Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong quy trình vận hành tại các cơ sở khám chữa bệnh, công tác cấp phát thuốc phần lớn vẫn phụ thuộc vào thao tác thủ công của đội ngũ y tế như bác sĩ, điều dưỡng và y tá. Tính chất công việc chịu nhiều áp lực và thời gian làm việc kéo dài dễ dẫn đến tình trạng mệt mỏi, quá tải, làm gia tăng nguy cơ xảy ra sai sót trong quản lý và phân phát dược phẩm.

Theo số liệu từ Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) được dẫn trong khóa luận, cơ quan này tiếp nhận hơn 100.000 báo cáo mỗi năm liên quan đến các sự cố dùng thuốc (tính đến năm 2019). Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cũng ghi nhận vào năm 2017 rằng sai sót trong sử dụng thuốc gây ra ít nhất một ca tử vong mỗi ngày tại Hoa Kỳ. Tại Việt Nam, nghiên cứu công bố trên Tạp chí Y học Việt Nam được tác giả trích dẫn chỉ ra tỷ lệ sai sót trong sử dụng thuốc là 4,07%, trong đó điều dưỡng là đối tượng thường xuyên gặp sai sót nhất, chiếm 72,22% tổng số trường hợp.

Trước thực trạng này, việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào y tế là một hướng giải quyết nhằm đẩy nhanh tiến độ và chuẩn hóa quy trình phân phối thuốc. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong môi trường y tế gặp phải rào cản lớn về quyền riêng tư và an toàn dữ liệu cá nhân, do hồ sơ bệnh án và hình ảnh sinh trắc học là các thông tin nhạy cảm. Đề tài khóa luận được thực hiện nhằm đề xuất giải pháp công nghệ đáp ứng đồng thời hai yêu cầu: tự động hóa nhận diện bệnh nhân để cấp phát đơn thuốc chính xác và bảo vệ tuyệt đối dữ liệu cá nhân thông qua cơ chế phân tán.

Mục tiêu chung của nghiên cứu là xây dựng và phát triển một hệ thống phân phát thuốc chính xác và bảo mật trong môi trường bệnh viện. Các mục tiêu cụ thể được xác định bao gồm:

  1. Thiết kế kiến trúc hệ thống tổng quát.
  2. Huấn luyện mô hình Vision Transformer (ViT) cho tác vụ nhận diện khuôn mặt bệnh nhân.
  3. Triển khai dịch vụ đám mây (Cloud) để quản lý thông tin thuốc và bệnh lý của bệnh nhân.
  4. Áp dụng học liên kết (Federated Learning - FL) để cập nhật mô hình ViT trên các thiết bị đầu cuối.
  5. Đánh giá hiệu năng của hệ thống và đề xuất cải tiến.
  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống quản lý thông tin bệnh nhân và thuốc, kỹ thuật nhận diện khuôn mặt bệnh nhân, mô hình Vision Transformer (ViT), kiến trúc Federated Learning (FL), và giao diện tương tác đầu cuối (Client Application).
  • Phạm vi nghiên cứu: Tập trung đánh giá hiệu quả của hệ thống phân phát thuốc trong việc nhận diện, quản lý hồ sơ bệnh án và đơn thuốc tương ứng, bảo đảm tính bảo mật và tính toàn vẹn dữ liệu cá nhân trong môi trường bệnh viện.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng nghiên cứu dựa trên ba trụ cột công nghệ chính: Internet of Things (IoT), Vision Transformer (ViT) và Federated Learning (FL).

