GithubHelp home page GithubHelp logo

anais's Introduction

Sistema de Apoio à Decisão Médica Baseado em Anaís

O Sistema de Apoio à Decisão Médica Baseado em Anaís é um sistema de apoio a decisão médica baseado em busca por evidência e conhecimento coletivo que foi desenvolvido com base no modelo ANAIS, proposto como tese de doutorado do Doutor Adriano Araújo Santos.

Versão

1.0

Tech

No processo de desenvolvimento do Sistema de Apoio à Decisão Médica Baseado em Anaís foram utilizadas as seguintes tecnologias:

Versões

A maioria das dependências é automaticamente gerenciada pelo NuGet (ou seja, ao compilar o projeto, o NuGet cuidará de baixar, configurar e instalar as versões corretas das bibliotecas). As dependências acima que contém uma versão especificada são as únicas que não são gerenciadas pelo NuGet.

Instalação e configuração

###Passos gerais

  1. Instalar .NET Framework, ASP.NET MVC 4, Microsoft SQL Server
  2. Instalar e configurar o GoldenAccess
  3. Instalar e configurar o GoldenTrack
  4. Baixar o código do repositório e realizar o build para instalação de dependências
  5. Instalar e configurar o Solr
  6. Rodar o Solr
  7. Rodar o sistema

####Versão curta:

O diretório /resources/solr contém um core a ser instalado no Solr.

####Passo a passo:

  1. Instale o Solr na sua máquina. A versão utilizada como referência é a 5.1.0
  2. Copie o diretório /resources/solr do repositório sobre o diretório de instalação do Solr. Este processo irá apenas acrescentar o core diagnostico_web no local apropriado dos diretórios do Solr.
  3. Execute o Solr (no Windows: /path/to/Solr/bin/cmd.exe start).
  4. Acesse http://localhost:8983/solr/#/diagnostico_web e verifique se o core está listado na opcão Core Admin (o processo de core auto-discovery deve ter encontrado o core do sistema). Caso ele não esteja carregado, selecione o botão Load.

Autor

Sistema idealizado pelo MSc. Adriano Araújo Santos para sua tese de doutorado.

  • SANTOS, A. A. A conceptual framework for helping in decision-making mitigating uncertainty and risks faced by specialist physicians in the analysis of rare clinical cases. In: HEALTHCON, 2014, Orlando.

Software desenvolvido por Lucas Azevedo e Adriano Santos.

Licença

Necessita de permissão do proprietário para uso do produto desenvolvido.

anais's People

Contributors

adrianosantospb avatar

Watchers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.