La salud es el activo más precioso de un individuo y la atención médica es uno de los vehículos para preservarla. El gasto del gobierno indio en el sistema de salud es relativamente bajo (1.2% del PIB). En consecuencia, los centros de atención médica secundaria y terciaria del gobierno en India (que se presume que tienen calificaciones superiores a la media) siempre están abarrotados. En los centros de atención médica terciaria, como el Instituto All India de Ciencias Médicas (AIIMS), los pacientes a menudo no pueden articular correctamente sus problemas al personal de recepción del centro de salud, lo que dificulta que estos pacientes sean dirigidos al departamento de salud correcto. En este documento, proponemos un sistema que escaneará recetas, cartas de referencia e informes de diagnóstico médico de un paciente, procesará la entrada utilizando motores de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), junto con herramientas de procesamiento de imágenes, para dirigir al paciente al departamento más relevante. Hemos implementado y probado partes de este sistema en el que un paciente ingresa sus síntomas y/o diagnóstico provisional; el sistema sugiere un departamento basado en esta entrada del usuario. Nuestro sistema sugiere el departamento correcto el 70.19% de las veces. Tras una investigación más profunda, encontramos que un departamento particular del hospital estaba sobrerrepresentado. Eliminamos el departamento de los datos y el rendimiento del sistema mejoró al 92.7%. Nuestro sistema actualmente hace sus sugerencias utilizando un algoritmo de bosque aleatorio que ha sido entrenado utilizando dos repositorios de información: datos de síntomas y enfermedades, descripción funcional de cada departamento médico. Es nuestra suposición informada que, una vez que hayamos incorporado información médica y datos de imágenes de diagnóstico para entrenar el sistema; y la historia clínica completa del paciente, el rendimiento del sistema mejorará aún más.