1. Khung lý thuyết và mô hình sử dụng

  • Internet of Things (IoT): Hệ thống IoT trong y tế được mô tả qua cấu trúc 4 tầng: Tầng cảm biến/thiết bị (Perception Layer), Tầng truyền tải mạng (Transport Layer - Wi-Fi, Bluetooth, mạng di động 3G/4G/5G, LoRaWAN), Tầng trung tâm xử lý dữ liệu (Cloud Server và cơ sở dữ liệu), và Tầng ứng dụng/giao diện người dùng (Application Layer). Nghiên cứu phân tích các điểm mạnh của IoT về tính tự động hóa, giám sát từ xa cùng các hạn chế về bảo mật và tính tương thích thiết bị.
  • Vision Transformer (ViT): Dựa trên kiến trúc Transformer gốc của Vaswani và cộng sự (2017), ViT loại bỏ hoàn toàn các lớp tích chập (CNN). Ảnh đầu vào kích thước $H \times W$ được chia thành $N$ bản vá (patches) không chồng chéo kích thước cố định $16 \times 16$ pixel ($N = \frac{H \times W}{16 \times 16}$). Các bản vá được chuyển đổi qua phép chiếu tuyến tính thành vector embedding, bổ sung token phân loại học được ([class] token) và mã hóa vị trí (positional embedding). Bộ mã hóa Transformer trong ViT áp dụng chuẩn hóa lớp (Layer Normalization) trước khối Multi-Head Self-Attention và Multi-Layer Perceptron (MLP). Tác giả cũng tổng hợp ba thách thức lớn của ViT: nhu cầu dữ liệu tiền huấn luyện khổng lồ (JFT-300M, ImageNet-21k), độ phức tạp tính toán bậc hai theo kích thước ảnh, và việc chỉ trích xuất bản đồ đặc trưng đơn tỉ lệ.
  • Federated Learning (FL): Khung học máy phân tán bảo vệ quyền riêng tư bằng cách giữ dữ liệu huấn luyện tại các thiết bị cục bộ, chỉ gửi tham số mô hình (weights/gradients) về máy chủ để tổng hợp. Nghiên cứu khảo sát 3 chiến lược kiến trúc: Học liên kết tập trung (Centralized FL), Học liên kết phân tán (Decentralized FL) và Học liên kết không đồng nhất (Heterogeneous FL). Về mặt thuật toán tối ưu, tác giả phân tích:
    • Federated Stochastic Gradient Descent (FedSGD): Các máy khách tính toán gradient cục bộ và gửi về máy chủ trung tâm để tổng hợp theo công thức: $$w_{t+1} = w_t - \eta \frac{1}{K}\sum_{k=1}^K \nabla F_k(w_t, \xi^k_t)$$
    • Federated Averaging (FedAvg): Khắc phục độ trễ truyền thông của FedSGD bằng cách cho phép các nút thực hiện nhiều bước cập nhật gradient tại chỗ, sau đó máy chủ tính trung bình có trọng số theo tỷ lệ kích thước mẫu: $$w_{t+1} = \sum_{k=1}^K \frac{n_k}{n} w_{t+1}^k$$
    • Federated Dynamic Regularization (FedDyn): Bổ sung thành phần điều chuẩn động vào hàm mất mát cục bộ nhằm cân bằng ảnh hưởng giữa các thiết bị có dung lượng dữ liệu và năng lực phần cứng không đồng nhất.

2. Phương pháp nghiên cứu và thực nghiệm

Tác giả kết hợp phương pháp phân tích - tổng hợp lý thuyết với phương pháp thực nghiệm kỹ thuật phần mềm:

  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu khuôn mặt: Dùng kỹ thuật trích xuất đặc trưng (ViT Feature Extractor), chuẩn hóa kích thước và giá trị pixel.
  • Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Áp dụng các phép biến đổi hình ảnh cục bộ gồm cắt ngẫu nhiên kích thước (RandomResizedCrop), lật ngang ngẫu nhiên (RandomHorizontalFlip), xoay góc từ -10 đến 10 độ (RandomRotation) và biến đổi màu sắc (ColorJitter).
  • Tinh chỉnh mô hình (Fine-tuning): Điều chỉnh trọng số mô hình ViT đã tiền huấn luyện với tốc độ học (learning rate) thấp trên tập dữ liệu khuôn mặt chuẩn và tập dữ liệu người bệnh tại biên.
  • Xây dựng hệ thống phân tán Client-Server: Tích hợp giao tiếp bất đồng bộ qua giao diện lập trình ứng dụng RESTful API.

