Xây dựng website đặt lịch khám bệnh cho phòng khám với trợ lý chatbot AI

Đồ án website đặt lịch khám bệnh tích hợp chatbot AI - ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (2025)

• Tác giả: Ngô Quốc Trung
• Người hướng dẫn: Trần Quang Khải
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Xây dựng website đặt lịch khám bệnh cho phòng khám với trợ lý chatbot AI
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về website đặt lịch khám bệnh với chatbot AI

Đề tài tốt nghiệp tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM tập trung xây dựng nền tảng y tế số hiện đại. Nghiên cứu do sinh viên Ngô Quốc Trung và Đặng Văn Sang thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên Trần Quang Khải. Hệ thống kết hợp website đặt lịch trực tuyến cùng trợ lý ảo thông minh. Giải pháp giải quyết triệt để sự chậm trễ trong khâu tiếp đón tại các cơ sở khám chữa bệnh. Người bệnh chủ động chọn bác sĩ, khung giờ và dịch vụ y tế phù hợp. Nền tảng áp dụng kiến trúc phần mềm tiêu chuẩn nhằm đảm bảo tính ổn định cao. Giao diện người dùng được thiết kế trực quan, tối ưu cho cả máy tính lẫn thiết bị di động. Khách hàng dễ dàng tra cứu lịch trình công tác của đội ngũ y tế. Mọi thao tác đặt hẹn diễn ra nhanh chóng qua vài bước cơ bản. Dữ liệu y tế được lưu trữ an toàn trên cơ sở dữ liệu tập trung. Đồ án chứng minh năng lực ứng dụng công nghệ thông tin vào thực tiễn. Sự kết hợp giữa web dịch vụ và trí tuệ nhân tạo nâng cao chất lượng y tế.

1.1. Bối cảnh nghiên cứu đề tài tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM luôn khuyến khích sinh viên nghiên cứu các ứng dụng công nghệ phục vụ cộng đồng. Đề tài tốt nghiệp ngành Công nghệ Thông tin này bắt nguồn từ nhu cầu thực tiễn của ngành y tế. Các cơ sở khám bệnh truyền thống đối mặt với tình trạng quá tải hồ sơ và tắc nghẽn giao tiếp. Bệnh nhân mất nhiều thời gian chờ đợi lấy số thứ tự tại chỗ. Đội ngũ nghiên cứu nhận thấy tiềm năng lớn từ việc số hóa quy trình tiếp nhận bệnh nhân. Nhóm sinh viên đã xây dựng phần mềm đặt lịch trực tuyến có khả năng tương tác tức thì. Đề tài nhận được sự định hướng chuyên môn sâu sát từ giảng viên hướng dẫn. Dự án hướng đến mục tiêu chuẩn hóa quy trình y tế.

1.2. Mục tiêu tích hợp trợ lý AI trong quản lý phòng khám

Mục tiêu cốt lõi của công trình là tích hợp chatbot AI vào hệ thống đặt lịch y tế. Trợ lý thông minh hoạt động liên tục 24/7 không cần nhân sự trực ca. Bot tiếp nhận câu hỏi của người bệnh, phân tích triệu chứng sơ bộ và gợi ý khoa khám phù hợp. Việc phản hồi tự động giúp giảm áp lực đáng kể cho đội ngũ lễ tân phòng khám. Người dùng không còn phải xếp hàng hoặc gọi điện thoại trong giờ cao điểm. Tỷ lệ đặt lịch chính xác tăng lên nhờ cơ chế phân luồng thông minh. Đồng thời, hệ thống ghi nhận lịch sử tương tác để cải thiện chất lượng phục vụ theo thời gian. Giải pháp này tiết kiệm chi phí vận hành và đem lại sự thuận tiện cao.

II. Thách thức và nhu cầu website đặt lịch khám bệnh với chatbot AI

Công tác quản lý lịch hẹn tại nhiều cơ sở y tế hiện nay còn nhiều hạn chế cố hữu. Phương thức ghi chép sổ sách và đặt lịch thủ công qua điện thoại bộc lộ rõ sự thiếu hiệu quả. Nhân viên trực tổng đài thường xuyên rơi vào tình trạng quá tải vào khung giờ cao điểm. Sai sót về thông tin bác sĩ, trùng lịch khám hoặc nhầm lẫn giờ hẹn diễn ra phổ biến. Bệnh nhân phải chờ đợi nhiều giờ đồng hồ tại phòng khám chỉ để lấy phiếu khám bệnh. Điều này gây nên tâm lý mệt mỏi, bức xúc cho cả người bệnh lẫn đội ngũ y bác sĩ. Mặt khác, các phòng khám thiếu công cụ theo dõi dữ liệu khám chữa bệnh một cách đồng bộ. Việc quản lý lịch trực của bác sĩ gặp khó khăn khi có sự thay đổi đột xuất. Dữ liệu bệnh án không được liên kết trực tiếp với lịch hẹn khiến khâu chuẩn bị thiếu chu đáo. Một giải pháp chuyển đổi số toàn diện là đòi hỏi vô cùng cấp bách. Hệ thống đặt lịch trực tuyến kết hợp trí tuệ nhân tạo giải quyết triệt để những bất cập này, thiết lập quy trình tiếp đón khoa học.

