Ваш личный помощник в мире медицинских знаний, адаптированный под местные учебные программы с гибридной архитектурой для высших учебных заведений
В современном медицинском образовании студенты сталкиваются с двумя ключевыми проблемами:
- Информационная перегрузка: Огромное количество учебных материалов и сложность поиска нужной информации
- Несоответствие источников: Международные ресурсы часто не соответствуют локальным учебным программам
DocMentor решает эти проблемы, предоставляя:
- 📚 Мгновенный доступ к релевантной информации из ваших учебников
- 🎯 Точные ответы, соответствующие вашей учебной программе
- 💡 Помощь в понимании сложных медицинских концепций
- ✨ Возможность загружать и использовать собственные материалы
- 🏥 Виртуальные пациенты для практики клинических навыков
- 🎮 Геймификация обучения для повышения мотивации и вовлеченности
- Низкие задержки: Быстрая обработка запросов в кампусе
- Автономность: Возможность работы даже при отсутствии интернет-соединения
- Безопасность: Университеты сохраняют контроль над локальными данными
- Офлайн-синхронизация: Работа без постоянного подключения к интернету
- Централизованное управление: Единая база знаний, синхронизация обновлений
- Доступ из любой точки: Подключение к облачному серверу при необходимости
- Расширение возможностей: Дополнительные вычислительные ресурсы
- Оптимальное распределение нагрузки: Edge-серверы обрабатывают основную нагрузку
- Масштабируемость: Легкое добавление новых вузовских узлов
- Гибкость: Возможность работы в различных режимах в зависимости от условий
- Элементы игры: Лидерборды, значки, баллы и уровни для мотивации студентов
- Челленджи и квесты: Ежедневные/еженедельные задания по сложным темам
- Награды: Система бонусов за активное участие, способствующая устойчивому обучению
- Интерактивные клинические сценарии: Моделирование клинических случаев
- Обратная связь: Анализ принятых решений и рекомендации по оптимальным алгоритмам
- Безопасная практика: Отработка навыков без риска для реальных пациентов
- Персонализация: Подстройка материалов под индивидуальный темп и стиль обучения
- Прогнозирование: Выявление пробелов в знаниях на ранних этапах
- Оптимальный путь: Рекомендации по оптимальной последовательности обучения
- Интеграция с DICOM: Работа с форматами медицинских изображений
- Обучающие модули: Интерпретация рентгенограмм, КТ, МРТ и других изображений
- Сравнительный анализ: База данных патологий для сравнения и обучения
- Актуальные данные: Подключение к медицинским базам и научным журналам
- Постоянное обновление: Получение свежих протоколов лечения и рекомендаций
- Коллаборация: Форумы, групповые чаты, обмен материалами
- Менторство: Система для обмена опытом между студентами и преподавателями
- Совместимость: Работа с популярными системами управления обучением
- Синхронизация: Единая точка доступа к учебным материалам
- Единый вход: Использование существующих учетных записей университета
DocMentor/
├── Core/
│ ├── Qwen2.5-MED-3B + ITK-SNAP # Специализированная языковая модель для медицины
│ ├── Vector Database # Эффективное хранение знаний
│ ├── TREAD Engine # Оптимизация обработки токенов
│ ├── PDF Processor # Продвинутая обработка документов
│ └── Mode Manager # Управление режимами работы
│
├── Interface/
│ ├── Streamlit App # Веб-интерфейс
│ ├── Mobile App # Мобильное приложение
│ └── Mode Switcher # Переключатель режимов
│
├── Edge/
│ ├── Local Server # Компоненты для локальных серверов в вузах
│ ├── Sync Manager # Менеджер синхронизации с облаком
│ └── Offline Mode # Функциональность работы без интернета
│
├── Cloud/
│ ├── Central Server # Центральный облачный сервер
│ ├── Update Manager # Менеджер обновлений
│ └── Backup System # Система резервного копирования
│
└── Knowledge Base/
├── Local Storage # Приватное хранилище
├── Cloud Storage # Облачное хранилище
├── Medical Terms # База медицинских терминов
├── Base Books # Основная медицинская библиотека
└── User Books # Пользовательские материалы
- 🧠 Специализированная медицинская модель Qwen2.5-MED-3B с ITK-SNAP
- 📊 Векторная база данных для быстрого поиска
- 🔍 Продвинутая обработка медицинских текстов и изображений
- 🚀 25x ускорение на слабых CPU благодаря TREAD
- 🔄 Гибридная архитектура edge/cloud
- 🔒 Защита конфиденциальности и работа офлайн
TREAD (Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training) - это инновационный метод обработки токенов, значительно повышающий эффективность работы языковой модели. В DocMentor мы адаптировали TREAD для оптимизации работы с медицинскими текстами.
-
Умная маршрутизация:
- Динамическое распределение токенов по слоям модели
- Приоритизация медицинских терминов
- Адаптивные пороги важности для разных слоев
-
Оптимизация производительности:
- Ускорение обработки текста в 25 раз
- Снижение потребления памяти
- Эффективная работа на CPU
-
Медицинская специализация:
- Встроенная база медицинских терминов
- Специальные веса для профессиональной лексики
- Контекстно-зависимая обработка
- Скорость: Ответы в пределах 0.5-1 секунды благодаря TREAD и edge-архитектуре
- Точность: >95% релевантных ответов
- Объем: Поддержка >500 медицинских книг и локальных баз данных
- Память: Оптимизировано для работы с 4GB RAM на локальных узлах
- Ускорение: 25x быстрее стандартной обработки
- Масштабируемость: Поддержка до 50 одновременных узлов для разных вузов
- 🤖 Telegram-бот интерфейс
- 🌐 Мультиязычность (UZ/RU/EN)
- 📱 Мобильное приложение
- 💻 Кроссплатформенный десктоп клиент
- 🤝 Интеграция с популярными LMS
- 📊 Расширенная аналитика
- 🚀 Дальнейшая оптимизация TREAD
- 🏥 Расширение базы виртуальных пациентов
- 🔍 Улучшение модуля анализа медицинских изображений
Мы открыты для сотрудничества! Особенно приветствуются:
- 👨⚕️ Медицинские студенты с идеями
- 👩🏫 Преподаватели с методическими материалами
- 👨💻 Разработчики с техническими улучшениями
- 🔬 Исследователи в области AI и ML
- 🌍 Специалисты в области медицинского образования
- 📧 Email: temurturayev7822@gmail.com
- 📱 Telegram: @Turayev_Temur
- 🌐 LinkedIn: Temur Turaev
Этот проект распространяется под MIT лицензией. Подробности в файле LICENSE