3. Nguồn dữ liệu

  • Dữ liệu khuôn mặt chuẩn: Bộ dữ liệu Labeled Faces in the Wild (LFW) bao gồm hơn 13.000 hình ảnh của 5.749 cá nhân phục vụ giai đoạn fine-tuning mô hình ban đầu.
  • Dữ liệu cục bộ của bệnh nhân: Thu thập thực tế tại ứng dụng đầu cuối, cấu trúc 10 ảnh cho mỗi bệnh nhân (chụp ở nhiều góc độ), phân chia theo tỷ lệ 80% huấn luyện (8 ảnh) và 20% kiểm thử (2 ảnh).
  • Dữ liệu danh mục thuốc và phác đồ: Tập trung vào 3 nhóm bệnh lý tim mạch mạn tính phổ biến: Rung nhĩ, Suy tim phân suất tống máu (STPSTM) và Tăng huyết áp (THA), kết hợp các tiêu chí đánh giá đơn thuốc theo khuyến nghị WHO/INRUD.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Khóa luận xây dựng hệ thống theo mô hình học máy phân tán bảo vệ dữ liệu với hai thành phần chức năng chính: Hệ thống máy chủ (Server) và Ứng dụng đầu cuối (Client).

1. Kiến trúc phân tầng và công nghệ triển khai

  • Phía Server (Máy chủ trung tâm):
    • Phần cứng: Sử dụng kit máy tính nhúng NVIDIA Jetson Nano trang bị GPU kiến trúc CUDA để chạy mô hình toàn cục (Global Model) và vận hành API Server.
    • Dịch vụ API: Xây dựng bằng framework FastAPI (Python), cung cấp các endpoint bất đồng bộ cho việc nhận diện hình ảnh, xác thực và truyền nhận tham số mô hình học máy.
    • Cơ sở dữ liệu đám mây: Sử dụng Google Firebase để quản lý, lưu trữ và đồng bộ hóa thời gian thực thông tin hồ sơ bệnh án, tài khoản nhân viên y tế và lịch sử cấp phát thuốc.
  • Phía Client (Thiết bị đầu cuối của nhân viên y tế):
    • Ứng dụng người dùng (Client Application): Được phát triển trên nền tảng Windows Forms (WinForms) bằng C#/.NET, vận hành trên hệ điều hành Windows. Ứng dụng giao tiếp với camera để chụp ảnh bệnh nhân, kết nối Firebase để tra cứu hồ sơ và gửi truy vấn tới FastAPI Server.
    • Mô hình và dữ liệu cục bộ: Từng máy khách duy trì bộ dữ liệu khuôn mặt nội bộ (Local Dataset) và mô hình nhận diện cục bộ (Local Model). Dữ liệu thô không gửi lên máy chủ mà chỉ xử lý cục bộ trên máy trạm.
  • Khung điều phối học liên kết: Sử dụng Flower Framework (flwr) để quản lý quá trình trao đổi tham số, khởi tạo các vòng học (rounds) và tổng hợp trọng số mô hình từ các máy khách.

2. Quy trình vận hành nghiệp vụ

Hệ thống được thiết kế theo 3 quy trình công việc chính:

  • Tiếp nhận và lập hồ sơ bệnh nhân mới: Điều dưỡng kiểm tra thông tin bệnh nhân trên giao diện WinForms. Nếu chưa tồn tại trong Firebase, điều dưỡng thực hiện chụp 10 bức ảnh khuôn mặt ở nhiều góc độ khác nhau. Bộ ảnh này được gán mã định danh bệnh nhân (Patient ID) và lưu trữ vào thư mục cục bộ của máy khách. Bác sĩ điều trị sau đó nhập thông tin chẩn đoán, loại bệnh và đơn thuốc vào hệ thống để lưu trữ trên Firebase.
  • Nhận diện tự động và xuất đơn thuốc: Bệnh nhân chạm vào màn hình thiết bị để kích hoạt camera chụp ảnh khuôn mặt. Ảnh được gửi đến endpoint của FastAPI trên Jetson Nano. Mô hình ViT xử lý hình ảnh và trả về mã ID dự đoán. Ứng dụng WinForms nhận ID, đối soát với Firebase; nếu hợp lệ, hệ thống sẽ hiển thị toàn bộ hồ sơ bệnh án, chẩn đoán và đơn thuốc chỉ định (tên thuốc, liều dùng, lịch dùng) lên màn hình cho nhân viên y tế kiểm tra và phân phát.
  • Vòng tuần hoàn học liên kết (Federated Learning Loop): Các máy khách sử dụng bộ ảnh cục bộ để huấn luyện mô hình ViT nội bộ thông qua Flower Framework. Kết thúc vòng huấn luyện, các máy khách chỉ gửi các tham số mô hình đã cập nhật về Jetson Nano. Máy chủ thực hiện tổng hợp tham số thành mô hình toàn cục mới và phân phối ngược lại cho các thiết bị đầu cuối.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan đề tài