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

Quy trình khám bệnh truyền thống phụ thuộc nặng nề vào các thủ tục giấy tờ thủ công. Người dân phải xếp hàng dài từ sáng sớm để lấy phiếu hẹn khám. Nhân viên tiếp đón chịu sức ép lớn khi phải kiểm tra thông tin liên tục. Việc đối soát thẻ bảo hiểm y tế và nhập liệu dễ xảy ra sai sót. Kênh liên hệ qua số điện thoại bàn thường xuyên bị nghẽn mạch trong giờ hành chính. Người bệnh ở xa không nắm được lịch trực cụ thể của bác sĩ chuyên khoa. Lịch hẹn bị hủy đột xuất không được thông báo kịp thời đến bệnh nhân. Tình trạng này gây lãng phí thời gian, công sức và chi phí đi lại của xã hội.

2.2. Điểm nghẽn trong tư vấn và phân luồng tiếp đón bệnh nhân

Khâu tư vấn ban đầu giữ vai trò quyết định hiệu quả phân luồng tại phòng khám. Tuy nhiên, nhân lực y tế hiện tại khó đáp ứng nhu cầu tư vấn liên tục. Phần lớn bệnh nhân không xác định chính xác chuyên khoa cần đăng ký khám bệnh. Người dân thường mô tả triệu chứng mơ hồ, dẫn đến việc chọn nhầm bác sĩ điều trị. Việc chuyển khoa khám làm tăng thời gian chờ đợi và gây quá tải dây chuyền. Hơn nữa, những câu hỏi cơ bản về thủ tục, chi phí hay giờ làm việc lặp lại liên tục. Điều này chiếm dụng đáng kể thời gian chuyên môn của nhân viên y tế. Khắc phục điểm nghẽn này đòi hỏi một cơ chế phản hồi tự động và chính xác.

III. Giải pháp công nghệ website đặt lịch khám bệnh với chatbot AI

Đồ án tốt nghiệp đề xuất giải pháp kỹ thuật toàn diện kết hợp giữa backend Laravel và trí tuệ nhân tạo. Kiến trúc hệ thống tuân theo mô hình Model-View-Controller (MVC) chuẩn mực nhằm phân tách rành mạch các lớp logic. Framework Laravel cung cấp cơ chế Eloquent ORM mạnh mẽ giúp thao tác dữ liệu qua mô hình Active Record thuận tiện. Tính năng xác thực phân quyền chia rõ các vai trò: Quản trị viên, Bác sĩ và Bệnh nhân. Người dùng có thể đăng ký tài khoản mới, xác thực email bảo mật và quản lý thông tin hồ sơ dễ dàng. Chatbot AI được tích hợp trực tiếp trên giao diện web để tương tác với người dùng theo thời gian thực. Trợ lý ảo sử dụng mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nhận diện ý định và phân tích từ khóa bệnh lý. Khi nhận diện nhu cầu khám, bot gợi ý khung giờ trống và chuyên khoa thích hợp. Toàn bộ luồng đăng ký khám được đồng bộ tức thì vào cơ sở dữ liệu MySQL. Giải pháp đem lại hiệu năng xử lý cao, tính an toàn thông tin và khả năng mở rộng linh hoạt cho hệ thống y tế.

3.1. Kiến trúc hệ thống dựa trên nền tảng Laravel MVC

Hệ thống ứng dụng kiến trúc Model-View-Controller của Laravel để tổ chức mã nguồn khoa học. Lớp Model quản lý trực tiếp cấu trúc dữ liệu và thực thi các mối quan hệ qua Eloquent ORM. Lớp Controller chịu trách nhiệm điều hướng luồng xử lý và kiểm soát tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào. Lớp View xây dựng giao diện hiển thị thân thiện, tối ưu trải nghiệm người dùng trên đa nền tảng. Hệ thống bảo mật cao nhờ cơ chế bảo vệ CSRF token và mã hóa mật khẩu an toàn. Các middleware được thiết lập chặt chẽ nhằm phân quyền truy cập giữa khách hàng, bác sĩ và quản trị viên. Việc phân tách module rõ ràng giúp lập trình viên dễ bảo trì và nâng cấp chức năng.

3.2. Thiết kế luồng xử lý và tích hợp trí tuệ nhân tạo Chatbot

Luồng tương tác của chatbot AI được thiết kế tối giản nhằm tạo sự thuận tiện cho người dùng. Khách hàng bắt đầu trò chuyện trực tiếp tại khung chat trên website mà không cần cài đặt thêm ứng dụng ngoài. Chatbot tiếp nhận câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, phân tích triệu chứng để đề xuất khoa khám thích hợp. Sau đó, bot tự động truy vấn dữ liệu từ backend để cung cấp danh sách bác sĩ cùng các khung giờ trống khả dụng. Người bệnh chỉ cần chọn thời gian mong muốn, bot sẽ gửi yêu cầu tạo lịch hẹn vào cơ sở dữ liệu. Ngay lập tức, thông báo xác nhận lịch hẹn được gửi đến email đăng ký của người dùng. Quy trình diễn ra mượt mà, chính xác và giảm thiểu tối đa các thao tác thủ công.

IV. Hiệu quả ứng dụng website đặt lịch khám bệnh với chatbot AI

Đề tài tốt nghiệp tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho ngành y tế. Hệ thống giải quyết hiệu quả bài toán quá tải tiếp đón tại các cơ sở khám chữa bệnh. Thời gian chờ đợi của người bệnh giảm thiểu rõ rệt nhờ quy trình đặt lịch phân luồng khoa học. Chatbot AI hỗ trợ giải đáp thông tin liên tục, giúp phòng khám tiết kiệm chi phí nhân sự tổng đài. Bác sĩ chủ động quản lý thời gian khám bệnh thông qua lịch trình điện tử đồng bộ. Khách hàng theo dõi chi tiết tình trạng phiếu khám và lịch sử khám bệnh cá nhân. Việc triển khai thành công mô hình này mở ra triển vọng nhân rộng cho các trung tâm y tế. Nền tảng chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng công nghệ phần mềm hiện đại vào đời sống. Trong tương lai, hệ thống có thể tích hợp thêm tính năng thanh toán trực tuyến và bệnh án điện tử. Đây là đóng góp học thuật thiết thực, thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số trong y tế cơ sở.

