Proyecto de Detección de medicamentos por IA

Detector medi-IA es una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) diseñada para ayudar a los usuarios a procesar texto en tiempo real de imágenes o videos. Gracias a tecnologías avanzadas como el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y procesamiento de lenguaje natural, el programa puede captar textos de cualquier fuente visual y ofrecer respuestas contextualizadas, realizar consultas y exportar el historial que el usuario tiene.

Descripción

El sistema consta de una interfaz web donde se puede activar y desactivar la cámara, capturar una imagen, y procesar el texto detectado en la imagen para obtener detalles sobre medicamentos (nombre comercial, nombre científico, acción farmacológica, etc.) utilizando un modelo de inteligencia artificial. Los resultados y el historial de consultas se almacenan en el localStorage y se pueden exportar a un archivo .txt.

Requisitos

• Cámara web o de dispositivo móvil, laptop.
• Navegador compatible con la API de acceso a la cámara por ejemplo:

Firefox
Microsoft Edge
Google Chrome
Safari
Brave

• Conexión a internet estable.

Instalación

1. Clona este repositorio o descarga los archivos del proyecto.
2. Asegúrate de tener las claves de APIS necesarias.
3. Abre la carpeta del proyecto en tu IDE o editor de código preferido.
4. AEjecuta el archivo index.html en tu navegador para visualizar.

Funcionalidades

1. Acceso a la Cámara:

   • Permite al usuario activar y desactivar la cámara.
   • Los usuarios pueden seleccionar entre varias cámaras disponibles.
   • La cámara se muestra en tiempo real en la interfaz.
   • Se puede capturar una imagen de la vista de la cámara.

2. Captura y Procesamiento de Texto:

   • El texto en la imagen capturada se procesa usando OCR.
   • Los resultados de OCR se muestran en la interfaz.
   • Si el texto hace referencia a un medicamento, el sistema genera detalles sobre el medicamento.

3. Interacción con la IA:

   • Usando la Inteligencia Artifical, el sistema proporciona respuestas detalladas sobre medicamentos.

4. Historial de Consultas:

   • El historial de consultas y respuestas se guarda en el localStorage.
   • Se puede visualizar el historial de consultas previas en la interfaz.
   • Se puede eliminar entradas del historial.
   • El historial se puede exportar a un archivo .txt.

Tecnologías

Tecnología	Descripción
JavaScript (Frontend)	Utilizado para la captura de imágenes, la interacción con la API de OCR, y la visualización de los resultados.
HTML/CSS (Frontend)	Estructura y estilos para la interfaz de usuario.
API OCR.space	Para realizar el reconocimiento óptico de caracteres en las imágenes capturadas.
Node.js (Backend)	Para la gestión de las solicitudes API y la comunicación entre el frontend y el backend.
emailjs (Backend)	Para el envio de mensajes a traves de correo electronico.

Funciones Principales

Función	Descripción
requestCameraPermission()	Solicita permisos para acceder a la cámara.
getCameras()	Obtiene las cámaras disponibles.
activateCamera()	Activa la cámara seleccionada.
deactivateCamera()	Desactiva la cámara.
captureBtn.addEventListener()	Captura la imagen y procesa el texto usando OCR.
model.generateContent()	Interactúa con el modelo de IA para generar respuestas relacionadas con medicamentos.

Uso

1. Activar la cámara: Haz clic en el botón de cámara para activar la cámara. Si hay varias cámaras disponibles, selecciona una de la lista desplegable.
2. Capturar texto: Haz clic en el botón "Capturar texto" para tomar una foto del texto que aparece en la cámara. El texto detectado se procesará automáticamente.
3. Historial de consultas: Haz clic en "Ver Historial" para revisar las consultas anteriores y sus respuestas. Puedes eliminar entradas del historial o exportarlo.
4. Exportar Historial: Haz clic en "Exportar Historial" para descargar el historial de consultas y respuestas como un archivo .txt.

🛠️ Instalación

Clonar repositorio:

git clone https://github.com/Devmike117/medi-IA.git

Contribuciones

Si deseas contribuir al proyecto, siéntete libre de hacer un fork del repositorio y enviar pull requests con tus cambios.

Tecnologías Web (Frontend y Backend):

JavaScript se utiliza para gestionar la interacción con el usuario, procesar imágenes y mostrar los resultados en tiempo real. Node.js se encarga de la gestión de solicitudes API y la comunicación entre el frontend y el backend. Estas tecnologías son ampliamente utilizadas y cuentan con un ecosistema maduro y eficiente que facilita el desarrollo de aplicaciones web interactivas.

Demanda y Potencial del Proyecto El sistema responde a una creciente necesidad de accesibilidad y rapidez en la obtención de información sobre medicamentos. En especial, su uso en dispositivos móviles y entornos de salud puede proporcionar una herramienta vital en situaciones de emergencia o consulta rápida. Esto aumenta la viabilidad comercial y social del proyecto, ya que podría tener aplicaciones directas en la medicina, farmacias y el sector sanitario.

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Autor

Miguel GH