Wszystkie projekty
🧠 HealthTech · AI Therapy

SensumAI

Multimodalny system terapeutyczny AI analizujący emocje w czasie rzeczywistym przez wideo, audio i tekst

3 kanały analiza multimodalna
4 agenty równoległa analiza AI
Real-time streaming odpowiedzi
Przewiń w dół
Klient Projekt własny / R&D
Branża HealthTech / Mental Health
Czas trwania 3 tygodnie (MVP)
Moja rola AI Architect & Full-Stack Developer
01

Przegląd projektu

SensumAI to multimodalny system terapeutyczny oparty na sztucznej inteligencji, który analizuje stan emocjonalny użytkownika w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów, system integruje trzy kanały sensoryczne: Wideo (mimika twarzy), Audio (ton głosu) oraz Tekst (treść wypowiedzi), aby stworzyć holistyczny model psychologiczny rozmówcy (Deep Profiling). Architektura Multi-Agent Swarm zapewnia głębię psychologiczną niespotykaną w prostych wrapperach GPT.

👁️ Analiza mimiki twarzy (face-api.js + Python Vision)
🎤 Analiza emocji w głosie (Audio ML Pipeline)
🤖 Multi-Agent Swarm (4 wyspecjalizowane AI)
📊 Real-time Data Fusion (3 kanały → 1 profil)
02

Wyzwanie

Tradycyjne chatboty terapeutyczne bazują wyłącznie na tekście, ignorując kluczowe sygnały niewerbalne stanowiące 93% komunikacji emocjonalnej. Potrzebny był system zdolny do holistycznej analizy użytkownika - łączący to co mówi, jak mówi i jak wygląda podczas mówienia - w czasie rzeczywistym.

  • Tekst to tylko 7% komunikacji emocjonalnej
  • Synchronizacja 3 strumieni danych w real-time
  • Złożoność modeli ML dla audio i wideo
  • Latencja przy strumieniowaniu odpowiedzi AI
03

Rozwiązanie

Zaprojektowałem architekturę hybrydową: Blazor Server jako orkiestrator z mikroserwisami Python dla ML. Kluczowa innowacja to Multi-Agent Swarm - 4 wyspecjalizowane asystenty AI pracujące równolegle: HelenAI (główna persona terapeutyczna), EmoAnalyst (analiza emocji i osobowości), MentalModelAnalyst (12 archetypów mentalnych), TherapistModelAnalyst (strategia terapii). Streaming przez SSE zapewnia efekt pisania na żywo. Face-api.js renderuje siatkę twarzy client-side, odciążając serwer.

Wykorzystane technologie

.NET 8
Blazor Server
SignalR
OpenAI Assistants API
GPT-4
Python
TensorFlow.js
face-api.js
FFmpeg
WebRTC
MudBlazor
04

SensumAI

05

Rezultaty

3 kanały
analiza multimodalna

Wideo + Audio + Tekst

4 agenty
równoległa analiza AI

Swarm Architecture

Real-time
streaming odpowiedzi

SSE + SignalR

💬 Komentarze (0)

?

Zostaw komentarz

💭

Bądź pierwszy, który skomentuje!

🚀

Masz podobny projekt?

Porozmawiajmy o tym, jak mogę pomóc Twojej firmie osiągnąć podobne rezultaty.

Asystent AI Damiana

Online • Odpowiadam natychmiast

Cześć! 👋

Jestem asystentem AI Damiana. Zapytaj mnie o technologie, projekty lub jak mogę Ci pomóc!

Powered by GPT-5.6 • Odpowiedzi mogą zawierać błędy

Rejoining the server...

Rejoin failed... trying again in seconds.

Failed to rejoin.
Please retry or reload the page.

The session has been paused by the server.

Failed to resume the session.
Please reload the page.