Chương này trình bày lý do chọn đề tài dựa trên thực trạng sai sót trong cấp phát thuốc tại các cơ sở y tế (dẫn chứng từ FDA, WHO và nghiên cứu tại Việt Nam). Tác giả tổng hợp các công trình liên quan về ứng dụng Federated Learning trong hệ thống IoMT, mã hóa ảnh kết hợp ViT, cũng như việc ứng dụng ViT trong nhận diện bệnh võng mạc tiểu đường (DR).

Chương 1 cũng trích dẫn các bảng dữ liệu thực nghiệm từ các nghiên cứu trước nhằm làm rõ tính ưu việt của ViT so với CNN:

Mô hình Thuộc tính kiến trúc Số tham số (M) FLOPs (B) Thông lượng (ảnh/giây) Top-1 Acc (%)
ResNet-50 CNN truyền thống 25,9 4,1 Cao 76,1
DeiT-Ti Pure Transformer 5,0 1,3 Trung bình 72,2
ResNet50V2 CNN cải tiến 25,x - - Tương đương ViT

Tác giả xác định rõ 5 mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi bảo mật dữ liệu y tế và cấu trúc bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp kiến thức nền tảng về ba lĩnh vực:

  • Internet of Things (IoT): Cấu trúc 4 tầng, ưu điểm về tự động hóa, giám sát và phân tích dữ liệu; nhược điểm về an toàn thông tin, tính tương thích và sự cố đường truyền mạng.
  • Mô hình Vision Transformer (ViT): Cơ chế Self-Attention trong bài báo gốc "Attention is All You Need", cách chia bản vá $16 \times 16$, bổ sung vector vị trí, chuẩn hóa lớp và phân tích 3 hạn chế cố hữu của ViT khi xử lý thị giác máy tính.
  • Học liên kết (Federated Learning): Nguyên lý huấn luyện mô hình không truyền dữ liệu thô; so sánh chi tiết giữa 3 mô hình triển khai (tập trung, phân tán, không đồng nhất); trình bày thuật toán, công thức toán học và pseudocode của FedSGD, FedAvg và FedDyn.

Chương 3. Phương pháp thực hiện

Chương 3 đi sâu vào thiết kế chi tiết và triển khai thực tế của hệ thống:

  • Mô tả sơ đồ kiến trúc hệ thống gồm Server (Jetson Nano, FastAPI, Firebase) và Client (WinForms, Local ViT Model, Local Dataset).
  • Quy trình fine-tuning mô hình ViT trên tập dữ liệu LFW, cách cấu hình hàm collate, batch size, learning rate và đẩy mô hình hoàn thiện lên kho lưu trữ Huggingface.
  • Thiết kế giao diện ứng dụng WinForms: màn hình đăng nhập/đăng ký cho nhân viên y tế, giao diện điều khiển camera nhận diện, giao diện hiển thị thông tin bệnh nhân sau nhận diện và giao diện nhập liệu/truy xuất bệnh án của bác sĩ.
  • Hai lưu đồ hoạt động (Flowcharts) thể hiện quy trình thu thập dữ liệu bệnh nhân mới và quy trình nhận diện khuôn mặt trích xuất đơn thuốc.
  • Cấu trúc và phương pháp tiền xử lý tập dữ liệu cục bộ trên máy khách với 10 ảnh cho mỗi bệnh nhân, áp dụng các kỹ thuật Data Augmentation:
Nhãn bệnh nhân (ID) 111111 111112 111113 111115 111118
Số ảnh tập huấn luyện (Train) 8 8 8 8 8
Số ảnh tập kiểm thử (Test) 2 2 2 2 2
Tổng số ảnh thu thập 10 10 10 10 10
  • Triển khai Federated Learning với Flower Framework trên Jetson Nano và các máy khách.

