Đồ án khoa Cơ Điện Điện Tử: Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid - ĐH Lạc Hồng

Đồ án khoa Cơ Điện Điện Tử Đại học Lạc Hồng khóa 13: Tổng hợp các đồ án tốt nghiệp, tiểu luận xuất sắc. Tham khảo tài liệu hữu ích cho sinh viên.

Trường đại học

Đại học Lạc Hồng

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Báo cáo nghiên cứu khoa học

2022

51
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục đích và phạm vi nghiên cứu

1.2.1. Mục đích nghiên cứu

1.2.2. Phạm vi nghiên cứu

1.3. Phương pháp nghiên cứu

1.3.1. Nghiên cứu tổng quan

1.3.2. Nghiên cứu lý thuyết

1.4. Kết quả dự kiến đạt được

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Khảo sát tình hình dịch bệnh

2.1.1. Tình hình dịch COVID-19 tại Việt Nam

2.1.2. Tình hình tiêm chủng vaccine COVID-19

2.2. Các mô hình hiện có thực tế

2.2.1. Mô hình đo thân nhiệt tại sân bay

2.2.2. Hệ thống đo thân nhiệt và xịt nước sát khuẩn tại trường học

2.2.3. Hệ thống đo thân nhiệt tự động từ xa của Đại học Trà Vinh

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

3.1. Giới thiệu chung

3.2. Sơ đồ khối hệ thống

3.3. Sơ đồ kết nối hệ thống

3.4. Thông số kỹ thuật của bộ điều khiển các thiết bị điện

3.4.1. Cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc GY-906

3.4.2. Khối phát âm thanh. Loa phát âm thanh

3.4.3. Khối hiển thị

3.4.4. Khối thẻ nhớ

3.4.5. Khối nguồn - Mạch Giảm Áp DC LM2596

3.5. Thiết kế khối xử lý trung tâm

3.6. Lập trình trên phần mềm Arduino

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. Thi công hệ thống

4.2. Nguyên lý hoạt động của hệ thống

4.3. Lập trình cho hệ thống

4.3.1. Phần mềm lập trình

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết quả đạt được

5.2. Hướng phát triển

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

MỤC LỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Tóm tắt

I. Khám phá Đồ án Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid thông minh Nền tảng giảm tải bệnh viện

Đại dịch Covid-19 đã bùng phát và kéo dài, gây ra những thách thức chưa từng có đối với hệ thống y tế toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam. Sự gia tăng đột biến về số lượng bệnh nhân Covid đã đẩy các bệnh viện vào tình trạng quá tải nghiêm trọng, dẫn đến nguy cơ lây nhiễm chéo cao và ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả điều trị. Trong bối cảnh đó, việc phát triển các giải pháp công nghệ nhằm tối ưu hóa quy trình quản lý bệnh nhân trở thành một nhu cầu cấp thiết. Một trong những sáng kiến nổi bật là việc nghiên cứu và triển khai hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid. Đồ án này không chỉ đơn thuần là một giải pháp công nghệ mà còn là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng tự động hóa vào lĩnh vực sàng lọc y tế, góp phần giảm tải bệnh viện và bảo vệ sức khỏe cộng đồng. Mục tiêu cốt lõi của đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid là tự động hóa quá trình nhận diện và phân loại người có nguy cơ nhiễm bệnh ngay tại các điểm kiểm soát quan trọng như cổng bệnh viện, trường học hay khu công nghiệp. Bằng cách sử dụng các cảm biến và thuật toán thông minh, hệ thống giúp nhanh chóng xác định triệu chứng Covid ban đầu, đặc biệt là thân nhiệt cao, từ đó đưa ra hướng dẫn phù hợp cho người dân. Điều này không chỉ giúp giảm bớt gánh nặng cho đội ngũ y tế, mà còn hạn chế tối đa sự tiếp xúc trực tiếp, ngăn chặn nguy cơ lây lan dịch bệnh. Hệ thống đóng vai trò như một hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả, nâng cao khả năng phản ứng của các cơ sở y tế trước diễn biến phức tạp của dịch bệnh. Việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như IoT (Internet of Things) và khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực hứa hẹn sẽ mang lại một giải pháp toàn diện và bền vững cho công tác quản lý bệnh nhân trong và sau đại dịch.

1.1. Bối cảnh đại dịch Covid 19 và sự cần thiết của sàng lọc y tế

Đại dịch Covid-19 đã để lại những tác động sâu rộng đến mọi khía cạnh của đời sống, đặc biệt là lĩnh vực y tế. Với tốc độ lây lan nhanh chóng và các chủng virus mới xuất hiện, việc sàng lọc y tế hiệu quả trở thành yếu tố then chốt để kiểm soát dịch bệnh. Trước đây, việc đo thân nhiệt thủ công bằng nhiệt kế hồng ngoại tiềm ẩn nhiều rủi ro cho nhân viên y tế do tiếp xúc gần. Sự cần thiết của một hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid tự động là rõ ràng, nhằm giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm chéo và bảo vệ tuyến đầu chống dịch. Đặc biệt, tại các khu vực đông người như bệnh viện, trường học, hay các khu công nghiệp, quản lý bệnh nhân và người ra vào càng trở nên phức tạp. Một hệ thống tự động giúp phát hiện sớm các trường hợp nghi nhiễm với triệu chứng Covid như sốt cao, từ đó cô lập và hướng dẫn họ theo quy trình y tế đã được thiết lập, tránh làm lây lan mầm bệnh trong cộng đồng. Đây là một giải pháp thiết thực, đáp ứng nhu cầu khẩn cấp của xã hội trong bối cảnh dịch bệnh diễn biến khó lường. (Tham khảo "CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN" của Đồ án).

