Đồ án 2: Ứng dụng hỗ trợ chăm sóc sức khỏe với Chatbot của sinh viên UIT

Tải toàn văn đồ án ứng dụng chatbot hỗ trợ chăm sóc sức khỏe. Báo cáo chi tiết về phân tích, thiết kế hệ thống, ứng dụng máy học và NLP.

• Tác giả: Trương Kim Lâm
• Người hướng dẫn: Thạc Sĩ Nguyễn Thị Thanh Trúc
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin, Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Phần Mềm
• Đề tài: Ứng Dụng Hỗ Trợ Chăm Sóc Sức Khỏe Với Chatbot
• Loại tài liệu: Đồ Án
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới Thiệu Về Đồ Án Chatbot Hỗ Trợ Sức Khỏe

Đồ án chatbot hỗ trợ sức khỏe là một ứng dụng công nghệ tiên tiến được phát triển nhằm cải thiện trải nghiệm chăm sóc sức khỏe của người dùng. Dự án này được thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia TP.HCM, với sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Thị Thanh Trúc. Chatbot chăm sóc sức khỏe kết hợp các công nghệ hiện đại như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói để tạo ra một trợ lý ảo thông minh. Ứng dụng này có khả năng tương tác thời gian thực với người dùng, cung cấp thông tin y tế đáng tin cậy, và hỗ trợ theo dõi sức khỏe cá nhân. Sự phát triển của công nghệ chatbot trong lĩnh vực y tế đã mở ra những cơ hội mới để nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Chatbot Trong Y Tế

ELIZA là chatbot đầu tiên được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vào năm 1966, mô phỏng một nhà trị liệu tâm lý bằng đối sánh mẫu. Tuy nhiên, ELIZA có kiến thức hạn chế. Ngày nay, chatbot hỗ trợ sức khỏe đã có thể cung cấp chẩn đoán triệu chứng, tư vấn chăm sóc sức khỏe, thông tin dinh dưỡng và theo dõi sức khỏe. Một ví dụ nổi bật là dịch vụ chatbot COVID-19 được WhatsApp thực hiện cùng WHO vào năm 2020.

1.2. Tầm Quan Trọng của Ứng Dụng

Khảo sát của Salesforce cho thấy 86% khách hàng muốn nhận câu trả lời từ chatbot hơn là điền biểu mẫu. Trong bối cảnh đại dịch, tương tác thời gian thực và khả năng mở rộng là rất quan trọng. Sự hiểu sai thông tin về bệnh tật có thể gây hậu quả nghiêm trọng, do đó chatbot cung cấp thông tin y tế đáng tin cậy là thiết yếu.

II. Cơ Sở Lý Thuyết và Công Nghệ Sử Dụng

Đồ án chatbot sức khỏe được xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết vững chắc về máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói. Các công nghệ này cho phép chatbot hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng một cách chính xác và hiệu quả. Socket IO được sử dụng để tạo ra tương tác thời gian thực giữa client và server, đảm bảo communication không bị gián đoạn. Nhận dạng thực thể (Named Entity Recognition - NER) giúp chatbot trích xuất thông tin quan trọng từ các câu nói của người dùng, chẳng hạn như tên bệnh, triệu chứng hoặc vị trí địa lý. Chăm sóc sức khỏe hiện đại đòi hỏi các giải pháp công nghệ thông minh có khả năng cá nhân hóa và thích ứng với nhu cầu riêng của mỗi người dùng.

2.1. Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên NLP

NLP là nền tảng của chatbot chăm sóc sức khỏe, cho phép ứng dụng hiểu và xử lý các câu nói bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công nghệ này giúp chatbot phân tích ý định người dùng, nhận dạng các từ khóa quan trọng và tạo phản hồi phù hợp. Nhận dạng giọng nói kết hợp với NLP cho phép người dùng tương tác bằng giọng nói thay vì gõ chữ.

2.2. Máy Học Trong Chăm Sóc Sức Khỏe

Machine Learning cải thiện khả năng của chatbot qua từng lần tương tác. Thuật toán học giúp chatbot cá nhân hóa các gợi ý và theo dõi các thay đổi về hành vi, lo lắng và cân nặng của người dùng. Điều này khuyến khích phát triển những thói quen tốt hơn cho sức khỏe bền vững.