Chương 4. Thực nghiệm, đánh giá và thảo luận

Chương này đánh giá hiệu năng của các thành phần trong hệ thống:

  • Fine-tuning mô hình Vision Transformer: Trình bày kết quả huấn luyện mô hình ViT qua các biểu đồ biến thiên theo thời gian: giá trị hàm mất mát (loss) trên tập huấn luyện và tập kiểm thử, độ chính xác (Accuracy), độ chính xác dự đoán dương tính (Precision), độ nhạy (Recall) và điểm F1-score.
  • Hiệu suất ứng dụng đầu cuối: Kiểm thử giao diện người dùng WinForms, chức năng điều khiển camera, độ trễ phản hồi khi giao tiếp với API Server trên Jetson Nano.
  • Đánh giá danh mục thuốc và chỉ số y tế: Xây dựng cơ sở dữ liệu các nhóm thuốc điều trị cho 3 bệnh lý mạn tính: Rung nhĩ (Bảng 4.1), Suy tim phân suất tống máu (Bảng 4.2) và Tăng huyết áp (Bảng 4.3). Đối chiếu quy trình cấp phát với các chỉ số kê đơn hợp lý theo tiêu chuẩn của WHO/INRUD (Bảng 4.4).
  • Thực nghiệm quá trình Federated Learning: Thống kê thông số cấu hình huấn luyện giữa Client và Server (Bảng 4.5) và ghi nhận các thông số đánh giá chất lượng mô hình sau từng vòng học liên kết (Round) trong Bảng 4.6.

Chương 5. Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 đúc kết các kết quả đạt được từ việc xây dựng hệ thống phần mềm, tích hợp mô hình nhận diện khuôn mặt và huấn luyện bảo mật. Tác giả thảo luận về những hạn chế thực tế trong triển khai và đề xuất các giải pháp nâng cấp, hoàn thiện hệ thống trong các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả chính

  • Xây dựng thành công hệ thống tích hợp hoàn chỉnh gồm ứng dụng desktop WinForms cho nhân viên y tế, API Server trên nền FastAPI triển khai trên phần cứng nhúng NVIDIA Jetson Nano và hệ thống lưu trữ đồng bộ dữ liệu thời gian thực Firebase.
  • Thiết lập quy trình thu thập dữ liệu khuôn mặt chuẩn hóa tại biên (10 ảnh/bệnh nhân) và giải quyết bài toán thiếu hụt mẫu huấn luyện cục bộ bằng chuỗi kỹ thuật tăng cường dữ liệu (RandomResizedCrop, RandomHorizontalFlip, RandomRotation, ColorJitter).
  • Ứng dụng thành công mô hình Vision Transformer (ViT) cho tác vụ nhận diện khuôn mặt sau khi đã fine-tuning từ tập dữ liệu chuẩn LFW và lưu trữ mô hình trên nền tảng Huggingface.
  • Tích hợp khung học liên kết Flower Framework cho phép các máy khách cập nhật mô hình từ dữ liệu bệnh nhân tại chỗ và gửi trọng số về máy chủ Jetson Nano để tổng hợp, đảm bảo an toàn sinh trắc học và thông tin bệnh án.
  • Thiết lập cơ sở dữ liệu đơn thuốc hỗ trợ điều trị cho ba bệnh tim mạch phổ biến (Rung nhĩ, Suy tim phân suất tống máu, Tăng huyết áp) theo khung chỉ số cấp phát thuốc an toàn của WHO/INRUD.

2. Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Đề xuất thay thế quy trình kiểm tra hồ sơ bệnh án và đơn thuốc thủ công bằng cơ chế xác thực sinh trắc học khuôn mặt tự động hóa, giảm tải áp lực cho nhân viên điều dưỡng và hạn chế tối đa nguy cơ cấp nhầm đơn thuốc.
  • Áp dụng kiến trúc Federated Learning như một giải pháp chuẩn mực để triển khai AI trong bệnh viện, giải quyết triệt để rủi ro rò rỉ dữ liệu cá nhân khi toàn bộ ảnh khuôn mặt của bệnh nhân được lưu trữ phân tán tại thiết bị biên.
  • Sử dụng phần cứng nhúng Jetson Nano kết hợp framework FastAPI nhằm tối ưu hóa chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng CNTT tại các khoa phòng của bệnh viện nhưng vẫn bảo đảm tốc độ xử lý thời gian thực.

3. Đóng góp về mặt học thuật và kỹ thuật

  • Kết hợp thành công hai hướng công nghệ tiên tiến là Vision Transformer (vốn đòi hỏi tài nguyên tính toán cao) và Federated Learning vào một ứng dụng thực tiễn trong ngành y tế.
  • Chứng minh tính khả thi của việc vận hành mô hình toàn cục và máy chủ API trên thiết bị nhúng có tài nguyên giới hạn (Jetson Nano) thông qua tối ưu hóa tính toán với GPU CUDA.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

  • Hạn chế phần cứng: Việc triển khai mô hình học sâu Vision Transformer trên thiết bị nhúng có tài nguyên bộ nhớ và năng lực tính toán hạn chế như Jetson Nano đòi hỏi các giải pháp tối ưu hóa khắt khe để duy trì độ ổn định.
  • Kích thước dữ liệu biên nhỏ: Bộ dữ liệu cục bộ của mỗi bệnh nhân trên máy khách chỉ gồm 10 ảnh, khiến mô hình phụ thuộc lớn vào các kỹ thuật tăng cường dữ liệu nhân tạo để tránh hiện tượng quá khớp (overfitting).
  • Phụ thuộc kết nối mạng: Quá trình trao đổi tham số giữa Client và Server trong Federated Learning đòi hỏi hạ tầng mạng nội bộ ổn định; hiện tượng nghẽn mạng có thể gây chậm trễ việc hội tụ của mô hình toàn cục.
  • Phạm vi ứng dụng y tế: Hệ thống hiện mới chỉ thiết lập cơ sở dữ liệu mẫu cho ba nhóm bệnh tim mạch (Rung nhĩ, Suy tim phân suất tống máu, Tăng huyết áp).

2. Hướng phát triển tiếp theo

  • Nghiên cứu nén mô hình hoặc áp dụng các kiến trúc Transformer gọn nhẹ hơn nhằm giảm thiểu độ trễ tính toán và mức tiêu thụ tài nguyên trên thiết bị nhúng Jetson Nano.
  • Thử nghiệm và tích hợp thuật toán điều chuẩn động FedDyn (Federated Dynamic Regularization) vào khung Flower để nâng cao hiệu quả tổng hợp mô hình trong môi trường mạng biên có các máy khách không đồng nhất.
  • Mở rộng tập dữ liệu khuôn mặt thực tế của bệnh nhân và tích hợp thêm danh mục đơn thuốc của nhiều chuyên khoa bệnh lý khác nhau trong bệnh viện.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và kỹ thuật đối với:

  • Sinh viên và học viên ngành Mạng máy tính, Khoa học dữ liệu, Hệ thống nhúng và Kỹ thuật phần mềm: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về việc kết hợp framework FastAPI, thư viện Flower và nền tảng máy tính nhúng NVIDIA Jetson Nano trong việc xây dựng hệ sinh thái học liên kết hoàn chỉnh.
  • Các nhóm nghiên cứu về AI trong y tế: Tham khảo phương pháp fine-tuning Vision Transformer cho tác vụ nhận diện sinh trắc học và quy trình xử lý dữ liệu khuôn mặt số lượng nhỏ bằng Data Augmentation.
  • Các kỹ sư phát triển phần mềm ứng dụng y tế: Tham khảo thiết kế giao diện người dùng WinForms trực quan kết nối với cơ sở dữ liệu đám mây Firebase và luồng nghiệp vụ kiểm soát cấp phát thuốc theo khuyến nghị WHO/INRUD.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng mô hình AI nào cho tác vụ nhận diện khuôn mặt và được tiền huấn luyện trên bộ dữ liệu nào?

