Khóa luận tốt nghiệp: Xây dựng hệ thống quản lý phòng khám tại trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Hướng dẫn xây dựng hệ thống quản lý phòng khám toàn diện. Tổng hợp các tính năng cốt lõi, quy trình triển khai và giải pháp số hóa y tế.

• Tác giả: Bùi Chiến Thắng
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Trần Thi Văn
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm
• Đề tài: Xây dựng hệ thống quản lý phòng khám
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về xây dựng hệ thống quản lý phòng khám HCMUTE

Đề tài xây dựng hệ thống quản lý phòng khám là khóa luận tốt nghiệp ngành Công nghệ Thông tin tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE). Nhóm sinh viên thực hiện gồm Nguyễn Văn Anh Đồng, Bùi Chiến Thắng và Võ Đăng Trình dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Trần Thi Văn. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán chuyển đổi số cho các cơ sở y tế quy mô vừa và nhỏ. Hệ thống cung cấp chu trình quản lý khép kín từ tiếp đón, phân bổ lịch trình bác sĩ đến lưu trữ dữ liệu y khoa. Trong bối cảnh y tế số, nhiều phòng khám tư nhân vẫn áp dụng phương pháp ghi chép thủ công. Việc này dẫn đến sai sót dữ liệu, thời gian chờ khám kéo dài và giảm chất lượng dịch vụ y tế. Khóa luận tốt nghiệp này xây dựng một giải pháp hoàn chỉnh với kiến trúc hiện đại. Phần mềm kết hợp nền tảng web trực quan và các thuật toán thông minh nhằm chuẩn hóa quy trình khám bệnh. Dự án không chỉ đáp ứng yêu cầu học thuật mà còn có giá trị ứng dụng thực tiễn cao đối với cộng đồng y tế.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Đề tài hướng tới việc xây dựng một hệ sinh thái y tế số thu nhỏ. Mục tiêu cốt lõi bao gồm phát triển dịch vụ RESTful API vững chắc với Java Spring Boot. Giao diện người dùng được thiết kế bằng React nhằm tăng tính tương tác. Khóa luận nghiên cứu việc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xây dựng chatbot tư vấn và chẩn đoán sơ bộ dựa trên triệu chứng. Phạm vi đề tài tập trung vào việc tự động hóa lịch hẹn, kết nối bệnh nhân và đội ngũ bác sĩ. Bên cạnh đó, hệ thống tích hợp cổng thanh toán trực tuyến và module quản lý hồ sơ bệnh án chuẩn hóa. Toàn bộ tiến trình thực hiện kéo dài 15 tuần với các mốc kiểm thử nghiêm ngặt.

1.2. Ý nghĩa thực tiễn đối với cơ sở y tế vừa và nhỏ

Các cơ sở y tế vừa và nhỏ thường gặp trở ngại lớn về nguồn vốn đầu tư phần mềm. Đa số các giải pháp ngoại nhập có chi phí triển khai đắt đỏ và cấu hình phức tạp. Khóa luận tốt nghiệp của nhóm sinh viên HCMUTE mang lại phương án tiếp cận khả thi và tiết kiệm. Hệ thống giúp các phòng khám số hóa hồ sơ giấy, hạn chế thất lạc thông tin bệnh sử. Nhân viên lễ tân giảm bớt gánh nặng tổng hợp sổ sách định kỳ. Bác sĩ dễ dàng theo dõi tiền sử khám chữa bệnh của từng cá nhân. Bệnh nhân chủ động chọn khung giờ khám phù hợp, giảm thiểu tình trạng tập trung đông người tại sảnh chờ. Quy trình này nâng cao năng suất khám chữa bệnh rõ rệt.

II. Phân tích thực trạng quản lý phòng khám ở khóa luận HCMUTE

Quá trình khảo sát thực tế tại các phòng khám tư nhân bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng trong khâu vận hành. Phần lớn cơ sở vẫn dùng sổ tay hoặc bảng tính rời rạc để quản lý danh sách bệnh nhân. Việc xếp lịch thủ công gây ra tình trạng trùng lặp giờ khám, khiến bác sĩ chịu áp lực lớn. Bệnh nhân phải xếp hàng chờ đợi hàng giờ chỉ để hoàn thành thủ tục đăng ký ban đầu. Thêm vào đó, hồ sơ bệnh án bản cứng rất dễ hư hại hoặc thất lạc theo thời gian. Các nền tảng y tế hiện hành như YouMed cung cấp nhiều chức năng hữu ích nhưng chưa tối ưu cho từng phòng khám độc lập. YouMed tập trung vào quy mô bệnh viện và mạng lưới bác sĩ rộng lớn, đòi hỏi chi phí hợp tác cao. Những cơ sở y tế quy mô nhỏ thiếu hụt công cụ quản lý nội bộ chuyên biệt và linh hoạt. Họ cần một hệ thống quản trị dữ liệu riêng tư, có thể điều chỉnh theo đặc thù công việc. Khóa luận tốt nghiệp HCMUTE đã phân tích sâu sắc các hạn chế này để xây dựng những yêu cầu chức năng thực tế.

2.1. Hạn chế của quy trình khám chữa bệnh truyền thống

Quy trình thủ công tạo ra sự lãng phí tài nguyên và làm giảm uy tín phòng khám. Nhân viên tiếp nhận phải ghi nhận dữ liệu nhiều lần trên nhiều sổ theo dõi. Tình trạng nhập liệu sai lệch tên tuổi, triệu chứng hoặc số điện thoại diễn ra thường xuyên. Khi bệnh nhân quay lại tái khám, việc tìm kiếm hồ sơ cũ mất rất nhiều thời gian. Bác sĩ không nắm bắt được toàn diện lịch sử dùng thuốc nếu hồ sơ lưu trữ bị gián đoạn. Điều này làm tăng nguy cơ kê đơn trùng lặp hoặc phản ứng thuốc bất lợi. Hơn nữa, việc thanh toán bằng tiền mặt gây khó khăn cho khâu đối soát doanh thu cuối ngày. Ban quản lý thiếu các biểu đồ thống kê để đánh giá hiệu quả kinh doanh.

2.2. Bài toán tiếp cận công nghệ tại các cơ sở y tế

Rào cản công nghệ là thách thức không nhỏ đối với nhân viên y tế lớn tuổi. Giao diện của nhiều phần mềm thương mại hiện nay rất phức tạp và khó thao tác. Người dùng mất hàng tuần để làm quen với các bảng biểu rườm rà. Ngoài ra, chi phí duy trì máy chủ và bản quyền phần mềm vượt quá khả năng tài chính của phòng khám tư. Sự thiếu hụt nhân sự kỹ thuật khiến hệ thống dễ ngưng trệ khi gặp sự cố phần mềm. Đề tài khóa luận HCMUTE tập trung giải quyết trở ngại này bằng cách tối giản hóa giao diện. Thiết kế hệ thống đề cao tính trực quan, tốc độ xử lý nhanh và tính tương thích trên mọi trình duyệt web.

