Hệ thống theo dõi và hỗ trợ chăm sóc sức khoẻ thông minh cho người Việt có tên VAIPE do nhóm nghiên cứu tại Trung tâm Sức khỏe thông minh VinUni-Illinois, trường Đại học VinUni và các cộng sự tại Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, phát triển. Giải pháp này đã được trao top 5 giải AI Awards 2022.

Giao diện giải pháp VAIPE với chức năng nhận diện tự động hình ảnh viên thuốc và tra cứu thông tin thuốc. Ảnh: NVCC

Đây là giải pháp khai thác các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học dữ liệu (Data Science), có chi phí thấp, dễ sử dụng và tiếp cận ở quy mô lớn nhằm nâng cao sức khỏe cộng đồng. VAIPE cung cấp một nền tảng di động cho phép thu thập, quản lý, phân tích dữ liệu sức khỏe cá nhân, tự động nhận dạng thuốc từ hình ảnh chụp viên thuốc. Thói quen sử dụng thuốc, nhịp tim, huyết áp, chỉ số chiều cao, cân nặng... sẽ được thu thập và phân tích nhằm đưa các khuyến cáo về việc sử dụng thuốc an toàn, cảnh báo uống nhầm thuốc, phân tích giúp chẩn đoán sớm các bệnh lý.

Theo TS Phạm Huy Hiệu, Phó giám đốc Trung tâm Sức khỏe thông minh VinUni-Illinois, đồng chủ nhiệm dự án, giải pháp tích hợp các công nghệ AI đã huấn luyện trên các cơ sở dữ liệu quy mô lớn, đa dạng của người Việt cho phép phân tích dữ liệu tự động và chính xác. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng nền tảng di động tích hợp AI cho phép thu thập dữ liệu tập trung để hình thành hồ sơ sức khỏe, hỗ trợ quản lý điều trị bệnh. Các chỉ số như thông tin thuốc, nhịp tim, huyết áp... được thu thập theo thời gian thực giúp xây dựng cơ sở dữ liệu quy mô lớn phục vụ phát triển thuật toán AI cảnh báo sớm và theo dõi tiến trình phát triển bệnh.

Đây là lần đầu tiên các thuật toán AI mới được giới thiệu cho phép nhận diện chính xác các loại thuốc từ dữ liệu hình ảnh và có khả năng phát hiện thuốc uống sai đơn. Chức năng tự động nhận dạng thuốc qua hình ảnh chụp viên thuốc sẽ giúp tìm kiếm thông tin (gồm công dụng, liều dùng) cùng các khuyến cáo về tác dụng phụ khi sử dụng. Tính năng này được kỳ vọng sẽ giúp giám sát quá trình sử dụng thuốc để tránh những sai sót. Hệ thống cũng tự động trích xuất và nhận dạng thông tin từ hình chụp đơn thuốc, qua đó giúp lập lịch và quản lý uống thuốc, để người dân có thể tiếp cận các thông tin phân tích về sức khỏe cá nhân kịp thời. Các bác sĩ cũng có thể tiếp cận các chỉ số sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian thực và đưa ra khuyến cáo cần thiết. Đặc biệt, thuật toán AI do nhóm phát triển sử dụng mạng đồ thị (graph neural networks) và kỹ thuật học đối sánh (contrastive learning) nhằm cảnh báo người dùng uống nhầm thuốc từ việc phát hiện thuốc sai đơn. "Độ chính xác của các thuật toán này vượt trội hoàn toàn so với các phương pháp truyền thống hiện có", anh nói.

Bên cạnh đó hệ thống còn giúp tự động phân loại các thiết bị đo y tế và nhận dạng các chỉ số đo sức khỏe. Khả năng số hóa tín hiệu điện tâm đồ (ECG) từ hình chụp, cũng giúp phát hiện bất thường về tim mạch. Đồng thời, hệ thống còn tích hợp nền tảng học phân tán cho phép bảo vệ dữ liệu cá nhân của người dùng.

Hiện nhóm đã xây dựng các cơ sở dữ liệu quy mô lớn về hình ảnh viên thuốc, hình ảnh đơn thuốc, bộ dữ liệu về thiết bị y tế đo đạc và trích xuất chỉ số sức khỏe, bộ dữ liệu về chỉ số điện tâm đồ (ECG). Nguồn dữ liệu lớn và phong phú sẽ được mở cho cộng đồng khoa học và sử dụng làm nền tảng xây dựng chính sách và phát triển các dịch vụ y tế công cộng để mang lại lợi ích cho người Việt.

P.A.T (Tổng hợp)