https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/626
Title: | AI-Driven Symptom Checker for Enhanced Medical Diagnostics |
Authors: | DJELLAB, AHmed ABdeldjallil REMILI, KHalil |
Keywords: | AI In Healthcare Chatbot Symptom Checker Deep Learning Disease Prediction Medical Recommendation Treatment Planning Patient-Doctor Interaction |
Issue Date: | 2024 |
Abstract: | With the increasing complexity of patient diagnostics and the expanding pool of medical knowledge, there is a pressing need for sophisticated tools to aid clinical decision-making. This project presents an advanced AI-driven chatbot designed to assist doctors during patient consultations. Utilizing deep learning algorithms, this chatbot enhances the diagnostic process by providing AI-generated follow-up questions, potential diagnoses, and treatment recommendations based on real-time symptom data from doctor-patient interactions. Unlike traditional patient-facing systems, this chatbot serves as an intermediary tool for doctors, streamlining the diagnostic process and increasing accuracy. It predicts the most relevant questions and potential illnesses using deep learning insights and offers tailored treatment plans by leveraging both symptom data and historical medical records, thus enhancing personalized patient care. The deployment of this chatbot aims to revolutionize doctor-patient interactions by providing a seamless interface for symptom analysis and disease prediction. This abstract outlines the chatbot’s core functionalities, technological architecture, and anticipated impact on healthcare delivery. Subsequent chapters will detail the AI algorithms, integration into clinical workflows, and validation processes ensuring reliability and efficacy in clinical settings. *** Avec la complexité croissante des diagnostics des patients et l’augmentation de la base de connaissances médicales, il y a un besoin pressant d’outils sophistiqués pour aider à la prise de décision clinique. Ce projet présente un chatbot avancé basé sur l’IA conçu pour assister les médecins lors des consultations avec les patients. Utilisant des algorithmes d’apprentissage profond, ce chatbot améliore le processus de diagnostic en fournissant des questions de suivi générées par l’IA, des diagnostics potentiels et des recommandations de traitement basées sur les données symptomatiques en temps réel issues des interactions médecin-patient. Contrairement aux systèmes traditionnels orientés vers les patients, ce chatbot sert d’outil intermédiaire pour les médecins, simplifiant le processus de diagnostic et augmentant sa précision. Il prédit les questions et maladies potentielles les plus pertinentes en utilisant les insights de l’apprentissage profond et offre des plans de traitement personnalisés en tirant parti des données symptomatiques et des dossiers médicaux historiques, améliorant ainsi les soins personnalisés aux patients. Le déploiement de ce chatbot vise à révolutionner les interactions entre médecins et patients en fournissant une interface transparente pour l’analyse des symptômes et la prédiction des maladies. Ce résumé décrit les fonctionnalités principales du chatbot, l’architecture technologique et l’impact anticipé sur la prestation des soins de santé. Les chapitres suivants détailleront les algorithmes d’IA utilisés, l’intégration dans les flux de travail cliniques et les processus de validation complets garantissant la fiabilité et l’efficacité du système dans les environnements cliniques. |
Description: | Encadreur : M. Djamel AMAR BENSABER |
URI: | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/626 |
Appears in Collections: | Master |
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