snahal Kumar：20BEC081
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