Conception d’un chatbot pour faire l’analyse du sentiment des patients : Cas du CSCOM de Sangarébougou
Mots-clés :
NLP, Santé, Intelligence Artificielle, CSCOMRésumé
Ce travail explore l'utilisation de l'apprentissage profond et du traitement du langage naturel pour développer des chatbots médicaux capables de diagnostiquer et de recommander des traitements en fonction des symptômes rapportés par les utilisateurs. En se concentrant sur la commune rurale de Sangarébougou, au Mali, le projet détaille les étapes de développement, de collecte de données, d'analyse et de formation des modèles. L'utilisation de bibliothèques Python telles que TensorFlow et NLTK est soulignée pour la mise en œuvre de techniques de traitement du texte et d'apprentissage automatique. Les résultats mettent en évidence l'efficacité de ces méthodes pour la création d'un chatbot capable de répondre avec précision aux besoins médicaux des utilisateurs, ce qui contribue à améliorer l'accès aux soins de santé dans les zones rurales.
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