4.1. Giá trị thực tiễn đối với cơ sở khám bệnh và người dân

Website đặt lịch mang lại lợi ích thiết thực cho cả bệnh nhân lẫn đơn vị vận hành y tế. Đối với người dân, hệ thống loại bỏ hoàn toàn thời gian chờ đợi lấy số mệt mỏi. Người bệnh được chủ động chọn bác sĩ khám và nắm rõ lộ trình điều trị. Đối với phòng khám, phần mềm tự động hóa toàn bộ khâu phân loại hồ sơ ban đầu. Nhân viên y tế giảm bớt áp lực công việc hành chính để tập trung chăm sóc bệnh nhân. Ban quản lý dễ dàng giám sát lượng bệnh nhân theo từng ngày và từng chuyên khoa. Tình trạng quá tải cục bộ tại các phòng khám được xử lý dứt điểm. Mô hình tạo nên môi trường khám chữa bệnh văn minh, chuyên nghiệp và hiệu quả.

4.2. Hướng phát triển và khả năng mở rộng hệ thống trong tương lai

Hệ thống sở hữu tiềm năng phát triển mạnh mẽ để trở thành nền tảng y tế số hoàn chỉnh. Nhóm nghiên cứu định hướng bổ sung cổng thanh toán trực tuyến qua ví điện tử và ngân hàng. Người bệnh có thể thanh toán trước viện phí để tiết kiệm thời gian tiếp nhận tại quầy. Ngoài ra, chatbot AI sẽ được huấn luyện sâu hơn về chẩn đoán sơ bộ bằng học máy. Trợ lý ảo có thể tích hợp qua Zalo và mạng xã hội để tiếp cận nhiều người dùng hơn. Việc kết nối dữ liệu liên viện với hồ sơ sức khỏe điện tử quốc gia cũng là đích đến then chốt. Những cải tiến này giúp nền tảng phát triển bền vững và phục vụ cộng đồng sâu rộng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh chuyển đổi số trong lĩnh vực y tế, nhu cầu tiếp cận dịch vụ khám chữa bệnh nhanh chóng, minh bạch và thuận tiện của người dân ngày càng gia tăng. Tuy nhiên, qua khảo sát thực tế tại nhiều cơ sở y tế, phương thức tiếp nhận và quản lý lịch hẹn hiện nay vẫn chủ yếu dựa trên các hình thức truyền thống như gọi điện thoại, trao đổi qua mạng xã hội (Facebook) hoặc đăng ký trực tiếp tại quầy lễ tân. Nhóm tác giả Ngô Quốc Trung và Đặng Văn Sang (ngành Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh) đã tiến hành khảo sát điển hình tại Phòng khám Y tế Hồng Phúc (địa chỉ: số 123 Nguyễn Trãi, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh). Kết quả khảo sát cho thấy quy trình thủ công bộc lộ nhiều điểm nghẽn:

• Tình trạng quá tải đường dây liên lạc trong các khung giờ cao điểm, khiến người bệnh mất nhiều thời gian chờ đợi.
• Dữ liệu lịch hẹn và hồ sơ khách hàng lưu trữ phân tán (ghi chép sổ tay, lưu tạm trên tập tin Excel), dẫn đến việc tra cứu khó khăn và tiềm ẩn rủi ro sai sót hoặc mất mát thông tin.
• Hệ thống ghi nhận hiện tại chưa có tính năng tự động kiểm tra, cảnh báo trùng lịch khám của bác sĩ.
• Thiếu các tiện ích thông báo tự động, khiến phòng khám khó quản lý tình trạng bệnh nhân hủy hẹn hoặc quên lịch khám.

Xuất phát từ thực trạng trên, đồ án tốt nghiệp "Xây dựng website đặt lịch khám bệnh cho phòng khám với trợ lý chatbot AI" đặt ra các mục tiêu và nhiệm vụ cụ thể:

1. Mục tiêu nghiên cứu:

   • Đối với người bệnh: Cung cấp công cụ trực tuyến tra cứu thông tin chuyên khoa, bảng giá, danh sách bác sĩ, lựa chọn khung giờ khám phù hợp và quản lý lịch hẹn cá nhân.
   • Đối với nhân viên phòng khám: Cung cấp công cụ theo dõi, tiếp nhận, xác nhận hoặc điều chỉnh lịch hẹn, giảm thiểu các thao tác thủ công và hạn chế tối đa trùng lặp lịch.
   • Đối với phòng khám: Chuẩn hóa quy trình vận hành, nâng cao tính minh bạch, hỗ trợ quản lý tập trung hồ sơ và tăng cường hiệu quả cung cấp dịch vụ y tế.

