类别提交：
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- 光滑的变速器 ð——
我们构建的ðI
healthifai 是一种智能 Web应用程序 ，旨在为提供者提供无缝的医疗解决方案＆Linode为＆推动。 ð¥â€
创作者：
- pratyay bnerjee（@neilblaze）
- Subham Sahu (@subhamx)
灵感ð€
医疗保健 是世界上最重要，最重要的行业之一。为患者提供优质的医疗护理至关重要，但通常会受到各种挑战的阻碍，例如承担重负担，在农村地区缺乏医疗设备以及行政压力。
随着人工智能的出现和机器学习，医疗保健行业有一个独特的机会，可以正面解决这些挑战，并彻底改变了医疗服务的方式。
以此为背景，我们计划解决提供者的短缺和倦怠和获得护理战略主题。
它做什么
Healthifai 旨在解决医疗保健行业的几个关键疼痛点：
：提供者短缺和倦怠：
- 直观，简单且安全的数字患者记录进入，这消除了对手册和旧记录输入方法的需求。
- 我们提供了ML驱动的“软诊断”，以节省医生和护士的时间。
- 我们有基于位置的Covid-19警报，以更好地装备工人。
- 多语言语音到文本注释，因为它更容易！
- 提醒系统可以帮助药物/检查。跟踪一切都很难！
访问护理：
- 将语音从任何语言转录为英语的多语言交流模型。这在交流是障碍的农村地区特别有用。
- 实验计算机视觉驱动的心率监测器。这将日常的手持设备转换为医疗设备 - 令人兴奋的愿景未来！
应用程序试用链接ð
ðhttps://healthifai-with.tech [部署在vercel²上，后端部署在 linode ]
备用URL：http://45.79.166.94/login（在Linode上托管）
视频âict
隐私与安全ð
healthifai 将广泛的敏感信息处理为 Healthcare Data 。在错误的手中，这些数据可能会极大地伤害个人。我们采取了特殊的努力和考虑，以确保我们的平台保护所有用户的隐私和敏感信息，使其 100％GDPR符合GDPR！
我们如何构建它
healthifai 是使用尖端AI和机器学习技术建造的，包括OpenAI的耳语以及DETR（端到端对象检测）模型50个骨干。
对于疾病检测部分，我们使用了一个可以找到here的Kaggle数据集。我们的机器学习模型在疾病预测方面表现出色，我们在长时间内基准了超过92％的精度。根据推论，我们也立即恢复症状严重性和基本预防措施！
我们使用烧瓶框架来构建一个可以处理传入请求并返回适当响应的RESTFUL API。对于前端，我们使用 react.js ＆ tailwind 作为CSS框架。身份验证（OAUTH）已由 firebase ＆我们还使用 CloudStore数据库用于存储用户日志。我们已经在Vercel 上部署了我们的WebApp的前端，最重要的是，后端在 linode 上运行。
API与开放的语音到文本模型“窃窃私语”集成在一起，将语音从任何语言转录到英语中。此外，根据症状的症状，实施了用于分类的高斯幼稚贝叶斯以“软诊断”患者。
我们还运行我们的自定义算法，以使用称为photoplethysmography的概念来分析和返回实时中的心跳，我们在其中利用相机并具有脸部检测能力，我们记录面部皮肤，由于皮肤可以代表心脏周期的收缩期和舒张期之间动脉血容量的变化，然后我们返回ROI。计算机视觉驱动的心率监视器是使用使用OpenCV构建的图像处理技术构建的。本质上，摄像机检测到颈部和额头的敏感变化，然后用来推断心率。
屏幕截图ð¼
| 疾病预测 | 心跳监视器 |
|---|---|
 |
 |
链接到源代码ð�ð»
Neilblaze
/
HealthifAI
健康菲语用ð制作
类别提交：
-
Wacky Wildcard
ð -
光滑的变速箱
ð——
我们构建的
healthifai 是一种智能 Web应用程序，旨在为提供者提供 无缝的医疗解决方案＆Linode为提供。
灵感
医疗保健 是世界上最重要，最重要的行业之一。为患者提供优质的医疗护理至关重要，但通常会受到各种挑战的阻碍，例如承担重负担，在农村地区缺乏医疗设备以及行政压力。
随着人工智能的出现和机器学习，医疗保健行业有一个独特的机会，可以正面解决这些挑战并彻底改变提供医疗服务。
以此为背景，我们计划解决提供者短缺和倦怠和访问护理战略主题。
