🌟 Galenus AI: Asistente Médico Inteligente 🌟

Versión: 2.0
Autor: Alexander Saravia
Fecha de creación: 12/01/2025

📖 Descripción del Proyecto

Galenus AI es un asistente inteligente diseñado para brindar recomendaciones e insights sobre síntomas y recetas médicas. Este sistema analiza documentos médicos como imágenes, audio, PDF, Excel, y Word, proporcionando contextos relevantes, realizando búsquedas en la web y gestionando conocimiento a través de una arquitectura modular y escalable.

Este proyecto combina lo mejor de las tecnologías modernas para ofrecer una solución eficiente, segura y orientada a las necesidades médicas.

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📂 Estructura del Proyecto

galenus_ai/
├── data/                     # Almacena datos de entrada y salida para pruebas
│   ├── input/                # Documentos de entrada (PDF, imágenes, etc.) 
│   └── output/               # Resultados procesados
├── docs/                     # Documentación del proyecto
├── infra/                    # Infraestructura y configuración
│   ├── configs/              # Archivos de configuración (.env)
│   └── docker/               # Archivos Docker
├── src/                      # Código fuente del proyecto
│   ├── backend/              # Backend principal (FastAPI)
│   │   ├── app.py            # Punto de entrada del backend
│   │   └── requirements.txt  # Dependencias del backend
│   ├── frontend/             # Frontend (Flask)
│   │   ├── app.py            # Punto de entrada del frontend
│   │   └── requirements.txt  # Dependencias del frontend
│   ├── orchestrator/         # Orquestador para enrutar datos
│   │   └── main.py           # Lógica del orquestador
│   ├── processors/           # Procesadores de datos
│   │   ├── text/             # Procesamiento de texto
│   │   ├── image/            # Procesamiento de imágenes
│   │   └── audio/            # Procesamiento de audio
│   ├── knowledge_base/       # Base de conocimiento (ChromaDB/OpenSearch)
│   │   └── database.py       # Conexión a la base vectorial
│   └── cache/                # Gestión de caché (Redis)
│       └── redis_handler.py  # Conexión y manejo de Redis
├── tests/                    # Pruebas del proyecto
│   ├── unit/                 # Pruebas unitarias
│   └── integration/          # Pruebas de integración
├── docker-compose.yml        # Configuración de Docker Compose
├── .gitignore                # Configuración para ignorar archivos en Git
├── README.md                 # Documentación principal del proyecto

🛠️ Tecnologías Utilizadas

Tecnología	Uso
Python 🐍	Desarrollo del backend y microservicios (FastAPI).
Docker 🐳	Contenerización de los servicios para despliegue y escalabilidad.
PostgreSQL 🐘	Persistencia de datos: almacenamiento de logs y gestión de roles.
Redis 🏎️	Caché de datos para mejorar el rendimiento (manejo de tokens y consultas frecuentes).
OpenSearch 🔍	Base de conocimiento vectorial (alternativa: ChromaDB).
Flask 🍰	Orquestación de servicios y punto de acceso a la interfaz web.

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🚀 Características Principales

🎯 Asistente IA

• Responde preguntas médicas basadas en síntomas y recetas.
• Genera recomendaciones contextuales apoyadas por búsquedas en la web.

🗂️ Procesamiento de Documentos

• Soporte para múltiples formatos: imágenes, audio, PDF, Excel, Word, etc.
• Análisis detallado y extracción de insights.

⚙️ Arquitectura Modular

• Orquestador de Entradas: Administra y distribuye los datos a los procesadores correspondientes.
• Procesadores especializados:
  • Texto 📝
  • Imágenes 🖼️
  • Audio 🎙️
• Organizador de Conocimiento: Integra los datos procesados en una base vectorial.

🧠 Base de Conocimiento

• OpenSearch o ChromaDB: Almacenamiento y recuperación de información relevante utilizando embeddings vectoriales.

🔒 Seguridad

• Integración con roles y permisos para garantizar accesos controlados.
• Implementación de protocolos HTTPS para la protección de datos.

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📊 Estructura de la Arquitectura

Componentes Clave

1. Asistente IA: Motor principal que integra procesadores y la base de conocimiento.
2. Orquestador de Entradas: Gestiona y enruta documentos a los procesadores adecuados.
3. Procesadores: Analizan datos en diferentes formatos.
4. Cache 1 y Cache 2: Redis para optimización de consultas.
5. Base de Conocimiento: Recupera información clave de forma eficiente.
6. Logs y Roles: Manejo de datos de interacción y control de acceso.

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🌐 Cómo Ejecutar el Proyecto

1️⃣ Prerrequisitos

• Docker 🐳
• Python 3.9+ 🐍
• Redis 🏎️
• PostgreSQL 🐘
• OpenSearch o ChromaDB 🔍

2️⃣ Configuración

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/tuusuario/galenus-ai.git
   cd galenus-ai

2. Configura las variables de entorno en un archivo .env:

   POSTGRES_USER=usuario
   POSTGRES_PASSWORD=contraseña
   REDIS_URL=redis://localhost:6379
   OPENSEARCH_URL=http://localhost:9200
   

3️⃣ Despliegue

• Usa Docker Compose para ejecutar los servicios:

  docker-compose up -d

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🛡️ Seguridad y Buenas Prácticas

• Cifrado de datos: Implementa HTTPS para las comunicaciones entre cliente y servidor.
• Gestión de secretos: Utiliza herramientas como HashiCorp Vault para almacenar claves sensibles.
• Monitoreo: Incorpora Prometheus y Grafana para métricas y visualización.

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🛠️ Futuras Mejoras

• Implementación de Graph RAG para un análisis más detallado.
• Escalabilidad a Kubernetes para manejo de mayor tráfico.
• Soporte para nuevos formatos de documentos y modelos de análisis avanzados.

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🤝 Contribuciones

¡Eres bienvenido a contribuir! Abre un issue o crea un pull request con tus sugerencias y mejoras. 🚀

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Espero que esta descripción sea útil para tu repositorio en GitHub. ¡Avísame si necesitas más detalles! 🎉