Saidou-L2I/mediscan-africa

📌 Description du projet Ce projet consiste en le développement d’une application web intelligente permettant la détection précoce du diabète et du cancer à l’aide de techniques de Machine Learning. # MediScan Africa - Plateforme IA de Detection de Maladies ## Description Plateforme d'aide au diagnostic medical utilisant l'IA pour les professionnels de sante. ## Modele ML - Un seul modele `model.pkl` (entraine sur Colab) utilise en inference. ## Installation locale (MySQL requis) python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt # Configurer MySQL via .env (DATABASE_URL) - obligatoire python scripts/init_db.py python run.py Puis ouvrir localhost ## Modele unique (Colab) Place les fichiers de modele dans `static/models/`. L'app ne fait pas d'entrainement local. ## Deploiement direct 1. Installer MySQL et creer une base (ex: `mediscan_db`). 2. Copier `.env.example` vers `.env` et mettre a jour `DATABASE_URL` (obligatoire). 3. Lancer les migrations/tables puis demarrer l'app : python scripts/init_db.py gunicorn -w 2 -b 0.0.0.0:5000 run:app ## API - `POST /diagnostic` (compatible aussi `POST /api/diagnostic`) - `GET /patient/ /historique` - `GET /stats/aggregees` (compatible aussi `GET /api/stats`)