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Inspiration

Durante un brainstorming io e i miei colleghi abbiamo parlato della parte più noiosa, stressante, perditempo (sopratutto se hai una scrittura orribile) del mondo: compilare moduli. Se già è un'attività frustante prova a farlo quando sei sotto stress, dove la vita della persona di fronte a te può dipendere da quello che scrivi e per questo hai poco tempo per agire.

Idea

Abbiamo quindi pensato a compilare moduli come il Triage e da quello ci siamo spostati a pensare più in grande. Una volta ricavato il Triage è possibile inserirlo nel database e ciò cambierebbe enormemente la struttura dell'ospedale: scambiare informazioni tra i dipendenti non è mai stato così facile, quasi automatico.

Implementazione

Abbiamo implementato una demo completamente funzionale di un'intera struttura ospedaliera di base in un tempo drasticamente ridotto. Utilizziamo le sessioni di Streamlit per emulare tre diversi operatori che interagiscono con il chatbot applicare un'architettura modulare per recuperare informazioni specifiche, compresa la struttura del codice fiscale e i protocolli di Triage per la classificazione dei pazienti. Recuperiamo tutte le informazioni sui pazienti fornite dall'operatore e caricate nel database.

Conoscenza

Abbiamo appreso sessioni con Streamlit, chain, recupero documenti dal web, includendo motori di ricerca come Tawin. Abbiamo studiato vettori e archiviazione, e cosa significhi un agente relativo a un LLM. Inoltre, abbiamo imparato a creare interfacce grafiche con Streamlit, a utilizzare le API di OpenAI, LangChain e, più in generale, l'architettura RAG.

Futuro

Avendo salvato i dati nel database sarebbe possibile implementare il chatbot affinché prenda lo storico dati e li utilizzi per intervenire più efficacemente sul paziente Con abbastanza fondi sarebbe una idea effettivamente realizzabile su scala nazionale, non ci sono attualmente competitor in Italia e il settore privato della salute sarebbe un buon mercato da cui iniziare.

Built With

• chain
• gpt-4o
• langchain
• llm
• rag
• sqlite
• streamlit
• tawin