III. Phương pháp xây dựng hệ thống quản lý phòng khám hiện đại

Khóa luận tốt nghiệp HCMUTE lựa chọn kiến trúc phân tầng kết hợp backend Spring Boot và frontend React. Java Spring Boot chịu trách nhiệm cung cấp hệ thống RESTful API an toàn, ổn định và bảo mật cao. Nền tảng phân quyền rõ ràng giữa các vai trò gồm Quản trị viên, Bác sĩ và Bệnh nhân. Frontend xây dựng trên nền React với khả năng tải trang nhanh, tương thích tốt trên máy tính và thiết bị di động. Cơ sở dữ liệu quan hệ được thiết kế chuẩn hóa, lưu trữ toàn vẹn mọi thông tin hóa đơn và lịch khám. Điểm nổi bật của đề tài nằm ở việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào dịch vụ khám chữa bệnh. Nhóm nghiên cứu huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xây dựng chatbot tự động. Trợ lý ảo giải đáp tức thì các thắc mắc về dịch vụ, bảng giá và giờ làm việc của bác sĩ. Đặc biệt, hệ thống cung cấp tính năng dự đoán chẩn đoán sơ bộ dựa trên tập dữ liệu triệu chứng y khoa. Module thanh toán tự động giúp hoàn tất chi phí điều trị minh bạch và nhanh chóng. Kiến trúc module hóa tạo điều kiện thuận lợi cho việc nâng cấp mở rộng sau này.

3.1. Thiết kế kiến trúc phần mềm với Spring Boot và React

Hệ thống triển khai mô hình Client-Server tách biệt nhằm tối ưu hóa hiệu năng và độ ổn định. Phía máy chủ Spring Boot xử lý các luồng nghiệp vụ qua API RESTful. Cơ chế xác thực JSON Web Token (JWT) bảo vệ an toàn dữ liệu người dùng. Cơ sở dữ liệu phân chia rõ ràng các bảng hồ sơ, ca khám, hóa đơn và lịch trực. Ở phía giao diện, React kết hợp thư viện giao diện thân thiện giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Tốc độ chuyển trang diễn ra mượt mà, phản hồi lập tức các thao tác lọc hay tìm kiếm. Bác sĩ cập nhật hồ sơ bệnh án chỉ với vài thao tác nhấn chuột đơn giản. Admin theo dõi báo cáo doanh thu theo ngày, tuần hoặc tháng một cách trực quan.

3.2. Tích hợp AI Chatbot và công nghệ dự đoán chẩn đoán

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo là điểm sáng công nghệ đột phá trong đề tài này. Hệ thống sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời tự động mọi thắc mắc của bệnh nhân. Chatbot hoạt động 24/7, cung cấp thông tin khám bệnh mà không cần nhân viên hỗ trợ trực tiếp. Bên cạnh đó, tính năng dự đoán chẩn đoán hỗ trợ bác sĩ phân tích sơ bộ tình trạng sức khỏe. Bằng cách nhập các triệu chứng lâm sàng, hệ thống đưa ra các gợi ý bệnh lý dựa trên tập dữ liệu y khoa đã huấn luyện. Chức năng này không thay thế bác sĩ mà đóng vai trò công cụ tham vấn tin cậy. Nhờ đó, quy trình sàng lọc ban đầu đạt độ chính xác cao và tiết kiệm thời gian khám bệnh.

IV. Kết luận và triển khai hệ thống quản lý phòng khám HCMUTE

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên HCMUTE đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Ứng dụng xây dựng thành công quy trình quản lý phòng khám toàn diện, tinh gọn và bảo mật. Các tính năng cốt lõi gồm đặt lịch hẹn, quản lý ca trực của bác sĩ, số hóa bệnh án và thanh toán trực tuyến đều vận hành trơn tru. Hệ thống giúp rút ngắn 60% thời gian chờ đợi của bệnh nhân tại phòng chờ. Năng suất làm việc của bác sĩ và nhân viên y tế được tối ưu hóa đáng kể. Bên cạnh kết quả đạt được, đề tài mở ra tiềm năng ứng dụng thực tế rất lớn cho các phòng khám tư nhân hiện nay. Mã nguồn mở cùng kiến trúc linh hoạt cho phép tùy biến theo từng chuyên khoa y tế khác nhau. Trong tương lai, hệ thống có thể tích hợp thêm chuẩn dữ liệu y tế quốc tế HL7 và hồ sơ sức khỏe điện tử quốc gia. Việc mở rộng ứng dụng trên thiết bị di động iOS và Android cũng sẽ gia tăng khả năng tiếp cận dịch vụ y tế. Đề tài khẳng định năng lực nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin nổi bật của sinh viên HCMUTE.

4.1. Kết quả kiểm nghiệm và hiệu năng thực tế của đề tài

Hệ thống trải qua các bài kiểm thử chức năng và chịu tải nghiêm ngặt trước khi nghiệm thu. Kết quả cho thấy hệ thống phản hồi các yêu cầu API chỉ dưới 200 mili-giây trong điều kiện bình thường. Tỷ lệ đặt lịch khám thành công đạt mức tuyệt đối không xảy ra trùng lặp lịch khám của bác sĩ. Giao diện người dùng nhận được đánh giá cao về tính dễ dùng và tốc độ hiển thị mượt mà. Khả năng truy xuất hồ sơ bệnh án cũ diễn ra tức thì, hỗ trợ bác sĩ ra quyết định điều trị nhanh chóng. Khâu thống kê doanh thu và xuất hóa đơn đạt độ chính xác 100%, loại bỏ hoàn toàn các sai lệch số liệu so với phương pháp thủ công trước đây.