III. Các Tính Năng Chính của Ứng Dụng

Ứng dụng chatbot hỗ trợ sức khỏe được trang bị nhiều tính năng tiện ích để đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Chào hỏi người dùng tạo ra trải nghiệm giao diện thân thiện và cá nhân hóa. Cung cấp thông tin về bệnh cho phép người dùng tìm kiếm tài liệu chi tiết về các tình trạng bệnh lý khác nhau. Thông tin về dịch bệnh được cập nhật thường xuyên để cung cấp dữ liệu chính xác về các bệnh dịch hiện tại. Lưu trữ lịch sử cuộc trò chuyện giúp người dùng theo dõi các cuộc tương tác trước đó. Tìm kiếm cơ sở chăm sóc sức khỏe gần đó cho phép định vị các phòng khám và bệnh viện trong khu vực. Gửi tin nhắn qua giọng nói và trả lời bằng giọng nói nâng cao trải nghiệm người dùng. Thông báo nhắc nhở giúp người dùng tuân thủ kế hoạch chăm sóc sức khỏe của mình.

3.1. Tính Năng Tư Vấn Sức Khỏe

Kiểm tra triệu chứng cho phép người dùng mô tả các triệu chứng của mình để nhận lời khuyên ban đầu. Theo dõi triệu chứng giúp theo dõi mức độ nghiêm trọng theo thời gian. Thư viện tình trạng bệnh cung cấp thông tin chi tiết về hàng trăm bệnh lý. Cá nhân hóa dựa trên dữ liệu sinh lý như oxy hóa, nhịp tim, nhiệt độ cơ thể để tạo lời khuyên phù hợp.

3.2. Tính Năng An Toàn và Riêng Tư

Ẩn danh người dùng bảo vệ dữ liệu nhạy cảm về sức khỏe. Ứng dụng cho phép tạo nhiều hồ sơ để kiểm tra triệu chứng của những người khác mà không ảnh hưởng đến hồ sơ cá nhân. Cài đặt giọng nói và cài đặt theme cho phép tùy chỉnh trải nghiệm người dùng theo sở thích cá nhân.

IV. Thiết Kế Hệ Thống và Hướng Phát Triển

Kiến trúc hệ thống của đồ án chatbot được thiết kế để hỗ trợ tương tác thời gian thực và khả năng mở rộng cao. Cơ sở dữ liệu được tổ chức hiệu quả để lưu trữ thông tin bệnh, lịch sử cuộc trò chuyện, và dữ liệu cá nhân của người dùng. Luồng xử lý được tối ưu hóa để xử lý nhiều yêu cầu đồng thời. Hệ thống sử dụng Socket IO để duy trì kết nối hai chiều giữa client và server, đảm bảo các thông báo nhắc nhở được gửi kịp thời. Ứng dụng chatbot sức khỏe có tiềm năng mở rộng bằng cách tích hợp thêm các dữ liệu y tế từ các bệnh viện, phòng khám, và các cơ sở chăm sóc sức khỏe khác. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác của chẩn đoán, tích hợp với các thiết bị y tế thông minh, và mở rộng hỗ trợ cho nhiều ngôn ngữ và khu vực địa lý khác nhau.

4.1. Kiến Trúc và Cơ Sở Dữ Liệu

Kiến trúc hệ thống được thiết kế theo mô hình client-server để đảm bảo tương tác thời gian thực. Cơ sở dữ liệu lưu trữ thông tin bệnh, triệu chứng, cơ sở y tế, và lịch sử cuộc trò chuyện người dùng. Socket IO kết nối giữa frontend (ứng dụng chatbot) và backend (máy chủ xử lý), cho phép gửi tin nhắn thông qua giọng nói và nhận trả lời bằng giọng nói một cách liền mạch.