1.2. Mục tiêu chính của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid và lợi ích tổng thể

Mục tiêu chính của đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid là phân tích và đánh giá sự cần thiết của hệ thống này cho các bệnh viện, trường học, và khu công nghiệp. Từ đó, đề xuất một giải pháp tối ưu nhằm phát hiện những trường hợp có nhiệt độ cao, nghi nhiễm Covid-19. Mục đích không chỉ dừng lại ở việc phát hiện, mà còn nhằm tối ưu hóa quy trình phân loại bệnh nhân ngay tại cổng vào, giúp giảm tải bệnh viện và ngăn chặn sự lây lan trong cộng đồng. Các lợi ích tổng thể bao gồm việc nâng cao khả năng phản ứng của hệ thống y tế trước các tình huống khẩn cấp y tế, cải thiện hiệu quả điều trị thông qua việc sắp xếp luồng bệnh nhân hợp lý, và bảo vệ an toàn cho cả bệnh nhân lẫn nhân viên y tế. Đồ án cũng hướng đến việc nâng cao kỹ năng làm việc nhóm, phân tích cơ cấu và giải quyết vấn đề cho các thành viên tham gia, đóng góp vào sự phát triển chung của y tế cộng đồng. (Tham khảo "1.3.1 Mục đích nghiên cứu" trong tài liệu).

II. Vấn đề quản lý bệnh nhân Covid Thách thức nào hệ thống đang giải quyết

Trong giai đoạn đỉnh điểm của đại dịch Covid-19, các cơ sở y tế phải đối mặt với áp lực chưa từng có. Tình trạng gánh nặng y tế thể hiện rõ qua sự thiếu hụt giường bệnh, vật tư y tế và đặc biệt là nguồn nhân lực. Việc quản lý bệnh nhân nhiễm và nghi nhiễm một cách hiệu quả là yếu tố sống còn để duy trì hoạt động của hệ thống y tế. Tuy nhiên, nhiều thách thức đã nảy sinh, từ việc sàng lọc y tế ban đầu đến phân loại bệnh nhân theo cấp độ bệnhđiều trị Covid phù hợp. Một trong những vấn đề nan giải nhất là nguy cơ lây nhiễm chéo trong chính môi trường bệnh viện. Khi một lượng lớn người ra vào mỗi ngày, bao gồm cả người thân bệnh nhân, nhân viên y tế và các trường hợp không có triệu chứng Covid rõ ràng, việc kiểm soát trở nên vô cùng khó khăn. Các phương pháp truyền thống như đo nhiệt độ bằng nhiệt kế cầm tay đòi hỏi sự tiếp xúc gần, tạo điều kiện cho virus lây lan. Bên cạnh đó, việc thu thập dữ liệu bệnh nhân một cách thủ công cũng tốn thời gian, dễ xảy ra sai sót và không thể cung cấp thông tin theo thời gian thực để hỗ trợ hệ thống hỗ trợ ra quyết định khẩn cấp. Đồ án: Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid ra đời nhằm giải quyết trực tiếp những thách thức này. Bằng cách tự động hóa quá trình kiểm tra và phân luồng, hệ thống giảm thiểu sự tiếp xúc vật lý, tối ưu hóa việc sử dụng nhân lực y tế và cung cấp dữ liệu chính xác, kịp thời. Điều này không chỉ giúp giảm tải bệnh viện mà còn nâng cao đáng kể an toàn thông tin y tếhiệu quả điều trị tổng thể. Hệ thống hướng đến việc tạo ra một môi trường an toàn hơn, hiệu quả hơn cho cả bệnh nhân và đội ngũ y tế trong cuộc chiến chống lại dịch bệnh.

2.1. Gánh nặng y tế và nguy cơ lây nhiễm chéo tại cơ sở

Sự bùng phát của Covid-19 đã tạo ra một gánh nặng y tế khổng lồ, khiến các bệnh viện quá tải với số lượng lớn bệnh nhân Covid cần chăm sóc. Tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến giường bệnh mà còn gây áp lực nặng nề lên đội ngũ y bác sĩ, đặc biệt là nguy cơ lây nhiễm chéo. Việc sàng lọc y tế không hiệu quả tại cổng có thể khiến người mang mầm bệnh nhưng chưa có triệu chứng Covid rõ ràng đi sâu vào trong bệnh viện, gây nguy hiểm cho các bệnh nhân khác và nhân viên y tế. Điều này làm trầm trọng thêm tình hình, buộc các cơ sở phải cách ly thêm nhân viên, ảnh hưởng đến khả năng cung cấp điều trị Covid. Giải pháp từ hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid được kỳ vọng sẽ giảm thiểu những rủi ro này, bằng cách tự động hóa quá trình kiểm tra ban đầu và hướng dẫn người có nguy cơ đến khu vực cách ly hoặc kiểm tra chuyên sâu, qua đó bảo vệ an toàn cho toàn bộ hệ thống y tế. (Tham khảo "1.1 Đặt vấn đề" và "2.1 Khảo sát tình hình dịch bệnh" trong tài liệu).

2.2. Hạn chế của các mô hình sàng lọc y tế truyền thống

Các mô hình sàng lọc y tế truyền thống, như việc sử dụng nhiệt kế hồng ngoại cầm tay để đo thân nhiệt trực tiếp, bộc lộ nhiều hạn chế trong bối cảnh đại dịch. Hạn chế lớn nhất là khả năng lây nhiễm chéo cho nhân viên y tế do tiếp xúc gần. Hơn nữa, việc này đòi hỏi nhiều nhân lực và tốn thời gian, gây ùn tắc tại các điểm kiểm soát khi có lượng lớn người ra vào. Các phương pháp này cũng thiếu khả năng lưu trữ dữ liệu bệnh nhân tự động và phân tích theo thời gian thực, làm giảm hiệu quả của hệ thống hỗ trợ ra quyết định. Tài liệu gốc cũng đề cập đến các mô hình hiện có như đo thân nhiệt tại sân bay hay trường học, nhưng chúng thường tập trung vào một khía cạnh cụ thể và chưa có tính tích hợp toàn diện. Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid tự động nhằm khắc phục những nhược điểm này bằng cách sử dụng công nghệ không tiếp xúc, tự động hóa quy trình và tích hợp khả năng thu thập, phân tích dữ liệu, mang lại giải pháp toàn diện và an toàn hơn. (Tham khảo "2.2 Các mô hình hiện có thực tế" trong tài liệu).