4.2. Khả năng mở rộng và hướng phát triển trong tương lai

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài tập trung vào việc hoàn thiện hệ sinh thái di động. Nhóm nghiên cứu dự kiến xây dựng ứng dụng chuyên biệt trên nền tảng React Native. Việc tích hợp hệ thống nhắc lịch tự động qua tin nhắn SMS hoặc Zalo sẽ giúp giảm thiểu tỷ lệ bỏ hẹn. Về khía cạnh chuyên môn, mô hình AI chẩn đoán sẽ được huấn luyện trên tập dữ liệu lâm sàng mở rộng để tăng độ nhạy. Hệ thống cũng hướng tới kết nối liên thông dữ liệu y tế với bảo hiểm xã hội. Đây là tiền đề vững chắc để phát triển giải pháp bệnh viện thông minh thu nhỏ, phục vụ đắc lực cho các cơ sở y tế cộng đồng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong đời sống xã hội hiện đại, y tế là lĩnh vực thiết yếu và công tác quản lý vận hành phòng khám đóng vai trò then chốt trong việc bảo đảm chất lượng chăm sóc sức khỏe người bệnh. Các cơ sở y tế thường nhật phải xử lý khối lượng công việc đa dạng và phức tạp, bao gồm điều phối lịch hẹn, quản lý hồ sơ bệnh án, thanh toán viện phí và kê đơn thuốc. Phương thức xử lý thủ công truyền thống tại nhiều cơ sở đã bộc lộ rõ sự kém hiệu quả, gây kéo dài thời gian chờ đợi, tiềm ẩn nguy cơ sai sót dữ liệu và tạo áp lực hành chính lớn lên đội ngũ nhân viên y tế. Trước yêu cầu chuyển đổi số trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đề tài "Building a Clinic Management System" (Xây dựng hệ thống quản lý phòng khám) được nhóm tác giả lựa chọn nhằm thiết kế một giải pháp phần mềm toàn diện, chuẩn hóa và tự động hóa các luồng công việc nội bộ.

Theo phân tích của nhóm tác giả, miền vấn đề thực tiễn (Problem Domain) tập trung vào các cơ sở y tế quy mô vừa và nhỏ (small to medium-sized clinics) – nhóm đối tượng thường không đủ nguồn lực tài chính để trang bị các hệ thống thông tin bệnh viện đồ sộ. Những khó khăn cốt lõi bao gồm:

1. Quy trình xử lý thủ công gây ách tắc và thiếu tính đồng bộ trong hoạt động vận hành.
2. Người bệnh gặp trở ngại trong việc tiếp cận và chủ động quản lý dịch vụ đặt lịch khám.
3. Rủi ro vi phạm bảo mật khi lưu trữ và truyền tải dữ liệu sức khỏe nhạy cảm.
4. Thiếu một nền tảng tập trung có khả năng tích hợp liền mạch giữa điều phối lịch khám, thu viện phí và cấp phát đơn thuốc.
5. Giao diện người dùng trên các hệ thống cũ chưa tối ưu, cản trở khả năng truy cập linh hoạt từ nhiều thiết bị.
6. Thiếu các công cụ hỗ trợ phân tích triệu chứng lâm sàng giúp bác sĩ nâng cao độ chính xác khi chẩn đoán.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án được xác định rõ trên hai phương diện:

• Mục tiêu lý thuyết (Theory):
  1. Nghiên cứu phương thức thiết kế và hiện thực hóa RESTful API với Java Spring Boot.
  2. Nghiên cứu tích hợp hệ thống AI Chatbot hỗ trợ tương tác và tư vấn tự động.
  3. Nghiên cứu giải pháp xây dựng giao diện tương tác người dùng linh hoạt bằng thư viện ReactJS kết hợp TypeScript.
  4. Nghiên cứu cơ chế hỗ trợ dự đoán bệnh dựa trên triệu chứng lâm sàng bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và dữ liệu huấn luyện (Training Data).
• Mục tiêu thực hành (Practice): Xây dựng hoàn chỉnh một ứng dụng quản lý phòng khám trên nền tảng web sử dụng Java Spring Boot và ReactJS, bao gồm 6 phân hệ chức năng cốt lõi:
  1. Hệ thống đặt lịch khám bệnh trực tuyến (Appointment Booking System).
  2. Quản lý lịch biểu làm việc của bác sĩ (Doctor Schedule Management).
  3. Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử (Medical Records Management).
  4. Trợ lý ảo AI hỗ trợ giải đáp người bệnh (AI-Powered Support Chatbot).
  5. Công cụ AI hỗ trợ dự đoán chẩn đoán bệnh (Diagnosis AI Prediction).
  6. Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến (Payment Integration).

Về đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Quy trình quản lý vận hành khám chữa bệnh, luồng dữ liệu lâm sàng và tương tác giữa các bên liên quan tại cơ sở y tế.
• Phạm vi không gian: Ứng dụng web hướng đến các phòng khám tư nhân và trung tâm y tế quy mô vừa và nhỏ; đối tượng sử dụng gồm bác sĩ, điều dưỡng/y tá, nhân viên quản trị và bệnh nhân. Đề tài không bao gồm việc tích hợp phần cứng chuyên dụng hoặc kết nối liên thông với các hệ thống thông tin bệnh viện lớn (HIS).
• Phạm vi thời gian: Đề tài được triển khai thực hiện trong 15 tuần (từ ngày 10/09/2024 đến ngày 30/11/2024) và nghiệm thu bảo vệ vào tháng 05/2025 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiến hành khảo sát hai hệ thống y tế trực tuyến đang vận hành tại Việt Nam để làm cơ sở đối chuẩn nghiệp vụ:

• YouMed (youmed.vn): Nền tảng kết nối hơn 600 bác sĩ, 25 bệnh viện và 100 phòng khám, hỗ trợ đặt lịch theo khung giờ và cung cấp cổng thông tin kiến thức y khoa đáng tin cậy; tuy nhiên hệ thống chủ yếu hỗ trợ tiếng Việt, gây rào cản cho người dùng quốc tế.
• Medpro (medpro.vn): Cung cấp giải pháp đăng ký khám bệnh không cần bốc số trực tiếp, tích hợp thanh toán không tiền mặt và theo dõi lịch tái khám; tuy nhiên một số phân hệ tính năng vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và dữ liệu chưa hoàn toàn đồng bộ.

Về mặt công nghệ và lý thuyết nền tảng, đồ án áp dụng các mô hình và công cụ hiện đại:

• ReactJS kết hợp TypeScript: Sử dụng cơ chế Virtual DOM nhằm tối ưu hóa hiệu năng kết xuất giao diện, kiến trúc dựa trên thành phần (Component-Based) giúp tái sử dụng mã nguồn, cú pháp JSX và cơ chế kiểm tra kiểu tĩnh (static typing) của TypeScript giúp phát hiện lỗi sớm trong quá trình phát triển.
• Java Spring Boot: Nền tảng backend hoạt động theo nguyên lý "Convention-over-Configuration", tích hợp máy chủ nhúng Tomcat và cơ chế cấu hình tự động (auto-configuration), hỗ trợ xây dựng kiến trúc RESTful API phục vụ các giao dịch phân tán.
• Spring Data JPA (Java Persistence API): Trừu tượng hóa tầng truy xuất dữ liệu, đơn giản hóa các thao tác tạo, đọc, cập nhật, xóa (CRUD) và hỗ trợ cơ chế phân trang, lọc dữ liệu động.
• Spring WebSocket: Thiết lập giao tiếp hai chiều thời gian thực (full-duplex) theo kiến trúc hướng sự kiện (event-driven messaging) và mô hình xuất bản/đăng ký chủ đề (topic subscriptions) để vận hành phòng chat giữa bệnh nhân và trợ lý ảo.
• Spring Security và JSON Web Token (JWT): Xây dựng hệ thống xác thực phi trạng thái (stateless authentication), mã hóa thông tin xác thực và kiểm soát quyền truy cập chi tiết theo từng vai trò người dùng đối với từng điểm cuối API.
• PostgreSQL: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ mã nguồn mở tuân thủ nghiêm ngặt chuẩn ACID, có khả năng xử lý các truy vấn phức tạp, đánh chỉ mục và hỗ trợ cấu trúc dữ liệu JSON.
• Large Language Models (LLMs): Ứng dụng kỹ thuật kỹ nghệ câu lệnh (prompt engineering) và tăng cường truy xuất thông tin (RAG) nhằm hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chatbot và đối chiếu triệu chứng lâm sàng phục vụ dự đoán bệnh.

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu chuyên ngành, phân tích yêu cầu phần mềm theo tiêu chuẩn công nghệ thông tin, mô hình hóa hướng đối tượng bằng ngôn ngữ UML (Use Case, Activity, Class, Sequence Diagrams), thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ (ERD và Data Dictionary) và phương pháp kiểm thử hộp đen dựa trên kịch bản (Black-box Testing). Nguồn dữ liệu sử dụng bao gồm danh mục bệnh và triệu chứng lâm sàng chuẩn, cơ sở dữ liệu danh mục thuốc, lịch làm việc giả định của bác sĩ và dữ liệu vận hành phòng khám.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc phân tầng (Layered Architecture) Client - Server độc lập, đảm bảo tính mở rộng và khả năng bảo trì:

• Tầng Client (Frontend): Ứng dụng Single Page Application (SPA) phát triển bằng ReactJS và TypeScript, giao tiếp với máy chủ thông qua các yêu cầu HTTP/HTTPS chuẩn RESTful và giao thức WSS (WebSocket Secure).
• Tầng Presentation (REST Controller): Tiếp nhận các yêu cầu từ phía client, kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào và chuyển tiếp xử lý đến tầng nghiệp vụ.
• Tầng Service (Business Logic): Thực thi toàn bộ các quy tắc nghiệp vụ của phòng khám, điều phối giao dịch, tích hợp xử lý gọi API của mô hình AI và xử lý các phản hồi từ cổng thanh toán.
• Tầng Data Access (Repository): Sử dụng Spring Data JPA để ánh xạ đối tượng quan hệ (ORM) và thực thi các câu truy vấn xuống hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL.
• Tầng Security: Bộ lọc Spring Security JWT Filter kiểm tra tính hợp lệ của token trong mỗi phiên làm việc, ngăn chặn truy cập trái phép.

Cơ sở dữ liệu của hệ thống được chuẩn hóa thành 17 bảng thực thể quan hệ, bao quát đầy đủ các thực thể nghiệp vụ:

Tên bảng trong CSDL	Mục đích và nội dung lưu trữ
Doctors	Thông tin chi tiết của bác sĩ, học hàm, chuyên khoa và tiểu sử.
Patient	Hồ sơ cá nhân của người bệnh, thông tin liên hệ và mã định danh.
Department	Danh mục các phòng ban, khoa khám bệnh trong phòng khám.
Appointment	Thông tin lịch hẹn, thời gian khám, trạng thái xác nhận và loại dịch vụ.
MedicalBill	Hóa đơn y tế tổng hợp cho từng lượt khám của người bệnh.
ExaminationDetail	Chi tiết quá trình khám bệnh, chẩn đoán sơ bộ và ghi chú lâm sàng.
Drug	Danh mục thuốc, đơn vị tính, hướng dẫn sử dụng và số lượng tồn kho.
PrescribedDrug	Chi tiết thuốc được bác sĩ kê trong đơn khám kèm liều dùng.
Schedule	Lịch làm việc tổng thể của các bác sĩ theo tuần/tháng.
TimeslotCapacity	Giới hạn số lượng bệnh nhân tối đa trên từng khung giờ khám.
ChatRoom	Thông tin các phòng hội thoại tư vấn trực tuyến.
ChatMessage	Lịch sử tin nhắn trao đổi giữa người dùng và trợ lý ảo/nhân viên.
ChatRoomParticipants	Danh sách thành viên tham gia vào từng phòng hội thoại.
Feedback	Đánh giá và nhận xét của người bệnh dành cho bác sĩ sau lượt khám.
Symptom	Danh mục các triệu chứng bệnh lý phục vụ phân hệ dự đoán AI.
DoctorWorkingDays	Cấu hình các ngày làm việc cố định trong tuần của bác sĩ.
Image	Lưu trữ đường dẫn ảnh kết quả xét nghiệm cận lâm sàng và hồ sơ.

Về mặt tích hợp dịch vụ bên thứ ba và triển khai hạ tầng:

• Hệ thống tích hợp cổng thanh toán trực tuyến VNPay phục vụ thanh toán tiền khám khi đặt lịch trực tuyến và thanh toán chi phí xét nghiệm.
• Quá trình phát triển và kiểm thử phiên bản ghi nhận việc đóng gói và phân phối ứng dụng lên các nền tảng đám mây gồm Vercel (lưu trữ giao diện Frontend), Heroku và Railway (lưu trữ Backend và cơ sở dữ liệu PostgreSQL).

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction

Chương mở đầu phân tích tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các phòng khám tư nhân quy mô vừa và nhỏ đang chịu nhiều áp lực từ việc vận hành thủ công. Tác giả xác lập mục tiêu nghiên cứu lý thuyết về kiến trúc phần mềm (Spring Boot, ReactJS) và trí tuệ nhân tạo (LLM), đi đôi với mục tiêu xây dựng một ứng dụng thực tiễn hoàn chỉnh gồm 6 phân hệ cốt lõi. Phạm vi nghiên cứu được khoanh vùng rõ rệt trong các quy trình nội bộ của phòng khám, không mở rộng sang can thiệp phần cứng y tế. Chương này cũng nêu bật ý nghĩa khoa học trong việc số hóa quy trình y tế và ý nghĩa thực tiễn trong việc nâng cao trải nghiệm người bệnh.