4.2. Triển Vọng Phát Triển Tương Lai

Hướng phát triển bao gồm cải thiện độ chính xác chẩn đoán sử dụng deep learning. Tích hợp thiết bị y tế thông minh để tự động thu thập dữ liệu sức khỏe. Mở rộng hỗ trợ đa ngôn ngữ và hỗ trợ khu vực địa lý rộng hơn. Cá nhân hóa nâng cao dựa trên lịch sử y tế và dự đoán sức khỏe proactive.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I. Mục tiêu đề tài. Hướng nghiên cứu. 12 CHƯƠNG II.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT & CÔNG NGHỆ. Chăm sóc sức khỏe. Máy học trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chatbot và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Nhận dạng thực thể trong câu nói. Tương tác thời gian thực và Socket IO. 34 CHƯƠNG III. PHÂN TÍCH YÊU CẦU.

Danh sách yêu cầu. Đặc tả yêu cầu. Chào hỏi người dùng. Cung cấp thông tin về bệnh.

Cung cấp thông tin về dịch bệnh. Lưu trữ lịch sử cuộc trò chuyện. Đề xuất tin nhắn. Tìm địa chỉ cơ sở chăm sóc sức khỏe ở gần.

Gửi tin nhắn thông qua giọng nói. Trả lời tin nhắn với giọng nói. Cài đặt giọng nói. Cài đặt theme.

Thông báo nhắc nhở. 68 CHƯƠNG IV. THIẾT KẾ HỆ THỐNG. Kiến trúc hệ thống.

Cơ sở dữ liệu. Luồng xử lý & tương tác. Chào hỏi người dùng. Cung cấp thông tin về bệnh.

Cung cấp thông tin về dịch bệnh. Lưu trữ lịch sử cuộc trò chuyện. Đề xuất tin nhắn. Tìm địa chỉ cơ sở chăm sóc sức khỏe ở gần.

Gửi tin nhắn thông qua giọng nói. Trả lời tin nhắn với giọng nói. Cài đặt giọng nói. Cài đặt theme.

Thông báo nhắc nhở. Hướng phát triển. 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO. Hiện trạng Sự phát triển trong nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các doanh nghiệp ngày nay có thể áp dụng Chatbot trong trải nghiệm trò chuyện đa phương thức, bao gồm giọng nói, bàn phím, cử chỉ và hình ảnh.

Ngày nay, có một giải pháp Chatbot cho hầu hết mọi ngành bao gồm marketing, bất động sản, tài chính, chính phủ và cả chăm sóc sức khỏe. Trong một khảo sát của salesforce đã cho thấy một điều rằng 86% khách hàng muốn nhận câu trả lời từ một Chatbot hơn là điền vào những biểu mẫu. ELIZA là Chatbot đầu tiên được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vào năm 1966, mô phỏng theo một nhà trị liệu tâm lý bằng cách sử dụng đối sánh mẫu và lựa chọn phản hồi. Tuy nhiên thì ELIZA có kiến thức và khả năng giao tiếp khá là hạn chế.

Với công nghệ ngày nay thì Chatbot đã có thể cung cấp chẩn đoán các triệu chứng, tư vấn chăm sóc sức khỏe, thông tin dinh dưỡng và theo dõi, v. Ta có thể kể đến như là dịch vụ Chatbot trả lời các câu hỏi của người dùng về Covid-19 đã được WhatsApp thực hiện cùng với Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) vào năm 2020. Tương tác thời gian thực và khả năng mở rộng là rất quan trọng trong vấn đề này, đặc biệt là khi xảy ra đại dịch. Sự hiểu sai thông tin về các triệu chứng, cũng như các loại bệnh và sự lây lan của nó có thể để lại hậu quả nghiêm trọng.

Chính vì thế, để đối phó với các thách thức này, việc tạo ra một Chatbot có thể cung cấp nhanh chóng những thông tin đáng tin cậy là một điều rất thiết yếu. Khảo sát Dựa trên một nghiên cứu vào 2019, các đặc trưng có giá trị nhất của việc sử dụng Chatbot trong chăm sóc sức khỏe là: 1. Giám sát: nhận thức và theo dõi các thay đổi về hành vi, lo lắng và cân nặng của người dùng để khuyến khích phát triển thói quen tốt hơn. Ẩn danh: bảo mật về thông tin của người dùng, nhất là các thông tin nhạy cảm về sức khỏe.