Hệ thống sử dụng mô hình Vision Transformer (ViT). Quá trình fine-tuning mô hình nhận diện khuôn mặt ban đầu được thực hiện trên bộ dữ liệu Labeled Faces in the Wild (LFW) gồm hơn 13.000 hình ảnh của 5.749 cá nhân, sau đó mô hình hoàn thiện được lưu trữ và chia sẻ qua nền tảng Huggingface.

2. Dữ liệu cục bộ của bệnh nhân tại mỗi máy khách (Client) được tổ chức và thu thập như thế nào?

Mỗi bệnh nhân mới được gán một mã ID định danh duy nhất và được điều dưỡng chụp 10 bức ảnh khuôn mặt ở nhiều góc độ khác nhau. Bộ ảnh này được chia theo tỷ lệ: 8 ảnh (80%) đưa vào tập huấn luyện (Train) và 2 ảnh (20%) đưa vào tập kiểm thử (Test). Dữ liệu này được làm phong phú qua các phép biến đổi: cắt ngẫu nhiên kích thước 224x224, lật ngang, xoay từ -10 đến 10 độ và biến đổi màu sắc.

3. Thành phần máy chủ (Server) của hệ thống được xây dựng trên phần cứng và công nghệ phần mềm nào?

Máy chủ trung tâm được triển khai trên thiết bị nhúng NVIDIA Jetson Nano tận dụng GPU CUDA. Phần mềm API Server được lập trình bằng framework FastAPI (Python) để xử lý các yêu cầu nhận diện và giao tiếp, đồng thời sử dụng cơ sở dữ liệu đám mây Google Firebase để lưu trữ hồ sơ bệnh án và đơn thuốc thời gian thực.

4. Federated Learning đóng vai trò gì trong việc bảo vệ dữ liệu người bệnh tại bệnh viện?

Federated Learning cho phép các ứng dụng đầu cuối huấn luyện mô hình ViT tại chỗ bằng hình ảnh chụp bệnh nhân mà không bao giờ phải tải dữ liệu thô (ảnh khuôn mặt) về máy chủ. Các máy khách chỉ chia sẻ tham số hoặc trọng số mô hình đã học được thông qua Flower Framework về máy chủ Jetson Nano để tổng hợp mô hình toàn cục, giúp loại bỏ nguy cơ rò rỉ thông tin riêng tư và hồ sơ sinh trắc học của bệnh nhân.

5. Hệ thống hiện đang hỗ trợ quản lý và phân phát đơn thuốc cho những loại bệnh cụ thể nào?

Khóa luận đã xây dựng cơ sở dữ liệu danh mục thuốc và chỉ định điều trị cho ba bệnh tim mạch mạn tính gồm: Rung nhĩ (Bảng 4.1), Suy tim phân suất tống máu - STPSTM (Bảng 4.2) và Tăng huyết áp - THA (Bảng 4.3), dựa trên các chỉ số hướng dẫn kê đơn hợp lý của WHO/INRUD.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trương Tuấn Kiệt đã giải quyết bài toán tự động hóa quy trình cấp phát thuốc trong bệnh viện thông qua việc kết hợp mô hình thị giác máy tính Vision Transformer và kiến trúc học liên kết Federated Learning. Nghiên cứu hoàn thành trọn vẹn từ khâu thiết kế kiến trúc phần cứng trên Jetson Nano, xây dựng API Server với FastAPI, phát triển ứng dụng WinForms cho đến triển khai mạng lưới huấn luyện phân tán với Flower Framework. Đây là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật cao về phương pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu y tế trên nền tảng thiết bị nhúng và mạng biên.