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解剖學

項目描述：AI驅動的解血收集系統

概述

該項目旨在在醫療保健領域開發AI驅動的解剖收集系統。該系統將利用FHIR的功能（快速醫療保健互操作性資源），CHATGPT API通過會話AI收集患者病史（解散）。

技術組件

1. FHIR（快速醫療保健互操作性資源） ：

   • 用於構造，存儲和檢索患者的宣傳數據。
   • 確保遵守醫療保健數據標準。
   • 促進了未來與其他醫療保健系統的潛在集成。
   • BSD：https：//github.com/nazrulworld/fhir.resources

2. chatgpt api ：

   • 為對話式AI接口提供動力。
   • 與用戶接觸以收集症狀和病史。
   • 智能和自然語言處理功能可以提高用戶體驗和數據收集精度。

3. 解血數據處理：

   • 用戶的響應被處理並構造成符合FHIR的格式，專門使用Observation資源記錄每片解剖學。
   • 然後將數據存儲在SQLite數據庫中，並保留相互作用的記錄和收集的醫療信息。

4. 數據結構和檢索：

   • 每種用戶互動都會生成一系列FHIR Observation實體，從而捕獲患者當前的健康狀況和病史的本質。
   • 為了MVP，這些觀察結果與模擬Patient資源有關，從而促進了結構化和標準化的解剖學記錄。

測試數據

測試數據從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

資料來源：史密斯，克里斯托弗·威廉； Farez，Faiha；帕里克，蒂希亞；韋維爾，克里斯托弗；沙哈卜，薩巴；梅根（Meghan）的Chevalier；等。 （2022）。模擬的患者醫學訪談的數據集，重點是呼吸病例。小花。收藏。 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5545842.v1

結論

該項目是邁向更全面的AI驅動醫療保健數據收集系統的基礎步驟。通過將最新的AI對話技術與標準化醫療保健數據協議相結合，它旨在簡化解剖過程，從而增強患者護理和醫療保健數據管理。