2. Nhiệm vụ nghiên cứu:

   • Điều tra hiện trạng, phỏng vấn các bên liên quan (bệnh nhân, lễ tân, bác sĩ) để xác định yêu cầu chức năng và phi chức năng.
   • Phân tích và thiết kế hệ thống phần mềm: xây dựng sơ đồ ca sử dụng (Use Case), sơ đồ hoạt động (Activity), sơ đồ trình tự (Sequence) và mô hình dữ liệu quan hệ (ERD).
   • Xây dựng hệ thống giao diện người dùng (Frontend), hệ thống xử lý phía máy chủ (Backend API) và tích hợp mô hình Chatbot AI.
   • Triển khai thử nghiệm hệ thống trên máy chủ, xây dựng các kịch bản kiểm thử (test case) và đánh giá các tiêu chí kỹ thuật.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

   • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình đặt và quản lý lịch khám bệnh; các nhóm tác nhân tương tác với hệ thống gồm khách hàng (người bệnh), bác sĩ và quản trị viên phòng khám.
   • Phạm vi không gian và ứng dụng: Khảo sát và xây dựng mô hình thử nghiệm dựa trên thực tế tại cơ sở y tế tư nhân (khảo sát thực tế tại Phòng khám Y tế Hồng Phúc, Quận 1, TP.HCM).
   • Phạm vi chức năng: Tập trung vào các phân hệ đặt lịch, quản lý lịch hẹn, quản lý danh mục chuyên khoa, dịch vụ, tài khoản, bài viết y tế và trợ lý chatbot hỏi đáp tự động. Đồ án giới hạn trong phạm vi hệ thống thử nghiệm để kiểm chứng giải pháp kỹ thuật, chưa tích hợp cổng thanh toán trực tuyến và các phân tích dữ liệu nâng cao.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Để giải quyết bài toán đặt ra, tác giả đã hệ thống hóa các kiến thức lý thuyết và lựa chọn các công nghệ phù hợp với mô hình ứng dụng web hiện đại:

• Khung lý thuyết và mô hình kiến trúc:

  • Mô hình Client-Server: Tách biệt giao diện người dùng và hệ thống xử lý nghiệp vụ, giao tiếp thông qua giao thức HTTP/HTTPS với định dạng dữ liệu trao đổi chuẩn JSON.
  • Mô hình MVC (Model-View-Controller) trên nền tảng Laravel: Tách bạch rõ ràng giữa tầng dữ liệu (Model/Active Record), tầng hiển thị giao diện và tầng điều phối nghiệp vụ (Controller).
  • Kiến trúc tích hợp trí tuệ nhân tạo: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua API OpenAI GPT-3.5-turbo và khung phát triển LangChain với các thành phần cốt lõi như Chain, Agent, Memory và Prompt Template để xử lý hội thoại có ngữ cảnh.

• Phương pháp nghiên cứu thực tế:

  • Phương pháp phân tích nghiệp vụ (Business Analysis): Phỏng vấn bán cấu trúc với bảng câu hỏi gồm 14 câu hỏi chuyên sâu dành cho nhân viên tiếp nhận và khách hàng nhằm bóc tách các bất cập trong khâu vận hành thực tế.
  • Phương pháp mô hình hóa hướng đối tượng (UML): Sử dụng các sơ đồ Use Case (tổng quát và phân rã), Activity Diagram và Sequence Diagram để chuẩn hóa luồng xử lý và dữ liệu.
  • Phương pháp phát triển phần mềm linh hoạt (Agile): Áp dụng chu trình phát triển lặp kết hợp kiểm thử liên tục để hoàn thiện từng chức năng của hệ thống.
  • Phương pháp kiểm thử phần mềm: Thiết kế danh sách ca kiểm thử chức năng (Functional Testing) và kiểm thử tải/hiệu năng (Load Testing).

• Nguồn dữ liệu:

  • Dữ liệu khảo sát thực tế quy trình tiếp nhận lịch hẹn tại Phòng khám Y tế Hồng Phúc.
  • Các công trình nghiên cứu tiền đề được tham khảo: Nghiên cứu "Hệ thống đặt lịch khám trực tuyến" của Trường Đại học Y Dược TP.HCM (2022); Đề tài "Ứng dụng website trong quản lý lịch hẹn tại phòng khám đa khoa" (2023); các giải pháp hệ thống Telemedicine & Appointment System quốc tế.
  • Tài liệu kỹ thuật chính thức từ Next.js, Laravel Framework, hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL và OpenAI API.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế và hiện thực hóa dựa trên ngăn xếp công nghệ phân tầng nhằm đảm bảo tính độc lập và khả năng mở rộng:

Phân tầng hệ thống	Công nghệ / Nền tảng sử dụng	Vai trò và chức năng chính
Frontend	Next.js (React Framework), HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap	Xây dựng giao diện web đa nền tảng (Responsive) trên desktop và mobile; ứng dụng phương pháp Pre-rendering (SSG, SSR, ISR) để tối ưu hiệu suất tải trang và SEO.
Backend	PHP (phiên bản PHP 8), Laravel Framework	Xây dựng hệ thống RESTful API; xử lý xác thực người dùng qua mã thông báo (token); quản lý logic nghiệp vụ đặt lịch, hủy lịch và phân quyền người dùng.
Cơ sở dữ liệu	MySQL	Lưu trữ dữ liệu quan hệ bao gồm bảng người dùng, vai trò, lịch hẹn, hồ sơ bệnh nhân, chuyên khoa, dịch vụ, hóa đơn và bài viết.
Trợ lý thông minh	GPT-3.5-turbo, LangChain	Cung cấp giao diện chat trực tuyến hỗ trợ tư vấn 24/7; giải đáp câu hỏi thường gặp; phân tích ý định và hướng dẫn người dùng quy trình đặt lịch.
Hạ tầng máy chủ	VPS/Hosting, bảng điều khiển aaPanel, Git	Quản lý triển khai môi trường máy chủ, cấu hình tham số hệ thống, thiết lập cơ chế sao lưu cơ sở dữ liệu định kỳ.
Công cụ kiểm thử	Postman, công cụ kiểm thử tải	Kiểm tra, xác thực các điểm cuối API; đo lường thời gian phản hồi và độ ổn định khi chịu tải.