III. Phương pháp xây dựng hệ thống phân luồng Covid Cấu trúc và công nghệ đột phá

Để giải quyết các thách thức trong quản lý bệnh nhân Covid, đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid đã đề xuất một phương pháp xây dựng toàn diện, kết hợp nhiều công nghệ hiện đại. Cốt lõi của hệ thống là khả năng tự động hóa y tế và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thu thập được. Kiến trúc hệ thống được thiết kế linh hoạt, cho phép dễ dàng tích hợp và mở rộng trong tương lai. Nền tảng công nghệ chủ đạo bao gồm các cảm biến thông minh, vi điều khiển mạnh mẽ và các module ngoại vi hỗ trợ giao tiếp và hiển thị. Cụ thể, việc sử dụng cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc GY-906 là một bước tiến quan trọng, cho phép đo thân nhiệt chính xác mà không cần tiếp xúc vật lý, giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm cho cả người cần đo và nhân viên y tế. Bên cạnh đó, hệ thống còn tích hợp các động cơ servo để điều khiển rào chắn, loa phát âm thanh để đưa ra thông báo tức thời, và màn hình LCD để hiển thị thông tin rõ ràng. Tất cả các thành phần này được kết nối và điều khiển bởi một khối xử lý trung tâm, đóng vai trò như bộ não của toàn hệ thống, thu thập tín hiệu, xử lý dữ liệu và đưa ra lệnh điều khiển phù hợp. Việc lập trình hệ thống được thực hiện trên nền tảng Arduino IDE, sử dụng ngôn ngữ C/C++ để đảm bảo hiệu suất và khả năng tùy biến cao. Điều này cho phép hệ thống không chỉ thực hiện các chức năng cơ bản như đo nhiệt độ và phân luồng, mà còn có khả năng lưu trữ dữ liệu bệnh nhân vào thẻ nhớ theo thời gian thực, hỗ trợ cho công tác giám sát dịch bệnh và ra quyết định. Sự kết hợp các công nghệ này đã tạo nên một hệ thống hỗ trợ ra quyết định hiệu quả, giúp tối ưu hóa quy trình sàng lọc y tếphân loại bệnh nhân một cách nhanh chóng, chính xác. Đây là minh chứng cho tiềm năng của công nghệ AI trong y tế và tự động hóa trong việc cải thiện hiệu quả điều trị và giảm tải áp lực cho hệ thống y tế trong các tình huống khẩn cấp.

3.1. Kiến trúc hệ thống và vai trò của cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc

Kiến trúc của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid được xây dựng theo sơ đồ khối tổng quát, bao gồm các khối chức năng chính: khối cảm biến, khối động cơ servo, khối loa, khối xử lý trung tâm, khối hiển thị, khối thẻ nhớ và khối nguồn. Khối cảm biến, với trọng tâm là cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc GY-906, đóng vai trò là thông tin đầu vào quan trọng nhất. Cảm biến này có khả năng đo nhiệt độ chính xác cao (đến 0.5°C) trong phạm vi rộng mà không cần tiếp xúc, đáp ứng yêu cầu y tế nghiêm ngặt và giúp giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm. Tín hiệu từ cảm biến được truyền qua giao tiếp I2C đến khối xử lý trung tâm. Khối động cơ servo (ví dụ: SG90) chịu trách nhiệm điều khiển rào chắn, mở lối đi phù hợp dựa trên kết quả đo nhiệt độ. Loa và màn hình LCD (1602) cung cấp thông báo âm thanh và hiển thị dữ liệu trực quan cho người dùng và người quản lý. Việc lựa chọn các thành phần này đều dựa trên tiêu chí hiệu suất, chi phí và khả năng tích hợp. (Tham khảo "CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN" và "3.5 Thông số kỹ thuật của bộ điều khiển các thiết bị điện" trong tài liệu).

3.2. Tích hợp công nghệ AI trong y tế và tự động hóa quy trình

Mặc dù tài liệu gốc không đi sâu vào thuật toán AI phức tạp, nhưng việc sử dụng vi điều khiển như ESP32 DevBoard làm khối xử lý trung tâm mở ra tiềm năng lớn cho việc tích hợp công nghệ AI trong y tế. ESP32 với khả năng kết nối Wi-Fi cho phép truyền dữ liệu bệnh nhân theo thời gian thực lên đám mây, tạo tiền đề cho việc phân tích Big Data y tế và xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh hơn. Tự động hóa quy trình là trọng tâm của đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid. Từ khâu phát hiện người, đo thân nhiệt, đến việc phân loại và mở rào chắn, mọi thao tác đều được tự động hóa hoàn toàn. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình phân loại bệnh nhân mà còn giảm sự phụ thuộc vào con người, nâng cao tốc độ và độ chính xác của quá trình sàng lọc y tế. Khả năng lập trình linh hoạt trên Arduino IDE cũng cho phép hệ thống dễ dàng được cập nhật và cải tiến, tích hợp thêm các tính năng thông minh khác trong tương lai, hướng tới một phần mềm quản lý bệnh viện toàn diện hơn. (Tham khảo "3.7 Thiết kế khối xử lý trung tâm" trong tài liệu).