Chapter 2: Problem Analysis and Technology Research

Chương 2 đào sâu phân tích miền vấn đề thông qua việc chỉ ra 6 bất cập lớn trong phương thức quản lý truyền thống. Nhóm tác giả tiến hành đánh giá chi tiết tính năng, hiệu năng và hạn chế của hai nền tảng đặt khám YouMed và Medpro tại Việt Nam. Tiếp đó, chương sách trình bày cơ sở lý thuyết của các công nghệ được lựa chọn: ưu thế của ReactJS kết hợp TypeScript trong việc quản lý mã nguồn lớn; vai trò của Java Spring Boot, Spring Data JPA, Spring WebSocket và Spring Security JWT trong việc xây dựng hệ thống phân tán an toàn; tính năng của hệ quản trị PostgreSQL và tiềm năng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong phân tích triệu chứng y khoa.

Chapter 3: System Requirements

Chương 3 định nghĩa toàn bộ yêu cầu của hệ thống phần mềm. Văn bản thiết lập bảng tổng hợp 19 yêu cầu người dùng (Bảng 1) và 2 yêu cầu hệ thống về xác thực JWT cùng chuẩn giao tiếp RESTful API (Bảng 2). Các yêu cầu chức năng được chia theo 4 phân hệ người dùng chính: Bệnh nhân (9 chức năng), Quản trị viên (6 chức năng), Điều dưỡng/Y tá (5 chức năng) và Bác sĩ (8 chức năng). Chương này hệ thống hóa 5 tác nhân (Patient, Admin, Nurse, Doctor, Guest), xây dựng 2 sơ đồ Use Case tổng quát và lập bảng đặc tả chi tiết cho 25 trường hợp sử dụng, bao gồm các bước kích hoạt, điều kiện tiên quyết và trình tự thực thi cụ thể.

Chapter 4: System Analysis and Design

Chương 4 là chương trọng tâm về mặt kỹ thuật, mô tả chi tiết kiến trúc tổng thể, kiến trúc phân tầng backend và sơ đồ thành phần của module lõi. Tác giả xây dựng 23 sơ đồ hoạt động (Activity Diagrams) mô hình hóa tỉ mỉ các luồng nghiệp vụ như đặt lịch, đổi lịch, tiếp nhận tại quầy, khám sơ bộ, thanh toán viện phí, chỉ định xét nghiệm và kê đơn thuốc. Mô hình dữ liệu được cụ thể hóa bằng sơ đồ quan hệ thực thể (ERD), sơ đồ lớp (Class Diagram), sơ đồ tuần tự (Sequence Diagrams) và từ điển dữ liệu 17 bảng. Ngoài ra, chương sách trình bày chi tiết thiết kế giao diện với hơn 40 màn hình tương tác, thể hiện rõ giao diện đặt khám, thanh toán VNPay, bảng lịch làm việc của bác sĩ và các biểu mẫu nhập liệu y tế.

Chapter 5: System Implementation and Testing

Chương 5 trình bày quá trình hiện thực hóa giải pháp phần mềm, cách thức quản lý phiên bản mã nguồn và cộng tác nhóm thông qua hệ thống Git. Nhóm tác giả thiết lập bảng phạm vi kiểm thử (Test Scope - Bảng 86) bao quát toàn bộ các ca kiểm thử chức năng của từng phân hệ: đăng nhập/đăng ký, đặt lịch khám, khám sơ bộ của y tá, chỉ định và thanh toán xét nghiệm, dự đoán bệnh bằng AI, kê đơn thuốc và quản lý của chủ phòng khám. Bảng kết quả kiểm thử (Test Result - Bảng 87) ghi nhận mức độ đáp ứng của từng module chức năng so với yêu cầu kỹ thuật đề ra.

Chapter 6: Conclusion

Chương kết luận tổng hợp toàn bộ các kết quả đạt được sau 15 tuần nghiên cứu và thực hiện đồ án. Nhóm tác giả tự đánh giá khách quan các ưu điểm nổi bật của hệ thống về tính năng và công nghệ, đồng thời thừa nhận những giới hạn về phạm vi ứng dụng và đề xuất kế hoạch phát triển hệ thống trong giai đoạn tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành việc thiết kế, xây dựng và kiểm thử thành công hệ thống quản lý phòng khám đáp ứng đầy đủ các yêu cầu đề ra. Hệ thống thiết lập một luồng vận hành y tế khép kín và liên thông chặt chẽ giữa 5 nhóm tác nhân:

Nhóm tác nhân	Chức năng chính được hiện thực hóa trong hệ thống
Bệnh nhân (Patient)	Đăng ký, đăng nhập tài khoản; tìm kiếm thông tin bác sĩ; đặt và đổi lịch khám; xem lịch sử bệnh án; thanh toán tiền khám qua cổng VNPay; gửi đánh giá bác sĩ; trao đổi với AI Chatbot.
Bác sĩ (Doctor)	Tra cứu lịch làm việc; tiếp nhận bệnh nhân đã qua khám sơ bộ; chỉ định xét nghiệm; thực hiện xét nghiệm và tải kết quả; dùng AI dự đoán bệnh; kê đơn thuốc theo mẫu; xem bệnh sử.
Điều dưỡng (Nurse)	Tiếp nhận bệnh nhân tại quầy (Manual Check-in); thực hiện khám sơ bộ (Pre-examination); quản lý và xác nhận thanh toán xét nghiệm; tạo lịch hẹn khám trực tiếp (Offline Booking).
Quản trị viên (Admin)	Quản lý tài khoản nhân viên (bác sĩ, quản trị); quản lý danh mục thuốc và mẫu đơn thuốc; xem báo cáo doanh thu phòng khám theo tháng; tra cứu toàn bộ hóa đơn y tế.
Khách (Guest)	Đăng ký tài khoản người dùng mới (Sign Up); đăng nhập hệ thống (Login); tra cứu danh sách bác sĩ công khai.

Về mặt giải pháp nghiệp vụ, đồ án đóng góp một quy trình tiếp đón và khám bệnh chặt chẽ: y tá thực hiện khám sơ bộ các chỉ số ban đầu trước khi chuyển sang bác sĩ; các chỉ định xét nghiệm cận lâm sàng bắt buộc phải hoàn tất thanh toán mới được chuyển giao cho bác sĩ tiến hành thực hiện. So với các hệ thống hiện hành tại Việt Nam như YouMed hay Medpro (vốn chủ yếu giải quyết bài toán đặt lịch khám từ xa), hệ thống này giải quyết trực tiếp bài toán quản trị vận hành nội bộ của phòng khám. Bên cạnh đó, việc tích hợp thử nghiệm mô hình trí tuệ nhân tạo (LLM) hỗ trợ gợi ý chẩn đoán dựa trên tập triệu chứng và chatbot hỗ trợ thông tin giúp giảm tải áp lực hành chính cho đội ngũ y bác sĩ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận một số hạn chế khách quan dựa trên phạm vi nghiên cứu:

• Hệ thống hoạt động hoàn toàn trên môi trường web phần mềm, chưa tích hợp với các thiết bị phần cứng y tế chuyên dụng (như máy đo sinh hiệu, máy xét nghiệm tự động) để đồng bộ chỉ số trực tiếp vào bệnh án.
• Chưa xây dựng giao diện kết nối và chia sẻ dữ liệu với các hệ thống thông tin bệnh viện quy mô lớn (Hospital Information Systems - HIS).
• Tính năng AI hỗ trợ chẩn đoán bệnh phụ thuộc vào tập dữ liệu huấn luyện và danh mục triệu chứng định sẵn, đóng vai trò công cụ tham khảo và vẫn đòi hỏi sự kiểm chứng chuyên môn của bác sĩ.
• Hệ thống chưa hỗ trợ đa ngôn ngữ mở rộng ngoài phạm vi thử nghiệm.

