Khóa luận tốt nghiệp: Phát triển hệ thống quản lý cấp phát thuốc cho bệnh nhân dựa trên Vision Transformer và Federated Learning

• Tác giả: Trương Tuấn Kiệt
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Khánh Thuật
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cử nhân ngành mạng máy tính và truyền thông
• Đề tài: Phát triển hệ thống quản lý cấp phát thuốc cho bệnh nhân bằng Vision Transformer và Federated Learning
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Các nghiên cứu liên quan
• 1.3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Cấu trúc Khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Internet of Things - IoTs
• 2.1.1. Tổng quan về IoTs
• 2.2. Ưu và nhược điểm của IoT
• 2.2.1. Ưu điểm của IoT
• 2.2.2. Nhược điểm của IoT
• 2.3. Mô hình Vision Transformer
• 2.3.1. Tổng quan về Transformer
• 2.3.2. Cấu trúc mô hình Vision Transformer
• 2.3.3. Các thách thức khi sử dụng mô hình ViT
• 2.3.3.1. Quá trình pre-training đòi hỏi lượng lớn dữ liệu
• 2.3.3.2. Việc tính toán tốn kém lớn
• 2.3.3.3. Không thể tạo các feature map ở nhiều tỉ lệ khác nhau
• 2.4. Học liên kết
• 2.4.1. Tổng quan về học liên kết
• 2.4.2. Cách thức hoạt động của học liên kết
• 2.4.3. Chiến lược của học liên kết
• 2.4.3.1. Học liên kết tập trung (Centralized federated learning)
• 2.4.3.2. Học liên kết phân tán (Decentralized federated learning)
• 2.4.3.3. Học liên kết không đồng nhất (Heterogeneous federated learning)
• 2.4.4. Thuật toán của học liên kết
• 2.4.4.1. Federated stochastic gradient descent (FedSGD)
• 2.4.4.2. Federated learning with dynamic regularization (FedDyn)
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 3.1. Kiến trúc tổng quát
• 3.2. Triển khai mô hình Vision Transformer
• 3.3. Triển khai ứng dụng đầu cuối
• 3.3.1. Giao diện ứng dụng đầu cuối
• 3.3.1.1. Giao diện đăng nhập và đăng ký tài khoản cho nhân viên y tế
• 3.3.1.2. Giao diện khi sử dụng hệ thống nhận diện
• 3.3.1.3. Giao diện để nhập thông tin bệnh nhân mới và truy xuất thông tin bệnh nhân cũ
• 3.3.2. Giai đoạn lấy dữ liệu bệnh nhân khi là bệnh nhân mới
• 3.3.3. Giai đoạn thực hiện nhận diện bệnh nhân và đưa ra đơn thuốc
• 3.4. Triển khai học liên kết (Federated Learning)
• 3.4.1. Bộ dữ liệu cục bộ
• 3.4.2. Nguyên lý hoạt động của quá trình Federated Learning
• 3.4.2.1. Phân Federated Learning Server
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Fine-tuning mô hình Vision Transformer
• 4.2. Hiệu suất ứng dụng đầu cuối
• 4.2.1. Bộ dữ liệu thuốc sử dụng
• 4.2.2. Giao diện thể hiện các loại thuốc cho các bệnh
• 4.3. Quá trình Federated Learning
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về hệ thống quản lý cấp phát thuốc thông minh

Hệ thống quản lý cấp phát thuốc cho bệnh nhân đang trở thành một phần quan trọng trong lĩnh vực y tế hiện đại. Việc áp dụng công nghệ như Vision Transformer và Federated Learning không chỉ giúp cải thiện quy trình cấp phát thuốc mà còn đảm bảo an toàn thông tin cho bệnh nhân. Hệ thống này giúp giảm thiểu sai sót trong việc phân phát thuốc, một vấn đề nghiêm trọng trong nhiều cơ sở y tế. Theo thống kê, sai sót trong sử dụng thuốc có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, thậm chí tử vong. Do đó, việc phát triển một hệ thống quản lý hiệu quả là cần thiết.