IV. Cách triển khai Đồ án Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid thông minh tại cổng

Việc triển khai đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid đòi hỏi sự kết hợp chặt chẽ giữa thiết kế cơ khí, lập trình phần mềm và kiểm thử thực tế. Mô hình được thiết kế 3D bằng phần mềm Solidworks, đảm bảo tính thẩm mỹ và công năng phù hợp với môi trường cổng bệnh viện. Với hai lối đi riêng biệt cho việc phân loại bệnh nhân, hệ thống hướng đến sự rõ ràng và hiệu quả trong quản lý bệnh nhân. Sau giai đoạn thiết kế, các bộ phận cơ khí được gia công (ví dụ: in 3D), và các thiết bị điện tử như cảm biến nhiệt độ, màn hình LCD, loa và mạch điều khiển được bố trí khoa học trên mô hình. Nguyên lý hoạt động của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid được thiết kế đơn giản nhưng hiệu quả. Khi có người đứng trước cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc, hệ thống sẽ tự động đo thân nhiệt, hiển thị kết quả trên màn hình LCD và thông báo qua loa. Dựa trên ngưỡng nhiệt độ cài đặt (ví dụ: 37 độ C), hệ thống sẽ quyết định mở rào chắn để hướng dẫn người có thân nhiệt bình thường đi thẳng, hoặc mở rào chắn bên phải để hướng dẫn người có thân nhiệt cao đến khu vực kiểm tra y tế chuyên sâu. Toàn bộ quá trình này diễn ra tự động, giảm thiểu sự tương tác và nguy cơ lây nhiễm. Một yếu tố quan trọng khác là khả năng lưu trữ dữ liệu bệnh nhân theo thời gian thực vào thẻ nhớ, bao gồm lịch sử người nghi nhiễm và nhiệt độ của họ. Điều này không chỉ giúp cho công tác giám sát dịch bệnh mà còn cung cấp thông tin quý giá cho hệ thống hỗ trợ ra quyết định và nghiên cứu dịch tễ học. Số lượng người nghi nhiễm cũng được đếm và hiển thị trực tiếp trên màn hình, giúp quản lý nắm bắt tình hình tức thì. Việc lập trình hệ thống được thực hiện trên môi trường Arduino IDE, với lưu đồ thuật toán chi tiết đảm bảo hoạt động ổn định và chính xác. Các thư viện phần mềm sẵn có và giao diện lập trình thân thiện giúp quá trình phát triển nhanh chóng và hiệu quả. Nhờ vậy, đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid mang đến một giải pháp thực tiễn, góp phần giảm tải bệnh viện và tăng cường an toàn thông tin y tế trong bối cảnh đại dịch. (Tham khảo "CHƯƠNG 4 THI CÔNG HỆ THỐNG" trong tài liệu).

4.1. Lập trình và nguyên lý hoạt động của hệ thống phân luồng tự động

Nền tảng lập trình cho hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid là môi trường Arduino IDE, sử dụng ngôn ngữ C/C++ để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng tương tác với phần cứng. Các hàm setup()loop() cơ bản của Arduino được dùng để khởi tạo thiết bị và thực thi các tác vụ lặp lại liên tục. Lưu đồ thuật toán của hệ thống được thiết kế rõ ràng, từ việc phát hiện đối tượng, đo thân nhiệt, đến quyết định mở barrier và phát thông báo. Cụ thể, khi cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc phát hiện người, nó sẽ đo nhiệt độ, so sánh với ngưỡng cài đặt (37 độ C). Nếu nhiệt độ bình thường, động cơ servo điều khiển barrier mở lối đi thẳng; nếu nhiệt độ cao, barrier mở lối rẽ để phân luồng người nghi nhiễm. Các module như DFPlayer Mini và màn hình LCD được lập trình để phát âm thanh thông báo và hiển thị thông tin trực quan. Quá trình này không chỉ nhanh chóng mà còn giảm thiểu tối đa sự can thiệp của con người, hiện thực hóa khái niệm tự động hóa y tế trong sàng lọc y tế. (Tham khảo "4.2 Nguyên lý hoạt động của hệ thống" và "4.3 Lập trình cho hệ thống" trong tài liệu).

4.2. Khai thác dữ liệu bệnh nhân và tính năng lưu trữ thông minh

Một trong những tính năng quan trọng của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid là khả năng khai thác và lưu trữ dữ liệu bệnh nhân một cách thông minh. Thông tin về thân nhiệt và số lượng người nghi nhiễm được ghi lại vào thẻ nhớ (Micro SD/Micro SDHC SPI) dưới dạng tệp tin văn bản (.txt) theo thời gian thực. Điều này cung cấp một cơ sở dữ liệu hữu ích cho việc giám sát dịch bệnh và phân tích xu hướng. Màn hình LCD không chỉ hiển thị nhiệt độ tức thời mà còn hiển thị số lượng người nghi nhiễm, giúp cán bộ quản lý dễ dàng nắm bắt tình hình. Khả năng lưu trữ này đặc biệt có giá trị trong việc theo dõi lịch sử và hỗ trợ hệ thống cảnh báo sớm về các ổ dịch tiềm ẩn. Trong tương lai, việc kết nối hệ thống với Internet (qua ESP32) có thể cho phép theo dõi online và phân tích Big Data y tế, nâng cao khả năng quản lý bệnh nhân và đưa ra các quyết định chiến lược trong công tác y tế cộng đồng. Tính năng này không chỉ tăng cường an toàn thông tin y tế mà còn cải thiện hiệu quả điều trị thông qua việc quản lý dữ liệu hiệu quả. (Tham khảo "4.2 Nguyên lý hoạt động của hệ thống" trong tài liệu).