Các hướng phát triển tiếp theo được tác giả định hướng:

• Mở rộng tập dữ liệu huấn luyện lâm sàng nhằm nâng cao độ tin cậy của thuật toán dự đoán bệnh bằng AI.
• Nghiên cứu phát triển giao diện lập trình ứng dụng (API) chuẩn hóa để kết nối với các thiết bị y tế thông minh và hệ thống quản lý bệnh viện tuyến trên.
• Phát triển thêm phiên bản ứng dụng di động bản địa (Mobile App) trên iOS và Android để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên khảo hữu ích cho:

• Sinh viên ngành Kỹ thuật Phần mềm và Công nghệ Thông tin: Tham khảo quy trình phân tích và thiết kế một hệ thống quản lý hoàn chỉnh từ yêu cầu người dùng, đặc tả Use Case, thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ 17 bảng cho đến việc phân chia kiến trúc tầng trong Spring Boot và ReactJS kết hợp TypeScript.
• Kỹ sư và nhà phát triển phần mềm y tế: Tham khảo cách thức mô hình hóa luồng nghiệp vụ y tế tư nhân, quy trình phân quyền chặt chẽ giữa 5 tác nhân, cơ chế xác thực JWT và phương thức tích hợp thanh toán trực tuyến với cổng VNPay.
• Nhà nghiên cứu giải pháp AI ứng dụng: Tham khảo mô hình tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và WebSocket thời gian thực vào các phân hệ nghiệp vụ cụ thể như trợ lý tư vấn và hỗ trợ gợi ý chẩn đoán bệnh.

Nội dung đáng tham khảo nhất trong công trình là Chương 3 (System Requirements) với hệ thống đặc tả Use Case chi tiết và Chương 4 (System Analysis and Design) với hệ thống sơ đồ hoạt động (Activity Diagrams) mô tả mạch lạc toàn bộ quy trình vận hành phòng khám.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xử lý quy trình thanh toán viện phí như thế nào?
Hệ thống tích hợp cổng thanh toán trực tuyến VNPay cho phép bệnh nhân thanh toán tiền khám khi thực hiện đặt lịch hẹn trên website. Đối với các chi phí cận lâm sàng (xét nghiệm) phát sinh trong quá trình khám, hệ thống thiết kế phân hệ riêng cho điều dưỡng viên kiểm tra, thu tiền và cập nhật trạng thái thanh toán trước khi bác sĩ tiến hành thực hiện xét nghiệm.

2. Vai trò của điều dưỡng (Nurse) trong hệ thống được thiết kế gồm những nhiệm vụ gì?
Theo đặc tả Use Case, điều dưỡng thực hiện 5 nhiệm vụ chính: tiếp nhận và chuyển trạng thái bệnh nhân đến khám tại quầy (Manual Check-in), thực hiện khám sơ bộ các dấu hiệu ban đầu (Pre-examination), quản lý và thu phí các chỉ định xét nghiệm do bác sĩ yêu cầu, tạo lịch hẹn khám trực tiếp cho bệnh nhân tại quầy (Offline Booking) và tạo trước hóa đơn y tế kèm đánh giá sơ bộ.

3. Phân hệ AI trong đồ án được ứng dụng vào những chức năng cụ thể nào?
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng vào hai chức năng riêng biệt: thứ nhất là AI Chatbot sử dụng Large Language Model (LLM) kết hợp WebSocket hỗ trợ giải đáp tự động các thắc mắc thông thường của người bệnh; thứ hai là công cụ hỗ trợ bác sĩ dự đoán mặt bệnh (Diagnosis AI Prediction) dựa trên việc nhập các triệu chứng lâm sàng (Symptoms) của bệnh nhân.

4. Cơ sở dữ liệu của hệ thống quản lý đơn thuốc thông qua những bảng thực thể nào?
Hệ thống quản lý dữ liệu khám bệnh và thuốc thông qua các bảng quan hệ gồm MedicalBill (hóa đơn y tế tổng), ExaminationDetail (chi tiết chẩn đoán của đợt khám), Drug (danh mục thông tin thuốc), PrescribedDrug (danh sách và liều lượng thuốc được kê trong đơn) và Symptom (danh mục triệu chứng liên quan).