Cá nhân hóa: thông qua các thông tin về yếu tốt vật lý (oxy hóa, nhịp tim, nhiệt độ cơ thể), hành vi của người dùng để cá nhân hóa Chatbot. Tương tác ngay lập thức: ngay lập tức phản hồi người dùng, có thông báo và nhắc nhở người dùng 5. Khả năng mở rộng: có thể tương tác với nhiều người cùng một lúc. Một số ứng dụng Chatbot hỗ trợ chăm sóc sức khỏe đã có hiện nay: 1.

Tính năng: • Kiểm tra triệu chứng của bản thân. • Kiểm tra triệu chứng của người khác: Ada hỗ trợ người dùng tạo nhiều hồ sơ cùng một lúc, vì vậy ta có thể kiểm tra triệu chứng của người khác mà không ảnh hưởng đến hồ sơ sức khỏe của riêng mình. • Theo dõi triệu chứng: Ada có thể giúp ta theo dõi mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng để ta có thể theo dõi những thay đổi của chúng theo thời gian. • Thư viện tình trạng bệnh: Ada có một bộ bách khoa toàn thư về thông tin chi tiết về sức khỏe con người.

• Đọc bài viết trong ứng dụng: cung cấp những tin tức mới nhất về chăm sóc sức khỏe và các mẹo giúp ta chăm sóc bản thân thông qua những bài viết trong ứng dụng. • Đa ngôn ngữ: Ada có đến 7 ngôn ngữ khác nhau. • Chỉnh sửa hồ sơ sức khỏe: ta có thể them hoặc thay đổi thông tin sức khỏe các nhân trong hồ sơ sức khỏe của mình. Việc luôn cập 8 nhật thông tin sức khỏe của mình cho phép Ada đưa ra kết quả đánh giá sức khỏe chính xác nhất.

• Xem lịch sử đánh giá sức khỏe: ta có thể xem lại các đánh giá trước đây của mình, xem lại các báo cáo đánh giá sức khỏe và đọc về các tình trạng liên quan đến các triệu chứng. • Xem lịch sử theo dõi triệu chứng. Ưu điểm: • Miễn phí. • Giao diện người dùng đẹp mắt.

• Kết luận thông tin chẩn đoán bệnh khá chi tiết. • Tính cá nhân hóa khá cao. Hạn chế: • Giao diện phản hồi bị delay (trải nghiệm người dùng không được nhanh). • Những câu trả lời của người dùng là cố định.

Tính năng: • Health tracker: giúp ta đặt mục tiêu, trực quan hóa tiến trịnh và quản lý tình trạng sức khỏe. Ta có thể chọn nhiều dạng tracker khác nhau hoặc tùy chỉnh cho riêng mình. • Cung cấp kế hoạch 28 ngày bao gồm dinh dưỡng, hoạt động, tâm trạng và giấc ngủ, giúp ta đạt được các mục tiêu về sức khỏe. • Thư viện sức khỏe cung cấp những thông tin về sức khỏe.

• Symptom checker: chẩn đoán tình trạng sức khỏe dựa trên những triệu chứng. Ưu điểm: • Giao diện người dùng đẹp mắt. • Tính cá nhân hóa khá cao. 9 • Kết luận thông tin chẩn đoán bệnh khá chi tiết.

• Nhiều tính năng được tích hợp bên cạnh tính năng chẩn đoán bệnh. Hạn chế: • Tốn phí. • Những câu trả lời của người dùng là cố định. Tính năng: • Kiểm tra triệu chứng: đánh giá triệu chứng từ đó đưa ra những chẩn đoán về bệnh.

• Đặt lịch hẹn với bác sĩ, người chăm sóc sức khỏe. • Theo dõi tình trạng sức khỏe o Quản lý thông tin sức khỏe. o Cung cấp thông tin về xu hướng sức khỏe của bản thân: cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe của người dùng và những xu hướng hữu ích. o Hỗ trợ phát triển thói quen mới: hỗ trợ học cách phát triển và duy trì những thói quen lành mạnh cho người dùng.