V. Hiệu quả thực tiễn của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid Kết quả đáng chú ý

Đồ án: Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid đã đạt được những kết quả đáng chú ý, chứng minh tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong việc chống lại đại dịch. Sau quá trình nghiên cứu, thiết kế và thi công mô hình, nhóm nghiên cứu đã chế tạo thành công một hệ thống hoạt động ổn định và đáp ứng các mục tiêu đề ra. Hiệu quả rõ rệt nhất là khả năng tự động hóa toàn bộ quy trình nhập viện ban đầu, từ đó giảm tải bệnh viện và tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực y tế. Thay vì phải bố trí nhiều nhân viên để đo thân nhiệt thủ công, hệ thống cho phép việc sàng lọc y tế diễn ra nhanh chóng, chính xác và an toàn hơn. Điều này trực tiếp giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm chéo cho nhân viên y tế và bệnh nhân khác, bảo vệ sự an toàn cho toàn bộ hệ thống y tế. Hơn nữa, khả năng phân loại bệnh nhân một cách tự động và tức thì giúp các trường hợp có triệu chứng Covid được hướng dẫn đến khu vực riêng biệt sớm nhất có thể, tránh làm lây lan mầm bệnh trong khu vực chung. Điều này cải thiện đáng kể hiệu quả điều trị bằng cách cho phép các cơ sở y tế tập trung nguồn lực vào những bệnh nhân cần sự chăm sóc đặc biệt. Việc thu thập và lưu trữ dữ liệu bệnh nhân tự động cũng đóng góp vào việc nâng cao an toàn thông tin y tế, cung cấp cơ sở dữ liệu đáng tin cậy cho công tác giám sát dịch bệnhhệ thống hỗ trợ ra quyết định. Mô hình hoàn thành không chỉ là minh chứng cho sự thành công về mặt kỹ thuật mà còn là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ vào lĩnh vực y tế cộng đồng. Nó không chỉ giải quyết một vấn đề cấp bách của xã hội mà còn nâng cao kỹ năng thực tiễn và khả năng giải quyết vấn đề của các thành viên tham gia đồ án. Đây là một đóng góp thiết thực, mang lại giá trị to lớn cho cộng đồng trong cuộc chiến chống lại dịch bệnh và chuẩn bị cho các tình huống khẩn cấp y tế trong tương lai.

5.1. Giảm tải bệnh viện và tối ưu quy trình nhập viện

Một trong những lợi ích lớn nhất của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid là khả năng giảm tải bệnh viện đáng kể. Bằng cách tự động hóa khâu sàng lọc y tế ban đầu, hệ thống giúp rút ngắn thời gian chờ đợi tại cổng, giảm áp lực cho khu vực tiếp nhận. Quy trình nhập viện được tối ưu hóa, đảm bảo rằng những bệnh nhân có cấp độ bệnh khác nhau, đặc biệt là người nghi nhiễm Covid-19, được hướng dẫn đến đúng khu vực cần thiết một cách nhanh chóng. Điều này không chỉ giúp các bệnh viện quản lý tốt hơn giường bệnh và nguồn nhân lực, mà còn giảm nguy cơ ùn tắc và lây nhiễm chéo trong không gian chật hẹp. Hệ thống đóng vai trò như một bộ lọc thông minh, giúp phân loại bệnh nhân hiệu quả, đảm bảo hiệu quả điều trị và nâng cao năng lực ứng phó của hệ thống y tế trước các tình huống khẩn cấp y tế. (Tham khảo "5.1 Kết quả đạt được" và "5.2 Kết luận" trong tài liệu).

5.2. Nâng cao an toàn thông tin y tế và hiệu quả điều trị

Việc tích hợp khả năng lưu trữ dữ liệu bệnh nhân tự động vào thẻ nhớ giúp nâng cao an toàn thông tin y tế theo một cách khác biệt. Thay vì các hồ sơ giấy dễ thất lạc hoặc sai sót, dữ liệu số được ghi lại một cách có hệ thống, cung cấp thông tin đáng tin cậy cho việc theo dõi và giám sát dịch bệnh. Điều này không chỉ hỗ trợ hệ thống hỗ trợ ra quyết định của đội ngũ y tế mà còn góp phần cải thiện hiệu quả điều trị tổng thể. Khi các trường hợp nghi nhiễm được phát hiện sớm và phân luồng chính xác, họ có thể nhận được sự chăm sóc y tế kịp thời, giảm thiểu nguy cơ biến chứng và lây lan. Đồ án: Hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid góp phần vào việc xây dựng một chuỗi cung ứng y tế thông tin liền mạch hơn, đảm bảo mọi quyết định y tế đều dựa trên dữ liệu chính xác và kịp thời, tối ưu hóa các nguồn lực có hạn. (Tham khảo "4.2 Nguyên lý hoạt động của hệ thống" trong tài liệu).

