DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | DJELLAB, AHmed ABdeldjallil | - |
dc.contributor.author | REMILI, KHalil | - |
dc.date.accessioned | 2024-09-23T09:24:45Z | - |
dc.date.available | 2024-09-23T09:24:45Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/627 | - |
dc.description | Encadreur : M. Djamel AMAR BENSABER | en_US |
dc.description.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. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.subject | AI In Healthcare | en_US |
dc.subject | Chatbot | en_US |
dc.subject | Symptom Checker | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject | Disease Prediction | en_US |
dc.subject | Medical Recommendation | en_US |
dc.subject | Treatment Planning | en_US |
dc.subject | Patient-Doctor Interaction | en_US |
dc.title | AI-Driven Symptom Checker for Enhanced Medical Diagnostics | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Ingenieur
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