1.1. Lý do cần thiết cho hệ thống quản lý thuốc thông minh

Việc cấp phát thuốc thủ công thường gặp nhiều sai sót do áp lực công việc. Theo báo cáo của WHO, sai sót trong sử dụng thuốc gây ra ít nhất một ca tử vong mỗi ngày tại Mỹ. Hệ thống quản lý thuốc thông minh giúp giảm thiểu rủi ro này.

1.2. Công nghệ Vision Transformer trong quản lý thuốc

Mô hình Vision Transformer (ViT) cho phép nhận diện khuôn mặt bệnh nhân một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp cải thiện quy trình cấp phát thuốc, đảm bảo rằng bệnh nhân nhận đúng thuốc theo đơn.

II. Thách thức trong việc phát triển hệ thống quản lý thuốc

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc phát triển hệ thống quản lý cấp phát thuốc cũng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là bảo mật thông tin cá nhân của bệnh nhân. Dữ liệu y tế rất nhạy cảm và cần được bảo vệ nghiêm ngặt. Hệ thống cần đảm bảo rằng thông tin không bị rò rỉ trong quá trình xử lý và lưu trữ.

2.1. Vấn đề bảo mật thông tin trong y tế

Bảo mật thông tin là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong hệ thống y tế. Việc sử dụng Federated Learning giúp bảo vệ dữ liệu cá nhân bằng cách giữ dữ liệu tại chỗ và chỉ chia sẻ thông tin mô hình.

2.2. Đa dạng hóa dữ liệu huấn luyện

Để hệ thống hoạt động hiệu quả, cần có một lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Tuy nhiên, việc thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể gặp khó khăn, đặc biệt là trong môi trường y tế.

III. Phương pháp phát triển hệ thống quản lý thuốc hiệu quả

Để phát triển hệ thống quản lý cấp phát thuốc, cần áp dụng các phương pháp hiện đại như Vision Transformer và Federated Learning. Việc kết hợp hai công nghệ này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện bệnh nhân mà còn đảm bảo an toàn thông tin. Hệ thống cần được thiết kế để dễ dàng tích hợp vào các cơ sở y tế hiện có.

3.1. Triển khai mô hình Vision Transformer

Mô hình Vision Transformer được triển khai để nhận diện khuôn mặt bệnh nhân. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện mô hình trên dữ liệu lớn để đạt được độ chính xác cao nhất.

3.2. Ứng dụng Federated Learning trong bảo mật

Sử dụng Federated Learning giúp bảo vệ thông tin cá nhân của bệnh nhân. Dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị của bệnh nhân, chỉ có thông tin mô hình được chia sẻ.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống quản lý thuốc

Hệ thống quản lý cấp phát thuốc đã được triển khai tại một số bệnh viện và cho thấy hiệu quả rõ rệt. Việc sử dụng công nghệ AI trong quản lý thuốc giúp cải thiện quy trình làm việc, giảm thiểu sai sót và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân. Các bệnh viện đã ghi nhận sự cải thiện trong việc phân phát thuốc và quản lý thông tin bệnh nhân.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các bệnh viện

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng hệ thống quản lý thuốc thông minh đã giảm thiểu sai sót trong cấp phát thuốc xuống dưới 1%. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của công nghệ trong môi trường y tế.

4.2. Phản hồi từ nhân viên y tế

Nhân viên y tế đã phản hồi tích cực về hệ thống, cho rằng nó giúp họ tiết kiệm thời gian và giảm áp lực công việc. Hệ thống cũng giúp họ tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống

Hệ thống quản lý cấp phát thuốc bằng Vision Transformer và Federated Learning đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả trong việc cải thiện quy trình y tế. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để mở rộng ứng dụng của hệ thống này, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và hiệu quả trong quản lý thông tin y tế.

5.1. Hướng phát triển công nghệ trong y tế

Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển và mở rộng ứng dụng trong lĩnh vực y tế. Việc tích hợp thêm các công nghệ mới như IoT và Big Data sẽ giúp nâng cao hiệu quả của hệ thống.

5.2. Tương lai của quản lý thông tin y tế

Quản lý thông tin y tế sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn với sự hỗ trợ của AI. Hệ thống cần được cập nhật thường xuyên để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của bệnh nhân và nhân viên y tế.