medisecreter

import pandas as pd from transformers import pipeline

1. محاكاة لجدول الحالات في المصحات (يمكن استبداله بملف إكسل لاحقاً)

data = { "المريض": ["محمد علي", "فاطمة أحمد", "خالد عبدالله"], "المصحة": ["مصحة الشفاء", "مصحة الأمل", "مصحة الشفاء"], "الموعد": ["غداً 9:00 صباحاً", "اليوم 2:00 ظهراً", "بعد غد 11:00 صباحاً"], "الحالة": ["متابعة بعد العملية", "فحص دوري", "استشارة جديدة"] } df = pd.DataFrame(data)

2. تحويل الجدول إلى نص يستطيع السكرتير فهمه

schedule_text = df.to_string(index=False)

3. إعداد السكرتير الذكي من Hugging Face

print("جاري تشغيل سكرتير المصحات...") assistant = pipeline("text-generation", model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")

4. توجيه سؤال للسكرتير بناءً على جدول المصحات

prompt = f""" أنت سكرتير طبي ذكي ومحترف. بناءً على جدول المصحات والحالات التالي: {schedule_text}

الرجاء الإجابة على هذا السؤال بوضوح واختصار: ما هي الحالات الموجودة اليوم في "مصحة الأمل"؟ """

response = assistant(prompt, max_length=200) print(response[0]['generated_text'])