Créez votre tableau de bord de santé alimenté par l'IA avec Falcon 180B

Développement d'un tableau de bord personnel de santé propulsé par l'IA

Bienvenue dans ce guide passionnant sur la création de votre propre tableau de bord personnel de santé tirant parti de la puissance du modèle de langage Falcon 180B ! À la pointe de l'intelligence artificielle et des soins de santé, ce tutoriel vous guidera dans la création d'un outil de gestion de la santé personnelle qui analyse les rapports médicaux pour fournir des informations exploitables adaptées à vos besoins.

Introduction au Falcon 180B

Ce modèle remarquable a été développé par le Technology Innovation Institute (TII) et est un modèle de langage open-source comportant un impressionnant 180 milliards de paramètres. Son vaste ensemble de données d'entraînement, comprenant environ 3,5 billions de tokens, le place sur un pied d'égalité avec des modèles de pointe comme GPT-3.5 et GPT-4. Avec de telles capacités, le Falcon 180B est exceptionnellement doué pour naviguer à travers les complexités de l'analyse des rapports médicaux.

Aperçu du Projet

Le tableau de bord personnel de santé sert de compagnon numérique pour votre santé. Sa fonction principale est de traiter les rapports médicaux, d'analyser les indicateurs de santé et de suggérer des recommandations de santé personnalisées basées sur les données analysées.

• Analyse des données : Dès le téléchargement du rapport, le Falcon 180B interprétera le contenu du document, extrayant les indicateurs de santé essentiels et identifiant les tendances pertinentes.
• Présentation Visuelle : Les indicateurs de santé seront affichés dans un format intuitif, permettant aux utilisateurs d'obtenir rapidement des informations sur leur santé.
• Suivi longitudinal : Les utilisateurs peuvent suivre leurs indicateurs de santé au fil du temps, évaluant les impacts des changements de mode de vie ou des interventions médicales.
• Recommandations Personnalisées : L'IA générera des conseils de santé sur mesure, des rappels pour les examens et des alertes pour les risques potentiels pour la santé.

Configuration de votre Environnement de Développement

Avant de plonger dans le code, il est crucial de configurer notre environnement de développement. Nous aurons besoin de Python pour le développement backend et de Node.js pour le travail frontend.

Prérequis

• Installez Python et Node.js.
• Clonez le dépôt du projet depuis GitHub.

Développement Backend avec FastAPI

En utilisant FastAPI, nous construirons le backend de notre application responsable de la gestion des téléchargements de fichiers, du traitement des rapports médicaux et de l'interface avec le modèle AI.

Composants Principaux de main.py

• Importations & Configuration : Les bibliothèques essentielles sont importées, y compris fastapi, les outils de traitement PDF, et la journalisation pour le dépannage.
• Configuration CORS : Assure que le frontend fonctionnant sur un port différent peut communiquer avec le backend.
• Configuration de l'API : Se connecte à l'API du modèle Falcon 180B pour les requêtes d'analyse.
• Téléchargement de Fichiers : Gestion robuste des fichiers PDF téléchargés, avec des vérifications pour le type et la taille des fichiers.

Analyse des Rapports Médicaux

Cette section se concentre sur la manière dont nous exploitons le modèle Falcon 180B pour extraire des informations des rapports soumis par les utilisateurs. L'objectif est de présenter des résultats cohérents que les utilisateurs peuvent facilement comprendre et sur lesquels agir.

L'Importance des Invites Dynamiques

Notre structure d'invite permet une flexibilité, s'adaptant à divers types de données médicales sans nécessiter de modifications de code. L'IA peut fournir des informations contextualisées et adapter les recommandations uniques au profil de santé de chaque utilisateur.

Exécution de l'Application

Pour voir notre travail prendre vie, nous vous guiderons à travers l'exécution de l'application en utilisant Uvicorn comme serveur :

1. Démarrez votre backend en naviguant vers le répertoire racine du projet et en exécutant python main.py.
2. Démarrez votre frontend en naviguant vers le répertoire my-app et en exécutant npm run dev.
3. Accédez à votre application à http://localhost:3000.

Conclusion

Vous avez construit un tableau de bord personnel de santé propulsé par l'IA innovant ! Ce projet permet aux utilisateurs d'interagir avec leurs données de santé à un niveau personnalisé, en utilisant la technologie moderne de l'IA en conjonction avec des pratiques de développement web robustes. Envisagez d'élargir ce projet avec une authentification utilisateur, une persistance des données ou des visualisations améliorées pour le rendre encore plus robuste.

Amusez-vous à explorer les subtilités de l'innovation technologique dans le domaine de la santé !