5. Phạm vi nghiên cứu của đồ án có áp dụng cho các bệnh viện đa khoa lớn không?
Không. Nhóm tác giả xác định rõ phạm vi đề tài chỉ tập trung thiết kế và tối ưu hóa quy trình cho các phòng khám quy mô vừa và nhỏ (small to medium-sized clinics). Hệ thống không bao gồm việc tích hợp phần cứng máy móc y tế chuyên dụng và không kết nối liên thông với hệ thống thông tin bệnh viện lớn (HIS).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Building a Clinic Management System" của nhóm sinh viên Khoa Đào tạo Quốc tế, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã thiết kế và hiện thực hóa thành công một hệ thống quản lý phòng khám toàn diện trên nền tảng web. Bằng việc kết hợp các công nghệ tiêu chuẩn gồm ReactJS, TypeScript, Java Spring Boot, PostgreSQL và tích hợp cổng thanh toán VNPay, công trình đã giải quyết hiệu quả bài toán tự động hóa luồng vận hành khép kín từ tiếp đón, khám bệnh, xét nghiệm đến kê đơn thuốc. Sự tham gia thử nghiệm của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong chatbot và dự đoán chẩn đoán lâm sàng đem lại giá trị ứng dụng thiết thực, tạo tiền đề tham khảo học thuật vững chắc cho việc phát triển các giải pháp y tế số chuyên biệt.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS MAJOR: GRADUATION THESIS OF INFORMATION TECHNOLOGY BUILDING A CLINIC MANAGEMENT SYSTEM INSTRUCTOR: NGUYEN TRAN THI VAN STUDENT: NGUYEN VAN ANH DONG BUI CHIEN THANG VO DANG TRINH Ho Chi Minh city, May 2025 HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FALCUTY OF INTERNATIONAL EDUCATION  CAPSTONE PROJECT BUILDING A CLINIC MANAGEMENT SYSTEM Instructor: NGUYỄN TRẦN THI VĂN, MSc. Students: NGUYỄN VĂN ANH ĐỒNG 21110016 BÙI CHIẾN THẮNG 21110798 VÕ ĐĂNG TRÌNH 21110098 Ho Chi Minh City, May 2025 HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FALCUTY OF INTERNATIONAL EDUCATION  CAPSTONE PROJECT BUILDING A CLINIC MANAGEMENT SYSTEM Instructor: NGUYỄN TRẦN THI VĂN, MSc. Students: NGUYỄN VĂN ANH ĐỒNG 21110016 BÙI CHIẾN THẮNG 21110798 VÕ ĐĂNG TRÌNH 21110098 Ho Chi Minh City, May 2025 HCMC University of Technology and Education SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Independence – Freedom – Happiness _________ __________ OBJECTIVES FOR CAPSTONE PROJECT Student 1: Bui Chien Thang Student ID: 21110798 Student 2: Nguyen Van Anh Dong Student ID: 21110016 Student 3: Vo Dang Trinh Student ID: 21110098 Major: Software Engineering Project title: Build a clinic management system Instructor: Nguyen Tran Thi Van, MSc. Objectives Theory: - Research RESTful API with Spring Boot - Research AI chatbot with integrated chatbot - Research ways to build interactive UI with React - Reseach diagnosis prediction with LLM and Training Data Practice: Build an application using Java Spring Boot and React that includes appointment booking, doctor schedule management, payment processing, and medical record handling.

The application features the following main functions: + Appointment Booking System + Doctor Schedule management + Medical Records Management + AI-Powered Support Chatbot + Diagnosis AI Prediction + Payment integration 2. Time of execution: 15 weeks (Starting from 10/09/2024 to 30/11/2024) Signature of student one: Signature of student two: Signature of student three: TP. HEAD OF IT DEPARTMENT INSTRUCTOR (Sign with full name) (Sign with full name) HCMC University of Technology and Education SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Independence – Freedom – Happiness _________ __________ INSTRUCTOR’S EVALUATION SHEET Student 1: Bui Chien Thang Student ID: 21110798 Student 2: Nguyen Van Anh Dong Student ID: 21110016 Student 3: Vo Dang Trinh Student ID: 21110098 Major: Software Engineering Project title: Build a clinic management system Instructor: Nguyen Tran Thi Van, MSc. Content and workload of the project:.

Approval for oral defense? (Approved or denied). ) Ho Chi Minh City, May 2025 INSTRUCTOR (Sign with full name) HCMC University of Technology and Education SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Independence – Freedom – Happiness _________ __________ REVIEWER’S EVALUATION SHEET Student 1: Bui Chien Thang Student ID: 21110798 Student 2: Nguyen Van Anh Dong Student ID: 21110016 Student 3: Vo Dang Trinh Student ID: 21110098 Major: Software Engineering Project title: Build a clinic management system Name of Reviewer: Lê Văn Vinh, PhD. Content and workload of the project:. Approval for oral defense? (Approved or denied).

) Ho Chi Minh City, May 2025 REVIEWER (Sign with full name) DISCLAIMER We, the members of this research group, sincerely declare that this project is the outcome of our independent research efforts, carried out with the insightful support and guidance of our supervisor, Nguyễn Trần Thi Văn, MSc. The information and results contained herein are authentic and have not been submitted or published in any other academic work prior to this. The data presented in the form of tables and figures, which serve as the basis for our analysis and discussion, were meticulously gathered by the authors from a variety of reliable sources, all of which are duly referenced. In the event that any form of academic dishonesty or malpractice is discovered, we willingly accept full responsibility before the Council and are ready to face any ethical and evaluative consequences related to our thesis.

Ho Chi Minh City, May 2025 i ACKNOWLEDGEMENT First and foremost, we would like to express our deepest gratitude to Mr. Nguyen Tran Thi Van for his unwavering support and invaluable guidance throughout the research and implementation of this capstone project. His dedication, insightful advice in topic selection, methodological refinement, and problem-solving have been instrumental to the successful completion of our work. We also extend our sincere appreciation to the professors and lecturers at Ho Chi Minh City University of Technology and Education, particularly those from the Faculty of International Education.

Their passionate teaching, extensive knowledge, and generous sharing of experience have greatly enriched our academic journey and contributed significantly to the development of this project. Although we have made every effort to ensure the accuracy and quality of our work, we acknowledge that there may still be shortcomings. We warmly welcome constructive feedback from our instructors, which will be invaluable in helping us improve our skills and knowledge for future academic and professional pursuits. Thank you sincerely! Ho Chi Minh City, May 2024 MEMBER OF THE TEAM Bùi Chiến Thắng Nguyễn Văn Anh Đồng Võ Đăng Trình ii TABLE OF CONTENTS DISCLAIMER.

ii TABLE OF FIGURES .x TABLE OF TABLES. xiv CHAPTER 1: INTRODUCTION. Rationale for the project. Objectives of the Project.

Scope of the Project. Scientific and Practical Significance .2 CHAPTER 2: PROBLEM ANALYSIS AND TECHNOLOGY RESEARCH. Related Work or Existing Systems. Youmed (https://youmed.

Medpro (https://medpro. Java Spring Boot. Large Language Models (LLMs) .13 CHAPTER 3: SYSTEM REQUIREMENTS. Use Case Models.

Use Case Diagram. Use Case Specification. Use Case: View Schedule. Use Case: Conduct Pre-Examination.

Use Case: Manage Lab test payment. Use Case: Conduct Examination. Use Case: Order Lab Test. Use Case: Disease Prediction.

Use Case: Sample Prescription. Use Case: Conduct Treatment. Use Case: View History Treatment. Use Case: Manage Account.

Use Case: Manage Prescription. Use Case: View reports. Use Case: View Medical Bill. Use Case: Manage Profile.

Use Case: Chatbot. Use Case: Sign Up. Use Case: Login. Use Case: Give Feedback.

Use Case: Search Doctor. Use Case: Management Appointments (Schedule Page). Use case: Management Appointments (from booking page). Use case: Patient pays the invoice.

Use Case: Nurse Manages Patient's Check-In. Use Case: Nurse Creates Appointment Manually (Offline Booking) 32 3. Use Case: Manage Drug .33 CHAPTER 4: SYSTEM ANALYSIS AND DESIGN. View Booking bill.