VI. Tương lai của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid Hướng phát triển tiềm năng

Mặc dù đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid đã đạt được những kết quả tích cực ở cấp độ mô hình, tiềm năng phát triển và ứng dụng thực tiễn của nó vẫn còn rất lớn. Nhóm nghiên cứu đã nhận thấy những hạn chế nhất định của mô hình nhỏ và đã đề xuất các hướng cải tiến rõ ràng để nâng cao hiệu quả và khả năng mở rộng của hệ thống. Trong tương lai, việc tích hợp các loại cảm biến chuyên dụng hơn là cần thiết để đạt được độ chính xác cao hơn trong việc đo thân nhiệt và phát hiện các triệu chứng Covid khác. Các cảm biến đa dạng hơn, ví dụ như cảm biến đo nồng độ oxy trong máu hoặc cảm biến nhận diện ho, có thể cung cấp một bức tranh toàn diện hơn về cấp độ bệnh của mỗi cá nhân, giúp phân loại bệnh nhân chính xác hơn. Đặc biệt, khả năng theo dõi online với các dữ liệu bệnh nhân thu về từ mô hình sẽ là một bước tiến đột phá. Việc kết nối hệ thống với nền tảng đám mây và phát triển ứng dụng di động y tế sẽ cho phép nhân viên y tế và các nhà quản lý truy cập thông tin theo thời gian thực từ xa, hỗ trợ giám sát dịch bệnh trên diện rộng và đưa ra các quyết định chiến lược trong công tác y tế cộng đồng. Điều này cũng mở ra cánh cửa cho việc áp dụng công nghệ AI trong y tếBig Data y tế một cách sâu rộng hơn, từ việc dự đoán xu hướng dịch bệnh đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng y tế. Bên cạnh đó, việc trang bị nguồn dự phòng và các thiết bị bảo vệ là cần thiết khi hệ thống được triển khai trong môi trường thực tế, nhằm đảm bảo hoạt động liên tục và bền vững. Mục tiêu cuối cùng là biến hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid từ một mô hình nghiên cứu thành một giải pháp toàn diện, có khả năng ứng phó linh hoạt với các tình huống khẩn cấp y tế, không chỉ riêng Covid-19 mà còn với các dịch bệnh tiềm ẩn khác, góp phần xây dựng một hệ thống y tế mạnh mẽ và resilient hơn. (Tham khảo "CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN" trong tài liệu).

6.1. Hướng cải tiến để nâng cao độ chính xác và khả năng mở rộng

Để hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid có thể phát triển mạnh mẽ hơn trong thực tế, các cải tiến về độ chính xác và khả năng mở rộng là tối quan trọng. Nhóm nghiên cứu đề xuất sử dụng những cảm biến chuyên dụng, có độ phân giải và độ tin cậy cao hơn để đo thân nhiệt và các thông số sức khỏe khác. Việc tích hợp thêm nhiều loại cảm biến, ví dụ như cảm biến nhận diện khuôn mặt để xác định danh tính hoặc cảm biến đo các chỉ số sinh tồn khác, sẽ giúp phân loại bệnh nhân một cách đa chiều và chính xác hơn, hỗ trợ cho việc chẩn đoán cấp độ bệnh sơ bộ. Khả năng theo dõi online các dữ liệu bệnh nhân thu thập được là một hướng phát triển then chốt. Điều này không chỉ hỗ trợ giám sát dịch bệnh theo thời gian thực mà còn mở ra cơ hội cho việc tích hợp công nghệ AI trong y tế và phân tích Big Data y tế, từ đó cải thiện hệ thống hỗ trợ ra quyết địnhtối ưu hóa quy trình quản lý bệnh nhân. Cuối cùng, việc trang bị nguồn dự phòng và các thiết bị bảo vệ là cần thiết để đảm bảo hệ thống hoạt động liên tục và bền bỉ trong môi trường thực tế, tránh nguy cơ bị phá hủy. (Tham khảo "5.3 Hướng phát triển" trong tài liệu).

6.2. Tiềm năng ứng dụng y tế cộng đồng và giám sát dịch bệnh

Tiềm năng ứng dụng của hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid không chỉ giới hạn trong khuôn viên bệnh viện mà còn mở rộng ra lĩnh vực y tế cộng đồnggiám sát dịch bệnh. Với khả năng tự động hóa việc sàng lọc y tế và thu thập dữ liệu bệnh nhân theo thời gian thực, hệ thống có thể đóng vai trò như một hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả tại các điểm công cộng như trường học, nhà ga, sân bay. Thông tin thu thập được từ các hệ thống này, khi được tổng hợp và phân tích (có thể thông qua Big Data y tế), sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hình dịch tễ, giúp các cơ quan y tế đưa ra các quyết sách phòng chống dịch hiệu quả. Việc phát triển các ứng dụng di động y tế liên kết với hệ thống cũng có thể cho phép người dân tự theo dõi sức khỏe và nhận hướng dẫn phân luồng từ xa, giảm bớt gánh nặng y tế và tăng cường ý thức chủ động phòng dịch. Điều này thể hiện vai trò quan trọng của đồ án: hệ thống phân luồng bệnh nhân Covid trong việc xây dựng một hệ thống y tế mạnh mẽ, linh hoạt và sẵn sàng ứng phó với mọi thách thức sức khỏe trong tương lai. (Tham khảo "5.3 Hướng phát triển" trong tài liệu).

27/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Dịch bệnh covid đã kéo dài trong thời gian 3 năm và hiện tại vẫn còn tiếp diễn tại nhiều nơi trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Đại dịch đã tác động đến mọi mặt của cuộc sống, cà mặt lợi và mặt hại. Đại dịch góp phần không nhỏ trong việc thay đổi hành vi của con người. Trước đây là luôn phải gặp trực tiếp, nhưng bây giờ các hệ thống thông tin trực tuyến dần thay thế và các hệ thống ngày càng trở nên thông minh hơn để giúp giải quyết nhiều bài toán của cuộc sống.1 Dịch bệnh covid tác động đến con người Ngày nay, xu hướng tự động ngày càng phổ biến trong các hệ thống và máy móc.

Sự cần thiết của con người trong những hệ thống này là không còn quá quan trọng. Kết hợp 2 yếu tố, và sự cần thiết hiện thời của xã hội, nhóm em quyết định lựa chọn đề thiết kế, chế tạo mô hình phân loại người nghi nhiễm tại cổng bệnh viện tự động.2 Lý do chọn đề tài. Trong tình hình dịch bệnh Covid-19 đang diễn biến phức tạp việc nghiên cứu chế tạo hệ thống chống lại Covid-19 là một trong những giải pháp công nghệ hữu hiệu 1 nhằm hạn chế sự lây nhiễm chéo của Covid-19 trước tình hình dịch bệnh diễn biến ngày càng phức tạp. Nếu nhân viên y tế sử dụng nhiệt kế hồng ngoại để đo trực tiếp như cách thường làm hiện nay thì vẫn có khả năng gặp rủi ro khi tiếp xúc.

