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'])