Đặt vấn đề Số hóa phiếu xét nghiệm có tầm quan trọng rất lớn đối với việc xử lý, lưu trữ dữ liệu của bệnh nhân. Khắc phục tình trạng nhập liệu quá tải tại các cơ sở khám chữa bệnh, nâng cao hiệu quả công tác chăm sóc sức khỏe người dân trên nền tảng ứng dụng Công nghệ thông tin vào công tác quản lý. Dữ liệu phiếu xét nghiệm được số hóa có thể dễ dàng được truy cập và chia sẻ hơn, không bị mất mát theo thời gian và qua các lần sao chép dữ liệu. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo để Số hóa phiếu xét nghiệm là quá trình sử dụng các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo nhận dạng chuyển đổi thông tin trên phiếu xét nghiệm thành định dạng kỹ thuật số.
Ví dụ: như quét một bức ảnh phiếu xét nghiệm hoặc chuyển đổi một phiếu giấy, hay định dạng PDF thành văn bản kỹ thuật số và lưu trữ thông tin xuống Cơ sở dữ liệu. Hỗ trợ cho việc truy xuất, phân tích một cách dễ dàng. Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát - Nhận dạng đối tượng trên phiếu xét nghiệm với dữ liệu đầu vào là bộ cơ sở dữ liệu phiếu xét nghiệm, sử dụng một mô hình mạng nơ-ron nhận dạng đối tượng trên phiếu xét nghiệm. - Nhận dạng ảnh chứa văn bản từ các đối tượng đã được trích xuất từ phiếu xét nghiệm.
- Trích xuất ký tự từ đối tượng ảnh chứa văn bản các đối tượng trên phiếu xét nghiệm.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể - Nghiên cứu mạng nơ-ron nhân tạo. - Nghiên cứu phương pháp nhận diện ảnh. - Nghiên cứu phương pháp nhận diện ảnh chứa văn bản. - Nghiên cứu phương pháp nhận dạng ký tự quang học.
1 - Áp dụng các phương pháp trên vào việc số hóa phiếu xét nghiệm. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng - Lý thuyết về nhận dạng đối tượng, ký tự. - Các vấn đề liên quan đến các phương pháp nhận dạng đối tượng – phiếu xét nghiệm. - Phương pháp nhận dạng phiếu xét nghiệm bằng YOLO (You only look once).
- Phương pháp nhận dạng ảnh chứa văn bản bằng CTPN (Connectionist Text Proposal Network). - Phương pháp nhận dạng ký tự Transformer OCR (Optical Character Recognition).2 Phạm vi nghiên cứu - Lĩnh vực: Deep learning. - Không gian: Cài đặt và hiện thực trên máy tính. - Dữ liệu phiếu xét nghiệm được thu thập trên mạng 500 mẫu.
- Dữ liệu được sử dụng cho bài toán nhận dạng ảnh chứa văn bản là bộ dữ liệu ICDAR 2013 3422 mẫu. - Dữ liệu sử dụng nhận diện ký tự được thu thập trên mạng 344. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 4.1 Cách tiếp cận - Tìm hiểu tổng quan về các công trình nghiên cứu có liên quan và các thành tựu đã được hoàn thành trước đây. - Phân loại, nhận dạng ảnh đối tượng sử dụng CNN (Convolution Neural Networks).
- Các phương pháp nhận dạng ký tự quang học. - Phân loại, nhận dạng ảnh đối tượng sử dụng YOLO v4 (You Look Only Once version 4). 2 - Nhập dạng ảnh chứa văn bản sử dụng CTPN. - Nhận dạng ký tự sử dụng Tranformer OCR.