Thiết bị đo thân nhiệt từ xa cho phép cách ly nhân viên y tế với người cần đo nhiệt độ nên loại trừ được khả năng lây nhiễm này. Tình hình dịch bệnh Covid-19 toàn thế giới và nước ta Tính đến đầu tháng 08/2020, toàn thế giới đã có gần 20 triệu người nhiễm Covid-19, trong đó con số tử vong được ghi nhận là hơn 700. Các quốc gia có số ca nhiễm Covid-19 cao nhất là Hoa Kỳ, Brazil và Ấn Độ. Tại nước ta, tình hình dịch bệnh Covid-19 tuy đã được kiểm soát từ cuối tháng 4 nhờ vào sự truy vết quyết liệt người nhiễm, xét nghiệm nhanh trong cộng đồng, cùng chính sách giãn cách xã hội hợp lý và đúng thời điểm.

Nhưng đến ngày 26/7/2020, ca bệnh mới trong cộng đồng được ghi nhận tại Đà Nẵng đã dấy lên làn sóng Covid-19 thứ hai. Đáng lưu ý, chủng Coronavirus ghi nhận hiện nay tại Đà Nẵng được các chuyên gia nhận định “Tuy độc lực không đổi nhưng chủng virus mới này lại có tốc độ lây nhiễm nhanh đến gấp 3 lần”, GS.TS Nguyễn Văn Kính, Chủ tịch Hội truyền nhiễm Việt Nam. Dịch bệnh nghiêm trọng các bệnh viện người ra vào đông dẫn đến việc rất khó kiểm soát tình hình dịch bệnh. Do vậy cần có một hệ thống lắp đặt tại cổng bệnh viện để tìm ra những người nghi nhiễm Covid-19.

Vì vậy nhóm chúng em quyết định “Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo mô hình phân luồng Covid-19”. Hệ thống sẽ được nghiên cứu trên mô hình sau khi thành công sẽ áp dụng vào thực tế.3 Mục đích và phạm vi nghiên cứu.1 Mục đích nghiên cứu Mục đích nghiên là nhằm phân tích, đánh giá sự cần thiết của hệ thống phân luồng covit cho các bệnh viện, trường học, khu công nghiệp để phát hiện những trường hợp nhiệt độ cao nghi nhiễm covit. Từ đó đưa ra giải pháp để tối ưu hóa nhất để phòng tránh covit. Song song với đó là để nâng cao kĩ năng, tay nghề về làm việc nhóm, phân tích cơ cấu và giải quyết vấn đề của các thành viên trong nhóm.2 Phạm vi nghiên cứu Trong các bệnh viện, trường học, khu công nghiệp, ở đây nhóm hướng đến phân luồng kiểm soát nhiệt độ của người đo.4 Phương pháp nghiên cứu 1.1 Nghiên cứu tổng quan - Qua sách, báo, giáo trình, internet,…chọn lọc các thông tin kiến thức tổng quan về các hệ thống đo nhiệt độ.

- Tìm hiểu và nghiên cứu về các loại cảm biến nhiệt và động cơ, màn hình, loa trong thực tế có thể đáp ứng được đề tài. Dựa trên ưu nhược điểm của từng cảm biến, servo để chọn phù hợp. - Thiết kế lưu đồ giải thuật và viết chương trình điều khiển cho Arduino. - Thử nghiệm và điều chỉnh để mô hình tối ưu.

Đáp ứng được yêu cầu thực tế.2 Nghiên cứu lý thuyết - Nghiên cứu về các thành phần, thiết bị có trong hệ thống: cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc, động cơ servo, loa phát âm thanh, Module DFMini Player, màn hình LCD, esp32 DevBoard, khối nguồn. - Sử dụng phần mềm arduino ide để lập trình cho bộ điều khiển điều khiển hệ thống. - Nghiên cứu hệ thống điện điều khiển và thiết kế hệ thống điện điều khiển trên phần mềm altium. - Sử dụng phần mềm Solidworks để thiết kế cơ cấu .5 Kết quả dự kiến đạt được - Chế tạo thành công hệ thống phân luồng covit.

- Nâng kĩ năng thiết kế, tính toán, lựa chọn cơ cấu và thiết bị, điều khiển thiết bị. - Nâng cao kĩ năng về sử dụng các phần mềm, nắm chắc cơ sở lý thuyết về tính toán thiết bị. 3 4 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Khảo sát tình hình dịch bệnh 2.1 Tình hình dịch COVID-19 tại Việt Nam Kể từ đầu dịch đến nay Việt Nam có 312.611 ca nhiễm, đứng thứ 72/222 quốc gia và vùng lãnh thổ, trong khi với tỷ lệ số ca nhiễm/1 triệu dân, Việt Nam đứng thứ 169/222 quốc gia và vùng lãnh thổ (bình quân cứ 1 triệu người có 3. - Đợt dịch thứ 4 (từ ngày 27/4/2021 đến nay): Số ca nhiễm mới ghi nhận trong nước là 308.534 bệnh nhân đã được công bố khỏi bệnh.