Hệ thống được thiết kế đáp ứng các yêu cầu phi chức năng nghiêm ngặt:

• Thời gian phản hồi trung bình của hệ thống đạt mức $\le 2$ giây.
• Khả năng xử lý đồng thời tối thiểu từ 200 kết nối trở lên.
• Đảm bảo an toàn thông tin bằng giao thức HTTPS, cơ chế xác thực/phân quyền (JWT/OAuth2), ngăn chặn các lỗ hổng bảo mật phổ biến như CSRF (Cross-Site Request Forgery) và XSS (Cross-Site Scripting).

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ

Chương 1 trình bày cơ sở lý luận, tính cấp thiết và phân tích chuyên sâu các công nghệ được lựa chọn trong đề tài:

• Tính cấp thiết và mục đích nghiên cứu: Phân tích những hạn chế của phương thức đặt lịch thủ công và xác định yêu cầu cấp thiết về việc hiện đại hóa khâu tiếp nhận bệnh nhân.
• Công nghệ Frontend: Trình bày nguyên lý hoạt động của HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap và framework Next.js. Tác giả đi sâu vào cơ chế định tuyến theo tệp tin (File-based Routing), các phương thức kết xuất trang (Server-side Rendering - SSR, Static Site Generation - SSG, Incremental Static Regeneration - ISR) nhằm nâng cao tốc độ phản hồi và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.
• Công nghệ Backend: Tổng quan về ngôn ngữ PHP (quá trình tiến hóa từ PHP 3 đến PHP 8 với JIT compiler). Giới thiệu framework Laravel với cấu trúc MVC, kiến trúc Active Record thông qua Eloquent ORM, công cụ quản lý thư viện Composer, cơ chế định tuyến, Middleware bảo mật và hệ thống giao diện Blade Template Engine.
• Cơ sở dữ liệu MySQL: Đánh giá các đặc tính về hiệu năng, độ tin cậy, tính tương thích đa nền tảng và khả năng mở rộng của hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ mã nguồn mở.
• Công nghệ Chatbot AI: Phân tích kiến trúc Transformer và cơ chế dự đoán token tiếp theo của mô hình GPT-3.5-turbo; đánh giá ưu thế về khả năng hiểu ngữ cảnh tự nhiên cũng như các giới hạn về độ dài ngữ cảnh (token limit) và rủi ro sinh thông tin không chuẩn xác (hallucination). Đồng thời, chương này giới thiệu thư viện LangChain với cấu trúc kết nối chuỗi (Chain), tác nhân (Agent) và bộ nhớ (Memory) phục vụ quản lý hội thoại.

CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Chương 2 trình bày toàn bộ quá trình thu thập yêu cầu thực tế và chuyển hóa thành các mô hình kỹ thuật chi tiết:

• Khảo sát hiện trạng và bài toán thực tế: Phân tích kết quả phỏng vấn 14 câu hỏi tại Phòng khám Y tế Hồng Phúc, làm rõ những tồn tại về việc ghi sổ/Excel, thiếu công cụ kiểm tra trùng lịch và nhu cầu cấp thiết về một hệ thống trực tuyến hỗ trợ trên cả máy tính lẫn điện thoại.
• Yêu cầu chức năng: Xác định 17 ca sử dụng (Use Case) chính:

Mã UC	Tên Use Case	Tác nhân chính	Mô tả chức năng tóm tắt
UC01	Đăng ký	Khách hàng	Tạo tài khoản cá nhân trên hệ thống.
UC02	Đăng nhập	Tất cả tác nhân	Xác thực người dùng để cấp quyền truy cập.
UC03	Đăng xuất	Tất cả tác nhân	Chấm dứt phiên làm việc hiện tại.
UC04	Lấy lại mật khẩu	Khách hàng	Khôi phục mật khẩu thông qua sự hỗ trợ của quản trị viên.
UC05	Xem dịch vụ khám	Khách hàng	Tra cứu danh sách các dịch vụ khám bệnh theo chuyên khoa.
UC06	Xem khoa khám	Khách hàng	Tra cứu thông tin các chuyên khoa hiện có tại phòng khám.
UC07	Xem bài viết	Khách hàng	Đọc các bài viết chia sẻ kiến thức y tế, thông tin phòng khám.
UC08	Đặt lịch khám	Khách hàng	Chọn bác sĩ, chuyên khoa, dịch vụ và khung giờ khám bệnh.
UC09	Quản lý lịch hẹn khách hàng	Khách hàng	Theo dõi danh sách, trạng thái (chờ, xác nhận, hủy), chỉnh sửa hoặc hủy lịch khám.
UC10	Thông báo	Bác sĩ, Khách hàng	Hiển thị thông báo về biến động trạng thái lịch hẹn.
UC11	Quản lý tài khoản cá nhân	Khách hàng	Cập nhật thông tin cá nhân (họ tên, địa chỉ, số điện thoại).
UC12	Tư vấn qua Chatbot AI	Khách hàng	Tương tác tự động 24/7 giải đáp thắc mắc và hướng dẫn đặt lịch.
UC13	Quản lý lịch hẹn bác sĩ	Bác sĩ	Xem danh sách bệnh nhân đặt khám, tiếp nhận hoặc từ chối lịch hẹn.
UC14	Quản lý bài viết	Quản trị viên	Thêm, sửa, xóa, xuất bản các bài viết trên cổng thông tin.
UC15	Quản lý khoa	Quản trị viên	Thêm, cập nhật, xóa danh mục các chuyên khoa y tế.
UC16	Quản lý bác sĩ	Quản trị viên	Thêm mới, cập nhật hồ sơ, phân công chuyên môn cho bác sĩ.
UC17	Quản lý tài khoản người dùng	Quản trị viên	Quản lý phân quyền tài khoản của bác sĩ và khách hàng.