- Xây dựng công cụ nhận dạng nhằm mục đích kiểm tra giải pháp và đánh giá hiệu quả của hệ thống.2 Thời gian nghiên cứu - Thời gian nghiên cứu từ 09/08/2021 đến 09/02/2022.3 Địa điểm nghiên cứu - Nghiên cứu được thực hiện tại trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh.4 Vật liệu nghiên cứu - Máy tính, ảnh, các nguồn thông tin thu thập từ mạng Internet, tài liệu tham khảo.5 Phương pháp - Phương pháp nghiên cứu dựa trên tài liệu: thu thập, phân tích, xử lý thông tin dựa trên các tài liệu như sách, báo, tạp chí,…đã in ấn hoặc công bố trên internet liên quan đến đề tài. - Phương pháp nghiên cứu dựa trên thực nghiệm: thông qua việc thử nghiệm trên dữ liệu và đối sánh với các kết quả đã công bố. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài Số hóa phiếu xét nghiệm có tầm quan trọng rất lớn đối với việc xử lý, lưu trữ dữ liệu của bệnh nhân. Số hóa phiếu xét nghiệm là phương pháp hiệu quả giúp: - Kéo dài tuổi thọ của tài liệu gốc, không bị mất mát qua thời gian và qua các lần sao chép dữ liệu.
- Quản lý, lưu trữ và khai thác tập trung trên môi trường số. - Cắt giảm chi phí quản lý, nhập liệu thủ công, giảm thiểu diện tích không gian lưu trữ tài liệu giấy. - Tăng cường khả năng bảo mật thông tin tài liệu. 3 - Khắc phục tình trạng quá tải tại các cơ sở khám chữa bệnh, nâng cao hiệu quả công tác chăm sóc sức khỏe người dân trên nền tảng ứng dụng Công nghệ thông tin vào công tác quản lý.
- Tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin, dễ dàng được chia sẻ, tự động hóa các quy trình và cho phép khả năng truy cập tốt hơn. Với những lý do trên, tôi quyết định thực hiện đề tài “Số hóa phiếu xét nghiệm sử dụng kỹ thuật Trí Tuệ Nhân Tạo”. 4 TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan về đề tài Số hóa tài liệu đang là xu hướng chung và là nhiệm vụ ưu tiên hàng đầu. Số hóa giúp việc lưu trữ, chỉnh sửa, lập chỉ mục và tìm kiếm thông tin trong tài liệu kỹ thuật số dễ dàng hơn so với việc bỏ ra hàng giờ để duyệt qua các tài liệu được in / viết tay / đánh máy.
Hơn nữa, việc tìm kiếm trong một tài liệu với số lượng nội dung lớn không chỉ tốn thời gian mà còn có khả năng chúng ta bỏ lỡ thông tin trong khi chúng ta xem, duyệt tài liệu theo cách thủ công. OCR là thuật ngữ được viết tắt bởi cụm từ Optical Character Recognition (nhận dạng ký tự quang học). Là kỹ thuật nhận đầu vào là các ảnh có kí tự sau đó xử lý và cho ra kết quả kí tự văn bản tương ứng. OCR được biết đến từ những năm 1974, Ray Kurzweil bắt đầu phát triển một công nghệ có thể nhận ra các kí tự trong hình ảnh của các văn bản, công nghệ này được ứng dụng vào thiết bị hỗ trợ đọc cho người khiếm thị.
Công nghệ OCR ngày càng được hoàn thiện và phát triển, cho tới ngày nay thì công nghệ này đã được ứng dụng và rất nhiều vào các lĩnh vực trong cuộc sống từ các ứng dụng nhận dạng chữ viết, văn bản, cho tới các phần mềm hệ thống ứng dụng nhận diện các biển số xe,… [1]. Trong lĩnh vực y tế, các chuyên gia cần quản lý lượng lớn dữ liệu của bệnh nhân và dữ liệu đó tăng liên tục. Sẽ rất hữu ích khi thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Với công cụ xử lý OCR, chúng ta có thể trích xuất dữ liệu văn bản từ các ảnh, video và lưu trữ chúng vào cơ sở dữ liệu, từ đó giúp cho việc truy xuất, tìm kiếm, phân tích được dễ dàng hơn cho các công việc về sau.
