API SATCLIN para análise de feedbacks de pacientes

Descrição do Projeto

Este projeto foi desenvolvido como parte da disciplina Construção de APIs para Inteligencia Artificial da pós-graduação em Sistemas e Agentes Inteligentes da UFG. A API foi construída utilizando o FastAPI e tem como objetivo fornecer 2 serviços de inteligencia artificial na área da saúde:

• Análise de sentimentos dos feedbacks dos pacientes de uma unidade de saúde.
• Geração de texto baseada nos feedbacks para sugerir melhorias contínuas.

Equipe

• Samantha Adiely Alecrim
• Edson Laranjeiras
• Billy Fádel

Funcionalidades

1. Análise de sentimento

• Utiliza um modelo de linguagem natural (LLM), para classificar um texto como Positivo, Neutro ou Negativo.
• Aplicação na área da saúde: auxiliar na interpretação dos feedbacks de pacientes, ajudando na tomada de decisões.

2. Geração de texto

• Com base no feedback do paciente, gera sugestões de melhorias contínuas para a unidade de saúde, utilizando IA.
• Aplicação: Pode ser utilizado por gestores para implementar mudanças baseadas nas percepções dos pacientes.

Instalação

1. Clone este repositório:

• git clone https://github.com/Adiely/projeto_API.git

2. Crie e ative um ambiente virtual:

• python -m venv venv # Criar um ambiente virtual
• venv\Scripts\activate # Ativar no Windows

3. Instale as dependências:

• pip install -r requirements.txt

Execução

1. Rodar o servidor FastAPI

• fastapi dev main.py ou
• uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

2. Testar os endpoints

A API estará disponível em:

• Documentação Swagger (para testar os endpoints): http://127.0.0.1:8000/docs
• Documentação Redoc (documentação): http://127.0.0.1:8000/redoc