它的作用
healthifai 旨在解决医疗保健行业的几个关键疼痛点 - 专门针对该行业
允许的许可
为什么要Linode？
构建可扩展系统总是很棘手的事情。尽管到目前为止，我们的应用程序还没有为数百万客户提供服务，但是作为软件爱好者，我们努力构建无限可扩展的应用程序。在这里 linode 对我们有很大帮助。
感谢Linode为我们提供了100美元的学分！ ð
Linode是一种基于云的虚拟机服务，我们用来部署Healthifai项目的后端。我们之所以选择Linode，是因为它为我们的Web应用程序提供了可靠且可扩展的托管解决方案，并且还提供了有竞争力的定价。
我们的虚拟机启动并运行后，我们就安装并配置了应用程序所需的必要软件和其他工具。我们还制定了包括防火墙和SSL证书在内的安全措施，以确保我们的后端受到潜在的网络威胁的保护。
Linode为我们提供了一个易于使用的接口来管理我们的虚拟机，包括监视跟踪服务器性能和资源使用情况的工具。它还使我们能够根据应用的需求来扩大或向上扩展资源。
总体而言，使用Linode允许我们为我们的Healthifai项目部署可靠且可扩展的后端，而不必担心管理自己的物理服务器的复杂性。
设计ð
我们受到了双钻石设计过程的修订版的启发，这是British Design Council普及的模型，它不仅包括视觉设计，而且还包括一个完整的研究周期，您必须在其中发现。并在解决解决方案之前定义问题并最终部署。
- Discover ：深入研究我们要解决的问题。
- 定义：将发现阶段的信息综合为问题定义。
- 开发：考虑解决问题的解决方案。
- 交付：选择最佳解决方案并构建。
此外，我们在进行任何编码之前，我们利用Figma，Photoshop和Illustrator等设计工具来原型设计。通过此，我们能够获得迭代反馈，以便我们花费更少的时间重写代码。
研究ð
研究是与用户同情的关键：我们尽早发现了特定的用户组，这为整个项目铺平了道路。这是一些对我们有帮助的资源 -
- What do healthcare workers spend most time on? | ni
- Measuring Heart-rate through muted videos | MIT Media lab
- An overview of healthcare in rural areas |农村健康信息
- Abanetroadians | ni << 3 li>
- Communication in rural healthcare |优化农村医疗保健
- Can we use ML to diagnose diseases? | ni
- Lack of medical workers plagues developing world |路透社
- Linode docs
- Linode Compute Instances
学分
- 设计资源：freepik，behance
- 图标：icons8，fontawesome
- 字体< / strong>：正义 / roboto / raleway < / li>
我们遇到的挑战进入
建立 healthifai 并非没有挑战。我们的挑战之一是将各种AI和机器学习技术整合到凝聚力和功能系统中。这需要深入了解每种技术，以及数据处理和软件工程方面的专业知识。我们参加了每小时的审核会议，分享分布式研究的发现 - 我们最大的挑战是坚持紧迫的时间表！此外，我们在Linode上部署后端时也遇到了麻烦，但是由于它是惊人的文档，事情得到了很快的整理！
我们为按时完成该项目而感到自豪，这似乎是一项艰巨的任务，因为由于其他承诺，我们开始迟到了。我们还能够添加我们在构想期间为应用程序设想的大多数功能。和往常一样，在一夜之间工作非常有趣！ ：）
下一步是什么？ ð
天空是 healthifai 的极限。我们已经在探索改进和扩展平台的新方法，包括合并新技术并与医疗保健提供者合作，将我们的愿景带给更广泛的受众。我们致力于对医疗保健行业产生真正的影响，并改善生活。
结论ð£
现在就是这样！我们迫不及待地想看到Healthifai对世界的影响。请继续关注更新和更令人兴奋的发展！另外，我非常感谢我的项目合作伙伴@subhamx帮助我，并特别感谢@devencourt解决了所有人的疑问！ ð。
和往常一样，感谢#DEV #DevCommunity＆#linode主持此黑客马拉松！ ð