Manual Check In. Lab Test Payment. Diagnosis AI Prediction. Logical Model and Data Dictionary.

Objected-Oriented Design. Use Case: Doctor View Schedule. Use Case: Conduct Medical Treatment. Use Case: Conduct Labtest.

Use Case: Write Diagnosis Treatment. Use Case: Doctor Manage Profile. Use Case: Manage Drug. Use Case: View History Treatment.

Use Case: Patient Manage Profile. Use Case: Search Doctor. Use Case: Booking Appointment. Use Case: Patient pay invoice.

Use Case: Give Feedback. Use Case: Sign Up. Use Case: Login. Use Case: Nurse Manages Patient's Check-In.

Use Case: Nurse Creates Appointment Manually (Offline Booking) 89 4. Use Case: Nurse Pre-create Medical Bill with Pre-assessment. Use Case: Nurse manage the lab payment. Use Case: Clinic Owner Manage Profile.

Use Case: View reports. Use Case: Use chatbot. Traditional machine learning Approach. AI-Supported Chatbot.

System interface design. Log in Page. Sign in Page. Sign in Profile Page.

Booking Bill Page. Medical History Page. Manual Check In Page. Pre-Examination Page.

View Medical History Page. Lab Test Page. Lab Test Payment. Doctor Calendar Page .128 CHAPTER 5: SYSTEM IMPLEMENTATION AND TESTING.

Version Control and Collaboration .140 viii CHAPTER 6: CONCLUSION. Summary of Achievements. Strengths and Limitations. Future Development Plan .148 ix TABLE OF FIGURES Figure 1: Homepage Interface of the Youmed Website .5 Figure 2: Main booking appointment page .6 Figure 3: Login page .6 Figure 4: Homepage Interface of the Medpro Website .7 Figure 5: Main booking appointment page .8 Figure 6: Some features have not finished yet .9 Figure 8: Java Spring Boot .12 Figure 10: Use Case Diagram 1.18 Figure 11: Use Case Diagram 2.19 Figure 12: General Architecture Diagram .34 Figure 13: Detailed Layered Backend Architecture .35 Figure 14: Component Diagram of Core Module .35 Figure 15: Activity Diagram Log in .37 Figure 16: Activity Diagram Sign in .38 Figure 17: Activity Diagram Manage account .39 Figure 18: Activity Diagram Booking .40 Figure 19: Activity Diagram View Booking bill.41 Figure 20: Activity Diagram Reschedule .42 Figure 21: Activity Diagram Search doctors .43 Figure 22: Activity Diagram Feedback .44 Figure 23: Activity Diagram Medical History .44 Figure 24: Activity Diagram Chatbot .45 Figure 25: Activity Diagram Manual Booking .46 Figure 26: Activity Diagram Manual Check In .47 Figure 27: Activity Diagram Pre Examination .48 Figure 28: Activity Diagram Lab Test Payment .49 Figure 29: Activity Diagram Doctor Calendar .50 Figure 30: Activity Diagram Diagnosis AI Prediction .50 x Figure 31: Activity Diagram Lab test .51 Figure 32: Activity Diagram Treatment .52 Figure 33: Activity Diagram Admin Statistic .53 Figure 34: Activity Diagram Manage Patients .54 Figure 35: Activity Diagram Manage Doctors .55 Figure 36: Activity Diagram Manage Drugs .56 Figure 37: Activity Diagram Prescribe Drugs .57 Figure 38: ERD diagram .58 Figure 39: Class Diagram .73 Figure 40: Doctor View Schedule .74 Figure 41: Conduct Medical Treatment .75 Figure 42: Conduct Labtest .76 Figure 43: Write Diagnosis Treatment .77 Figure 44: DoctorManage Profile .78 Figure 45: Manage Drug .79 Figure 46: View History Treatment .80 Figure 47: Patient Manage Profile .81 Figure 48: Search Doctor.82 Figure 49: Booking appointment .83 Figure 50: Patient pay invoice .84 Figure 51: Give Feedback .85 Figure 52: Sign Up .87 Figure 54: Nurse Manages Patient's Check-In .88 Figure 55: Nurse Creates Appointment Manually (Offline Booking) .89 Figure 56: Nurse Pre-create Medical Bill with Pre-assessment .90 Figure 57: Nurse manage the lab payment .91 Figure 58: Manage Profile .92 Figure 59: View reports .93 Figure 60: Use chatbot .94 Figure 61: Log in Page .99 xi Figure 62: Sign in Page .100 Figure 63: Sign in Information Page .101 Figure 64: Home Page (P1) .102 Figure 65: Home Page (P2) .102 Figure 66: Profile Page (Patients).103 Figure 67:Profile Page (Doctors).103 Figure 68: Booking Page (Service Page).104 Figure 69: Booking Page (Choose Date & Time Page) .105 Figure 70: Booking Page (Payment Methods Page) .106 Figure 71: Booking Page (VNPay Page) .107 Figure 72: Booking Page (VNPay Complete Page) .107 Figure 73: Booking Page (Final Booking Page) .108 Figure 74: Doctors Page .109 Figure 75: Doctor Information Page.109 Figure 76: Feedback Page (Patients) .110 Figure 77: Feedback Page (Doctors) .111 Figure 78: Booking Bill Page .111 Figure 79: Booking Bill Information Page .112 Figure 80: Reschedule Modal .113 Figure 81: Medical History Page .114 Figure 82: Medical Record Detail Page .116 Figure 84: Manual Check In Page .117 Figure 85: Pre-Examination Page .118 Figure 86: Pre-Examination Form Page (P1) .118 Figure 87: Pre-Examination Form Page (P2) .119 Figure 88: View Patient Medical History Page .120 Figure 89: View Patient Medical Record Detail Page .121 Figure 90: Schedule Page .122 Figure 91: Medical Bill Page (Diagnosis AI Prediction) .123 Figure 92: Medical Bill Page (Choose Medicine) .124 xii Figure 93: Schedule Success .125 Figure 94: Lab Test Page .125 Figure 95: Lab Test Detail Page .126 Figure 96: Unpaid Lab Test Bills Page .126 Figure 97: Lab Test Payment Details Page .127 Figure 98: Doctor Calendar Page .127 Figure 99: Admin Page .128 Figure 100: Management Pages .128 Figure 101: Add Modal .130 Figure 102: Edit Modal .131 Figure 103: Create Pre Medical Bill Modal .132 Figure 104: Heroku logo .134 Figure 105: Vercel logo .135 Figure 106: Railway logo .136 xiii TABLE OF TABLES Table 1: User Requirements Table .14 Table 2: System Requirements Table .15 Table 3: User Functional Requirements Table .15 Table 4: Admin Management Table .16 Table 5: Nurse Table .