• Yêu cầu phi chức năng: Chuẩn hóa các chỉ số kỹ thuật về bảo mật (HTTPS, JWT, CSRF/XSS), hiệu năng (thời gian phản hồi $\le 2$ giây, $\ge 200$ kết nối đồng thời) và tính thân thiện giao diện.
• Mô hình hóa hệ thống: Xây dựng sơ đồ Use Case tổng quát cùng 8 sơ đồ phân rã chi tiết; xây dựng 8 sơ đồ hoạt động (Activity Diagram) và 8 sơ đồ trình tự (Sequence Diagram) cho các tác vụ then chốt (Đăng nhập, Đăng ký, Đăng xuất, Đổi mật khẩu, Xem thông tin tài khoản, Đặt lịch khám, Xem lịch sử khám bệnh, Hủy lịch khám); hoàn thiện thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL và bảng đặc tả chi tiết các trường dữ liệu.

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG

Chương 3 trình bày các bước hiện thực hóa mã nguồn, triển khai thử nghiệm và đánh giá chất lượng phần mềm:

• Xây dựng Frontend (Next.js): Cấu trúc thư mục nguồn theo chuẩn src/, phân chia component tái sử dụng (Navigation, Card, Modal, Footer), lập trình giao diện Responsive cho các trang người dùng và giao diện quản trị.
• Xây dựng Backend (Laravel): Hiện thực hệ thống RESTful API, thiết lập các Controller xử lý nghiệp vụ đặt/hủy lịch hẹn, cơ chế xác thực qua Token, phân quyền truy cập theo vai trò quản trị viên, bác sĩ, khách hàng.
• Tích hợp Chatbot AI: Thiết lập kết nối API với mô hình GPT-3.5-turbo, xây dựng kịch bản hội thoại xử lý các câu hỏi mẫu, ứng dụng cơ chế tối ưu Prompt và kỹ thuật Streaming dữ liệu phản hồi giúp giảm độ trễ hiển thị văn bản cho người dùng.
• Triển khai máy chủ: Cấu hình môi trường vận hành trên máy chủ VPS bằng bảng điều khiển aaPanel, thiết lập tham số môi trường, cấu hình cơ sở dữ liệu MySQL và kiểm thử các API thông qua Postman.
• Hiện thực giao diện người dùng: Xây dựng đầy đủ các màn hình giao diện thực tế bao gồm: Trang chủ, Đăng nhập/Đăng ký, Quản lý thông tin cá nhân, Đặt lịch khám, Quản lý lịch hẹn bệnh nhân, Quản lý lịch khám phía bác sĩ, Quản lý danh mục khoa, Quản lý dịch vụ, Quản lý bác sĩ, Quản lý bài viết y tế và Quản lý hóa đơn.
• Kiểm thử và đánh giá: Thiết lập danh mục các ca kiểm thử (test case), lập báo cáo kết quả kiểm thử (Test Report) cho từng chức năng chính và đo lường khả năng đáp ứng yêu cầu kỹ thuật của hệ thống.

Kết quả và đóng góp

• Kết quả đạt được:

  • Hoàn thiện website đặt lịch khám bệnh trực tuyến hoạt động trên đa nền tảng thiết bị với giao diện người dùng được thiết kế chuyên biệt cho từng đối tượng (khách hàng, bác sĩ, quản trị viên).
  • Xây dựng thành công hệ thống Backend API vững chắc bằng Laravel, xử lý chính xác logic đặt hẹn, ngăn ngừa việc xung đột khung giờ và tự động cập nhật trạng thái lịch hẹn.
  • Tích hợp thành công trợ lý Chatbot AI dựa trên GPT-3.5-turbo, hỗ trợ tư vấn dịch vụ và giải đáp thắc mắc tự động suốt 24/7.
  • Hệ thống đáp ứng các chỉ số kỹ thuật đặt ra: thời gian phản hồi đạt ngưỡng $\le 2$ giây, khả năng chịu tải đồng thời đạt $\ge 200$ kết nối, bảo vệ an toàn với giao thức HTTPS và xác thực Token.
  • Đạt mục tiêu kỳ vọng về mức độ hài lòng của người dùng trên 85% thông qua giai đoạn thử nghiệm và thu thập phản hồi.

• Đóng góp của đồ án:

  • Khắc phục các tồn đọng của quy trình tiếp nhận truyền thống tại cơ sở y tế tư nhân, giảm bớt khối lượng thao tác thủ công của nhân viên lễ tân và loại bỏ tình trạng ghi chép rời rạc.
  • Cung cấp một mô hình kiến trúc tham khảo hoàn chỉnh, kết hợp hiệu quả giữa framework hiện đại (Next.js, Laravel) với công nghệ trí tuệ nhân tạo (LLM qua GPT-3.5 API) trong bài toán quản lý y tế tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế của hệ thống:

  • Hệ thống mới dừng lại ở quy mô thử nghiệm nhằm kiểm chứng giải pháp kỹ thuật, chưa được triển khai vận hành thương mại lâu dài trong môi trường y tế thực tế.
  • Chưa tích hợp cổng thanh toán điện tử (như VNPay, MoMo hay thẻ tín dụng), người bệnh vẫn phải thanh toán trực tiếp tại phòng khám.
  • Chatbot AI vẫn phụ thuộc vào kết nối API bên thứ ba (OpenAI), chưa hỗ trợ huấn luyện chuyên sâu (Fine-tuning) trên tập dữ liệu bệnh học đặc thù của phòng khám và bị giới hạn bởi độ dài ngữ cảnh.
  • Chưa phát triển phân hệ thống kê, báo cáo thông minh và phân tích dữ liệu chuyên sâu phục vụ công tác quản trị kinh doanh y tế.

