はじめに
今回のハッカソンではチーム import 好き好きクラブ として参加させていただきました.
本記事では,開発したアプリや工夫,感想についてまとめていきたいと思います.
参加したきっかけ
参加できそうなハッカソンはないかと探していた所,発見し応募させていただきました.
アイデアと制作物
私達のチームでは,(病院に行くか,行かないか微妙な症状でも)患者が病院へ行く場合が多く,医師のリソースが不足しているという課題に着目しました.
その場で,行くべきか否かの判断材料を提供してくれるかかりつけ医のようなAIがあったら良いと思いかかりつけAIという患者情報(カメラの様子，ウェアラブルデバイスのデータ，既往歴)から総合的に判断するアプリを作成しました.
- ホーム画面
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利用者の情報(身長体重,既往歴など)を登録
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画像認識で患者の状態を取得(今回は表情認識)
- レポートを生成(患者と医療従事者向け)
患者情報(画像認識結果,ウェアラブルデバイスのデータ,既往歴)を元にAIが作成します.
医療従事者向けのレポートには,参考論文を追記したレポートが生成されておりAIの判断根拠や既往歴なども記載されているため診療時間の短縮にも繋がります.
技術的な工夫
- Teachable Machineを使用した画像認識機能の実装
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医療系に特化したツールOpenEvidenceを導入して参考論文を取得
https://www.openevidence.com/ -
レポート生成にはOpenAIのAPIを利用
感想
- 発表の打ち合わせが出来ておらず,時間を上手く使えなかった. (直前まで開発してたのが原因)
- テーマ設定で時間をかけすぎてしまい,開発時間と睡眠時間が足りなさすぎた.
- vibe coding便利だが,自分のアイデアを上手く言語化して伝えるのが中々に難しい.
苦労することも有りましたが,状況を楽しみながら全力で開発できました！ありがとうございました！