• Kiểm tra sức khỏe toàn diện dựa trên những câu hỏi đánh giá sức khỏe, cung cấp thông tin và đưa lời khuyên về tình hình, trạng thái sức khỏe hiện tại, trực quan hóa tình trạng sức khỏe cơ thể. • Xem lịch sử trò chuyện, lịch sử kiểm tra triệu chứng. Ưu điểm: • Miễn phí. • Giao diện người dùng đẹp mắt.

• Giao diện phản hồi nhanh. Hạn chế: • Những câu trả lời của người dùng là cố định. • Kết luận thông tin chẩn đoán bệnh chưa thực sự chi tiết. Tính năng: • Chatbot đóng vai trò như nhà trị liệu tâm lý.

Trò chuyện với Chatbot theo chủ đề để nhằm giải quyết những vấn đề về tâm lý, giúp người dùng cảm thấy tốt hơn về mặt tinh thần. • Mood Tracker: theo dõi tâm trạng của người dùng. • Gratitude Journal: nhật ký về những điều mà người dùng cảm thấy biết ơn. Ưu điểm: • Giao diện thân thiện với người dùng.

• Tính năng đơn giản, dễ sử dụng. • Phản hồi của Chatbot khá đa dạng và gần gũi. Hạn chế: • Người dùng chưa hoàn toàn được linh hoạt khi sử dụng Chatbot, hầu như là phải đi theo luồng do Chatbot đề xuất. Mục tiêu đề tài Xây dựng Chatbot giao tiếp với người theo thời gian thực ứng dụng Máy học – Machine Learning, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Processing (NLP), Nhận dạng thực thể – Named-Entity Recognition (NER) và Socket IO (Giao tiếp thời gian thực) nhằm để phục vụ cho nhu cầu chăm sóc sức khỏe, đáp ứng được các yêu cầu sau với giao diện và trải nghiệm gần gũi, thân thiện với người dùng: • Chẩn đoán bệnh • Tìm kiếm thông tin về bệnh • Tìm kiếm nơi khám chữa bệnh • Nhắc nhở uống thuốc 11 4.

Đối tượng Phạm vi đối tượng tập trung vào tất cả các đối tượng có nhu cầu được chăm sóc, hỗ trợ sức khỏe. Hướng nghiên cứu Công nghệ: • Machine Learning – Máy học • Natural Language Processing (NLP) – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên • Named-Entity Recognition (NER) – Nhận dạng thực thể • Socket IO – Thư viện hỗ trợ giao tiếp thời gian thực • Flutter Ngôn ngữ: • Python • Dart 12 CHƯƠNG II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT & CÔNG NGHỆ 1. Chăm sóc sức khỏe Chăm sóc sức khỏe là việc duy trì hoặc cải thiện sức khỏe thông qua phòng ngừa, chẩn đoán, điều trị, cải thiện hoặc chữa bệnh tật, chấn thương, các khiếm khuyết thể chất và tinh thần.

Chăm sóc sức khỏe có thể được cung cấp bởi các chuyên gia y tế và các lĩnh vực y tế đồng minh. Y học, nha khoa, dược phẩm, hộ sinh, điều dưỡng, đo thị lực, thính học, tâm lý học, liệu pháp dao động, vật lý trị liệu, huấn luyện thể thao và các ngành y tế khác đều là một phần của chắm sóc sức khỏe. Mức độ tập trung toàn cầu của các nguồn lực chăm sóc sức khỏe, được mô tả bởi số lượng bác sĩ trên 10.000 cá nhân, theo quốc gia. Dữ liệu được lấy từ Thống kê Y tế Thế giới năm 2010, một báo cáo của WHO.

Tiếp cận chăm sóc sức khỏe có thể khác nhau giữa các quốc gia, cộng đồng và cá nhân, chịu ảnh hưởng của các điều kiện kinh tế và xã hội cũng như các chính sách y tế. Cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có nghĩa là “việc sử dụng kịp thời các dịch vụ sức khỏe cá nhân để đạt được kết quả sức khỏe tốt nhất có thể”.