• Hướng phát triển tiếp theo:

  • Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến nhằm tự động hóa hoàn toàn quy trình đặt hẹn và thu phí khám bệnh.
  • Xây dựng phân hệ báo cáo thông minh, ứng dụng các biểu đồ trực quan để phân tích doanh thu, số lượt khám và tỷ lệ quay lại của bệnh nhân theo chu kỳ thời gian.
  • Phát triển tính năng hỗ trợ đa ngôn ngữ (Multi-language) để phục vụ các nhóm bệnh nhân người nước ngoài.
  • Nâng cấp năng lực trợ lý ảo: tối ưu hóa kịch bản hội thoại chuyên khoa, tích hợp dữ liệu khám chữa bệnh riêng biệt và mở rộng tính năng hỗ trợ sàng lọc sơ bộ trước khám.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo thiết thực cho các đối tượng sau:

• Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Phần mềm: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về cách thức kết hợp giữa Next.js ở tầng Frontend và Laravel ở tầng Backend API, phương pháp thiết kế tài liệu phân tích hệ thống UML (Use Case, Activity, Sequence) và quy trình tích hợp API của mô hình ngôn ngữ lớn (OpenAI GPT-3.5) vào ứng dụng web thương mại.
• Kỹ sư và nhà phát triển ứng dụng y tế: Tham khảo phương pháp tiếp cận nghiệp vụ đặt khám, bảng câu hỏi phỏng vấn thực tế tại cơ sở y tế và cách thức xử lý bài toán chống trùng lặp khung giờ khám.
• Các phòng khám và cơ sở y tế quy mô vừa và nhỏ: Làm tài liệu nghiên cứu tiền khả thi để xây dựng lộ trình số hóa quy trình tiếp nhận bệnh nhân, tối ưu hóa công tác quản trị nhân lực và chi phí vận hành.

Câu hỏi thường gặp

1. Khảo sát thực tế của đồ án được thực hiện tại cơ sở y tế nào và đã phát hiện những bất cập cụ thể gì? Khảo sát thực tế được thực hiện tại Phòng khám Y tế Hồng Phúc (số 123 Nguyễn Trãi, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh). Khảo sát chỉ ra rằng phòng khám tiếp nhận lịch chủ yếu qua điện thoại, trực tiếp hoặc mạng xã hội; việc ghi nhận thực hiện thủ công vào phiếu hoặc lưu tạm trên file Excel; phần mềm nội bộ không có tính năng tự động cảnh báo trùng lịch; và phòng khám hoàn toàn chưa có kênh đặt lịch trực tuyến 24/7 dẫn đến tình trạng quá tải vào giờ cao điểm.

2. Ngăn xếp công nghệ (tech stack) chính được tác giả lựa chọn để xây dựng hệ thống gồm những gì? Ngăn xếp công nghệ của hệ thống bao gồm: Frontend sử dụng Next.js (React), HTML, CSS, JavaScript và Bootstrap; Backend sử dụng ngôn ngữ PHP 8 và framework Laravel; Cơ sở dữ liệu sử dụng MySQL; Trợ lý ảo AI sử dụng mô hình OpenAI GPT-3.5-turbo kết hợp thư viện LangChain; Máy chủ thử nghiệm được cấu hình qua bảng điều khiển aaPanel.

3. Hệ thống đặt ra những yêu cầu phi chức năng cụ thể nào về hiệu năng và bảo mật? Về hiệu năng, hệ thống yêu cầu thời gian phản hồi không quá 2 giây ($\le 2$s) và năng lực phục vụ đồng thời tối thiểu từ 200 kết nối trở lên ($\ge 200$). Về bảo mật, hệ thống áp dụng giao thức HTTPS, xác thực và phân quyền qua cơ chế Token (JWT/OAuth2), đồng thời tích hợp các cơ chế phòng vệ chống lại tấn công CSRF và XSS.

4. Hệ thống phân quyền cho những nhóm tác nhân nào và quyền hạn cơ bản của từng nhóm ra sao? Hệ thống phân quyền cho 3 nhóm tác nhân chính:

• Khách hàng: Đăng ký, đăng nhập, tìm kiếm khoa/dịch vụ, đặt lịch khám, quản lý/hủy lịch hẹn cá nhân, cập nhật hồ sơ và tương tác với chatbot.
• Bác sĩ: Quản lý lịch hẹn cá nhân, xác nhận hoặc từ chối cuộc hẹn của bệnh nhân, nhận thông báo thay đổi trạng thái.
• Quản trị viên: Toàn quyền quản trị hệ thống, quản lý tài khoản người dùng, cấu hình danh mục khoa, quản lý dịch vụ y tế, bác sĩ, bài viết y tế và dữ liệu hóa đơn.