Trong luận văn này, tôi kết hợp các tiếp cận AI để hỗ trợ việc trích xuất thông tin, chuyển đổi dữ liệu từ dạng ảnh sang dạng văn bản số. Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo trong việc rút trích thông tin từ phiếu xét nghiệm covid19, nhằm tăng tính tự động và giảm tải không gian lưu trữ, nâng cao hiệu quả quá trình số hóa dữ liệu được thu thập trong lĩnh vực y tế. Đề tài khi hoàn thành sẽ giúp các chuyên gia thực hiện các 5 dự án nghiên cứu có yêu cầu thu thập, phân tích và theo dõi, tiết kiệm thời gian nhập liệu thủ công. Sự bùng phát dịch COVID-19 đã mang lại những thách thức chưa từng có.
Đến thời điểm hiện tại hơn 400 triệu người nhiễm bệnh trên thế giới, trong đó có hơn 6 triệu người tử vong. Kể từ khi dịch bùng phát từ đầu 2020 đến nay, Việt Nam đã trải qua bốn đợt bùng phát và đến nay vẫn chưa chấm dứt. Ghi nhận hơn 4 triệu ca nhiễm, hơn 2 triệu người khỏi bệnh, gần 40 nghìn ca tử vong. Covid19 tác động đáng kể đến sự phát triển nền kinh tế Việt Nam.
Tuy được đánh giá là một trong số ít các quốc gia ứng phó tốt với dịch bệnh, nhưng thị trường lao động – việc làm của Việt Nam cũng bị ảnh hưởng nghiêm trọng, việc lưu thông, vận chuyển hàng hóa giữa các tỉnh, thành phố bị hạn chế tối đa, thậm chí mọi loại hình vận tải phải ngưng hoạt động tại các tỉnh giãn cách xã hội. Hoạt động du lịch, nông, lâm nghiệp và thủy sản cũng gặp nhiều khó khăn. Thêm vào đó, nhiều doanh nghiệp, cơ sở kinh phải đóng cửa, hoạt động cầm chừng để duy trì không rơi vào tình trạng phá sản. Trong 7 tháng đầu năm 2021, tại 19 tỉnh, thành phố phía Nam, nơi chiếm 48% số doanh nghiệp trong cả nước đã có tới 79.673 doanh nghiệp rút lui khỏi thị trường, tăng 25,5% so với cùng kỳ năm 2020.
Đặc biệt, đợt dịch này đã và đang tác động mạnh vào khu công nghiệp, khu chế xuất, những nơi tập trung lượng lớn lao động (khoảng 4 triệu người), có các doanh nghiệp lớn trong chuỗi giá trị toàn cầu, đóng góp nhiều cho phát triển kinh tế, thu ngân sách. Tính tới thời điểm ngày 13/8/2021, theo báo cáo nhanh của các tỉnh, thành phố phía Nam, đã có khoảng 2,5 triệu lao động phải ngừng việc, chiếm 70% số lao động phải ngừng việc trong cả nước [2]. Ở Đồng Tháp tình hình covid diễn biến rất phức tạp, liên tục trong các tháng cuối năm 2021 số ca nhiễm ở Đồng Tháp liên tục nằm trong top 3 của cả nước. Tỉnh liên tục chỉ đạo xét nghiệm hàng loạt tầm soát dịch bệnh.
Bên cạnh đó số lượng phiếu xét nghiệm covid rất nhiều, phải cần người nhập liệu các phiếu xét nghiệm covid vào hệ thống, để thống kê, vẽ biểu đồ vùng dịch ở các địa phương. 6 Trong nghiên cứu này, tác giả phát triển một công cụ số hỗ trợ việc số hóa phiếu xét nghiệm covid19. Công cụ nhận dữ liệu đầu vào là hình ảnh phiếu xét nghiệm covid19 sử dụng các kỹ thuật AI để số hóa thu thập dữ liệu. Nghiên cứu này giúp thu thập, lưu trữ số liệu phiếu xét nghiệm covid19 dưới dạng số giúp giảm tải việc nhập liệu, từ đó có thể sử dụng để dự đoán, kiểm tra và điều chỉnh lại số liệu dịch bệnh, bản đồ vùng dịch quản lý chặt chẽ các vùng bùng phát đại dịch.2 Khó khăn thách thức Đề tài “số hóa phiếu xét nghiệm sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo” sử dụng các mẫu phiếu xét nghiệm covid19 được thu thập trên mạng làm dữ liệu huấn luyện.