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title: OpScan.IA  DeepSeek-OCR +  Medical 
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# 🩺 OpenScanIA: Inteligencia Artificial para Entender Recetas Médicas

**OpenScanIA** es una aplicación que convierte imágenes de recetas médicas en explicaciones comprensibles para pacientes, integrando reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con modelos de lenguaje biomédico.

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## ✨ ¿Qué hace?

1. 📸 **Captura o carga una receta médica** (foto o escaneo).
2. 🧠 **Extrae texto con DeepSeek-OCR** (modelo open-source de alto rendimiento).
3. 💬 **Interpreta los textos médicos con BioMedLM** (modelo de Stanford).
4. 🤖 **Te muestra una explicación clara y contextualizada**, como si hablaras con un profesional de salud.

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## 🔧 Tecnologías usadas

| Componente        | Descripción |
|-------------------|-------------|
| 🤖 `DeepSeek-OCR` | Precisión del 97% en OCR multimodal bajo compresión visual baja [(arXiv)](https://arxiv.org/abs/2510.18234) |
| 🧠 `BioMedLM`     | Modelo biomédico entrenado por Stanford para comprensión y QA médica [(arXiv)](https://arxiv.org/abs/2403.18421) |
| 🎨 `Gradio 5`     | Interfaz amigable para uso web, compatible con Spaces |
| 💾 `llama.cpp` (opcional) | Modo local usando GGUF para offline inference |

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## 🚀 Cómo usarlo

1. Carga una imagen o toma una foto clara de la receta.
2. Espera unos segundos mientras la IA lee y entiende.
3. Recibe una explicación clara: dosis, advertencias y recomendaciones.

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## 🧪 Ejemplo

📷 Receta cargada:  
> *"Amoxicilina 500 mg cada 8 horas por 5 días"*

🧠 Interpretación:  
> *“Debes tomar Amoxicilina tres veces al día, preferiblemente después de las comidas. No la combines con bebidas alcohólicas.”*

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## 📌 Créditos

- Proyecto creado por **Jorge Iván Romero Gelvez**  
- Universidad Jorge Tadeo Lozano | [@jorgeiv500](https://huggingface.co/jorgeiv500)
- Modelos usados:  
  - [`deepseek-ai/DeepSeek-OCR`](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR)  
  - [`stanford-crfm/BioMedLM`](https://huggingface.co/stanford-crfm/BioMedLM)

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## 🛡️ Advertencia

> ⚠️ Esta aplicación es solo con fines demostrativos. No reemplaza el consejo de un profesional de la salud.

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## 📚 Referencias

- Wei, Sun, & Li (2025). *DeepSeek-VL: Efficient Vision-Language Models with Token Compression*. [arXiv:2510.18234](https://arxiv.org/abs/2510.18234)
- Bolton et al. (2024). *BioMedLM: A Biomedical Language Model Trained Exclusively on PubMed*. [arXiv:2403.18421](https://arxiv.org/abs/2403.18421)