5. Những tính năng nào văn bản xác định chưa thực hiện và đề xuất phát triển trong tương lai? Trong phạm vi đồ án, hệ thống chưa triển khai tính năng thanh toán trực tuyến (thanh toán điện tử) và chưa tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu/báo cáo thông minh. Tác giả đề xuất các hướng mở rộng tiếp theo gồm có: tích hợp cổng thanh toán điện tử, xây dựng báo cáo thông minh, phát triển tính năng đa ngôn ngữ (Multi-language) và tối ưu hóa năng lực chatbot chuyên sâu.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng website đặt lịch khám bệnh cho phòng khám với trợ lý chatbot AI" của sinh viên Ngô Quốc Trung và Đặng Văn Sang đã giải quyết toàn diện bài toán số hóa quy trình tiếp nhận lịch khám tại cơ sở y tế tư nhân. Bằng việc ứng dụng kết hợp giữa kiến trúc Next.js, Laravel RESTful API và mô hình trí tuệ nhân tạo GPT-3.5-turbo, hệ thống đã giải quyết triệt để tình trạng ghi chép thủ công phân tán, hỗ trợ cảnh báo trùng lịch và cung cấp kênh tư vấn 24/7 thân thiện cho người bệnh. Toàn bộ quy trình từ khảo sát thực tế, phân tích thiết kế UML, xây dựng mã nguồn đến kiểm thử kỹ thuật đều được trình bày mạch lạc, mang lại giá trị thực tiễn cao cho tiến trình chuyển đổi số trong quản lý y tế cơ sở.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Trong bối cảnh kỷ nguyên số đang định hình lại mọi lĩnh vực, công nghệ thông tin ngày càng khẳng định vai trò then chốt trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ, đặc biệt là trong ngành y tế. Hiện nay, tại nhiều phòng khám, quy trình đặt lịch khám bệnh vẫn chủ yếu thực hiện qua điện thoại hoặc đăng ký trực tiếp. Điều này không chỉ khiến bệnh nhân tốn nhiều thời gian chờ đợi và dễ bỏ lỡ lịch hẹn, mà còn tạo áp lực lớn lên bộ phận lễ tân, gây khó khăn trong việc điều phối lịch làm việc của đội ngũ y bác sĩ. Những hạn chế đáng kể của phương thức đặt lịch truyền thống có thể kể đến:  Thời gian chờ đợi kéo dài: Đường dây điện thoại thường xuyên bị quá tải trong các khung giờ cao điểm, dẫn đến việc người bệnh phải chờ đợi lâu để được hỗ trợ.

 Hạn chế trong lựa chọn: Bệnh nhân gặp khó khăn khi muốn chủ động so sánh và chọn lựa khung giờ khám hay bác sĩ phù hợp với nhu cầu của mình.  Rủi ro sai sót dữ liệu: Việc ghi chép và quản lý lịch hẹn thủ công dễ dẫn đến nhầm lẫn, trùng lặp hoặc bỏ sót thông tin quan trọng.  Thiếu tương tác linh hoạt: Người bệnh thường không nhận được thông báo nhắc lịch tự động, phòng khám cũng khó khăn trong việc theo dõi tình hình đặt hẹn. Xuất phát từ những thách thức thực tiễn đó, đề tài "Xây dựng website đặt lịch khám bệnh cho phòng khám với trợ lý chatbot AI" được triển khai với các mục tiêu cụ thể:  Thiết lập kênh đặt lịch trực tuyến chuyên nghiệp: Tạo điều kiện cho bệnh nhân dễ dàng tra cứu ngày, lựa chọn bác sĩ và dịch vụ mong muốn thông qua cả máy tính và thiết bị di động.

 Tối ưu hóa quy trình vận hành nội bộ: Giảm tải đáng kể khối lượng công việc cho nhân viên lễ tân, đồng thời tự động hóa quy trình gửi thông báo nhắc lịch. 15  Nâng cao trải nghiệm người bệnh: Phát triển giao diện thân thiện, cung cấp hướng dẫn, tích hợp các tính năng hỗ trợ như chatbot để giải đáp thắc mắc kịp thời.  Thúc đẩy chuyển đổi số ngành y tế: Góp phần xây dựng một mô hình quản lý lịch hẹn hiện đại, minh bạch, từ đó nâng cao hiệu quả khai thác nguồn lực và cải thiện chất lượng tổng thể của dịch vụ khám chữa bệnh. Với những lý do cấp thiết nêu trên, việc nghiên cứu và phát triển một website đặt lịch khám bệnh chuyên nghiệp không chỉ đáp ứng nhu cầu thực tiễn mà còn đóng góp quan trọng vào quá trình số hóa ngành y tế, mang lại lợi ích thiết thực cho cả người bệnh và các cơ sở khám chữa bệnh.

MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Mục đích chính của đề tài là xây dựng một hệ thống website đặt lịch khám bệnh, nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể sau:  Tối ưu hóa quy trình đặt lịch và quản lý khám chữa bệnh: Phát triển một hệ thống quản lý toàn diện cho phép phòng khám tự động hóa quy trình quản lý lịch hẹn, thông tin bệnh nhân và lịch làm việc của bác sĩ. Giảm thiểu tình trạng trùng lịch, rút ngắn thời gian xử lý thủ công và nâng cao hiệu suất vận hành tổng thể.  Quản lý hồ sơ bệnh nhân trực tuyến hiệu quả: Tích hợp tính năng lưu trữ, truy xuất và cập nhật hồ sơ y tế điện tử trên giao diện web. Hệ thống sẽ hỗ trợ bác sĩ theo dõi tiến trình điều trị, quản lý lịch tái khám và ghi chú y khoa một cách thuận tiện, đồng thời đảm bảo tính an toàn và bảo mật cho dữ liệu bệnh nhân.