Có 06/62 tỉnh, thành phố đã qua 14 ngày không ghi nhận trường hợp nhiễm mới trong nước: Quảng Ninh, Bắc Kạn, Tuyên Quang, Lai Châu, Hoà Bình, Hải Phòng. Có 04 tỉnh, thành phố không có ca lây nhiễm thứ phát trên địa bàn trong 14 ngày qua: Kon Tum, Hà Giang, Yên Bái, Thái Bình. Có 05 tỉnh, thành phố ghi nhận số mắc cao là TP. Hồ Chí Minh (164.1 Biểu đồ tình hình dịch bệnh tháng 7 và tháng 8 năm 2021 5 Tính từ 18h ngày 18/8 đến 18h30 ngày 19/8, trên Hệ thống Quốc gia quản lý ca bệnh Covid 19 ghi nhận 10.654 ca nhiễm mới, trong đó 15 ca nhập cảnh và 10.639 ca ghi nhận trong nước tại TP.

Hồ Chí Minh (4.255), Đồng Nai (657), Long An (545), Tiền Giang (478), Đồng Tháp (185), Đà Nẵng (164), Khánh Hòa (151), Cần Thơ (134), Tây Ninh (102), An Giang (70), Vĩnh Long (60), Hà Nội (53), Trà Vinh (51), Nghệ An (45), Phú Yên (44), Bình Thuận (43), Sơn La (26), Quảng Nam (24), Bình Định (24), Kiên Giang (17), Quảng Ngãi (16), Quảng Trị (9), Bình Phước (8 ), Bắc Giang (7), Ninh Thuận (7), Hà Tĩnh (7), Hậu Giang (6), Thanh Hóa (6), Bắc Ninh (4), Nam Định (4), Quảng Bình (4), Hải Dương (2), Ninh Bình (2), Bạc Liêu (2), Thái Bình (1), Lạng Sơn (1) trong đó có 6.407 ca trong cộng đồng. - Như vậy trong 24h giờ qua số ca nhiễm ghi nhận trong nước tăng 1. Hồ Chí Minh tăng 694 ca, Bình Dương tăng 742 ca, Đồng Nai tăng 214 ca, Long An tăng 117 ca, Tiền Giang tăng 196 ca.2 Tình hình tiêm chủng vaccine COVID-19 Trong ngày 18/8 có 398.031 liều vaccine COVID-19 được tiêm. Như vậy, tổng số liều vaccine đã được tiêm là 15.537 liều, trong đó tiêm 1 mũi là 14.868 liều, tiêm mũi 2 là 1.2 Tiêm vaccine COVID-19 6 2.2 Các mô hình hiện có thực tế 2.1 Mô hình đo thân nhiệt tại sân bay Máy đo thân nhiệt từ xa là thiết bị hiện đại được Cơ quan Hợp tác quốc tế Hàn Quốc (KOICA) tài trợ cho Chính phủ cho Việt Nam nhằm tăng cường các biện pháp kiểm soát dịch bệnh.

Đây là thiết bị có khả năng bắt nhiệt từ xa tối tân nhất với độ phân giải hình ảnh sắc nét, có khả năng phát hiện những người có thân nhiệt cao ngay khi cách xa camera 10 mét. Đặc biệt, không cần điều chỉnh bằng tay và có thể loại bỏ ảnh hưởng nhiệt độ của môi trường xung quanh, đảm bảo số liệu chính xác. Việc sử dụng máy đo thân nhiệt từ xa sẽ giúp đảm bảo môi trường an toàn hơn cho hành khách và nhân viên sân bay, giảm nguy cơ lây nhiễm cho nhân viên y tế. Khi hành khách của các chuyến bay đến vào nhà ga sẽ được theo dõi nhiệt độ thông qua máy đo thân nhiệt từ xa, nếu hành khách có nhiệt độ trên 37,5 độ thì máy sẽ thu lại hình ảnh và ra dấu hiệu cảnh báo.

Những trường hợp hành khách này sau đó sẽ được cán bộ y tế kiểm tra sức khỏe để thực hiện các bước chuyên môn tiếp theo. 3 Kiểm tra nhiệt độ trong thực tế Với 2 máy vừa được thay mới nâng tổng số máy được trang bị tại Cảng lên thành 3 máy đo thân nhiệt từ xa và 1 máy quét nhiệt độ cầm tay nhằm tăng cường đảm bảo an toàn hơn cho hành khách và nhân viên làm việc tại Cảng HKQT Cần Thơ.2 Hệ thống đo thân nhiệt và xịt nước sát khuẩn tại trường học Điểm đặc biệt của hệ thống này là sử dụng nguồn năng lượng mặt trời nên chủ động về nguồn điện, có thể lắp đặt ở những nơi chưa có điện lưới cũng như không phải thay pin thường xuyên như một số thiết bị khác.4 Hệ thống đo thân nhiệt và xịt nước sát khuẩn Hệ thống này gồm 02 thiết bị độc lập: Thiết bị tự động đo thân nhiệt có loa 1thông báo bằng tiếng Việt và và thiết bị rửa tay sát khuẩn sử dụng năng lượng mặt trời với chi phí đầu tư khoảng 02 triệu đồng. Hệ thống này có cấu tạo khá đơn giản, phía trước mỗi thiết bị có trang trí hình ảnh nhân viên y tế tay cầm bình sát khuẩn hoặc thiết bị đo thân nhiệt được kết nối với bộ phận điều khiển được lắp ở phía sau. Trong đó, thiết bị đo thân nhiệt, gồm: 01 nhiệt kế hồng ngoại, 01 loa, 01 vi mạch tự động phát ra tiếng Việt để thông báo kết quả cho người được đo và nhân viên y tế đang theo dõi, giám sát ở khoảng cách an toàn đối với người được đo thân nhiệt (nếu người được đo có thân nhiệt dưới 37 o hoặc trên 37o, thiết bị sẽ phát ra âm thanh: "Nhiệt độ bình thường" hoặc "Nhiệt độ cao").

Ngoài ra, do thiết bị này được lắp trên trục thép có thể điều chỉnh lên xuống theo phương thẳng 8 đứng nên rất tiện lợi và phù hợp cho người cần đo thân nhiệt có chiều cao chênh lệch nhau.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