KI-gesteuertes persönliches Gesundheitsdashboard mit Falcon 180B-Tutorial

Entwicklung eines KI-gesteuerten persönlichen Gesundheitsdashboards

In der Ära des digitalen Gesundheitsmanagements wird es zunehmend entscheidend, künstliche Intelligenz zur Analyse persönlicher Gesundheitsdaten zu nutzen. Dieser Artikel beschreibt, wie man ein KI-gesteuertes persönliches Gesundheitsdashboard erstellt, das die fortschrittlichen Fähigkeiten des Falcon 180B-Modells nutzt.

Einführung

Willkommen, ich bin Sanchay Thalnerkar. In diesem Leitfaden werden wir ein persönliches Gesundheitsdashboard erstellen, das den Benutzern ermöglicht, ihre medizinischen Berichte zu analysieren und durch KI umsetzbare Gesundheitsinformationen zu erhalten. Das Falcon 180B, entwickelt vom Technology Innovation Institute (TII), spielt in diesem Bereich eine bedeutende Rolle mit 180 Milliarden Parametern und trainiert auf etwa 3,5 Billionen Tokens, ähnlich wie GPT-4.

Projektübersicht

• Dieses Dashboard dient Einzelpersonen, indem es die Interaktion mit medizinischen Daten vereinfacht.
• Es kann medizinische Berichte aufnehmen und analysieren und Gesundheitskennzahlen in einem verständlichen Format präsentieren.
• Benutzer können Trends im Laufe der Zeit einsehen, was ihnen hilft, die Auswirkungen von Änderungen des Lebensstils zu verfolgen.
• Die KI bietet personalisierte Gesundheitsempfehlungen basierend auf der Analyse.

Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

Bevor Sie das Dashboard erstellen, ist eine Einrichtung erforderlich:

• Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python und Node.js installiert sind.
• Klonen des Repositories: Verwenden Sie Git, um das Projekt-Repo zu klonen.

Einrichtung des API-Schlüssels

Erhalten Sie Ihren Falcon API-Schlüssel:

1. Besuchen Sie den AI71-Marktplatz und erstellen Sie ein Konto.
2. Erstellen Sie einen neuen API-Schlüssel und speichern Sie ihn sicher.

Leitfaden für main.py: Backend-Einrichtung

Die main.py-Datei verwaltet Uploads und verarbeitet Berichte. Sie führt Folgendes aus:

• Importieren der wesentlichen Bibliotheken, einschließlich FastAPI für die API-Entwicklung.
• Konfigurieren von CORS, um Cross-Origin-Anfragen vom Frontend zuzulassen.
• Führt den Datei-Upload und die erste Verarbeitung medizinischer Berichte durch.
• Verarbeitet die PDF-Inhaltsextraktion mit der PyPDF2-Bibliothek.
• Analysiert den Bericht mit dem Falcon 180B-Modell.

Die Macht dynamischer Eingabeaufforderungen

Das intelligente Design dieses Dashboards verwendet dynamische Eingabeaufforderungen, die auf jeden Berichtstyp zugeschnitten sind:

• Anpassungsfähigkeit: Verarbeitet verschiedene Datenformate.
• Personalisierung: Bietet einzigartige Gesundheitsinformationen.
• Zukunftssicher: Lässt sich leicht um neue Kennzahlen erweitern.

Ausführen der Anwendung

1. Aktivieren Sie das Backend mit python main.py.
2. Aktivieren Sie das Frontend mit npm run dev.
3. Ihre Anwendung ist unter http://localhost:3000 verfügbar.

Fazit

Sie haben erfolgreich ein persönliches Gesundheitsdashboard erstellt, das KI für Gesundheitsinformationen nutzt. Erwägen Sie, die Funktionen wie folgt zu erweitern:

• Benutzerauthentifizierung für sichere Erlebnisse.
• Datenpersistenz zur Verfolgung von Gesundheitstrends.
• Erweiterte Visualisierungsfunktionen.

Dieses Projekt zeigt die Schnittstelle zwischen Gesundheitsversorgung und Technologie und veranschaulicht, wie KI das Gesundheitsmanagement revolutionieren kann.

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