Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính thiết kế giải pháp hỗ trợ tra cứu điểm bán thuốc dựa trên ảnh chụp toa thuốc

Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính đề xuất giải pháp tra cứu điểm bán thuốc qua ảnh chụp toa thuốc, ứng dụng công nghệ hiện đại.

Chuyên ngành

Kỹ thuật máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Khóa luận tốt nghiệp

2024

61
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VÀ MÔ TẢ ĐỀ TÀI

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Tình hình nghiên cứu

1.3. Mục tiêu của đề tài

1.3.1. Mục tiêu tổng quát

1.3.2. Mục tiêu cụ thể

1.3.3. Mục tiêu cải tiến so với thực trạng

1.4. Phạm vi nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ QT

2.1. Tổng quan về Qt

2.2. Qt Creator

2.3. Cơ sở dữ liệu

2.3.1. Nhà thuốc

2.3.2. BeautifulSoup

2.3.3. Firebase

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

3.1. Tổng quan ứng dụng

3.2. Lớp Giao Diện Người Dùng (Presentation Layer)

3.2.1. Giao diện người dùng

3.2.2. Giao diện đăng nhập, đăng ký

3.3. Tích hợp OpenStreetMap

3.4. Các API sử dụng

4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Kết quả xây dựng cơ sở dữ liệu

4.2. Cơ sở dữ liệu thông tin của người dùng

4.3. Kết quả thực tế

4.4. Kết quả chụp ảnh

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Hướng phát triển

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Giải pháp tra cứu điểm bán thuốc

Giải pháp tra cứu điểm bán thuốc được thiết kế nhằm hỗ trợ người dùng tìm kiếm các điểm bán thuốc gần nhất dựa trên thông tin từ ảnh toa thuốc. Hệ thống này tích hợp công nghệ nhận dạng hình ảnh để tự động trích xuất thông tin từ toa thuốc, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức. Khóa luận kỹ thuật máy tính này tập trung vào việc phát triển một hệ thống thông minh, kết hợp giữa xử lý ảnh và quản lý dữ liệu để cung cấp thông tin chính xác về các nhà thuốc.

1.1. Xử lý ảnh toa thuốc

Xử lý ảnh toa thuốc là bước quan trọng trong quá trình trích xuất thông tin. Hệ thống sử dụng các thuật toán nhận dạng văn bản từ ảnh (OCR) để phân tích và trích xuất các thông tin như tên thuốc, liều lượng và hướng dẫn sử dụng. Công nghệ này giúp tự động hóa quá trình nhập liệu, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả tra cứu.

1.2. Tích hợp AI trong tra cứu thuốc

Tích hợp AI trong tra cứu thuốc là một trong những điểm nổi bật của hệ thống. Các mô hình học máy được sử dụng để cải thiện độ chính xác của việc nhận dạng thông tin từ ảnh toa thuốc. Hệ thống cũng tích hợp các API để kết nối với cơ sở dữ liệu về thuốc và điểm bán thuốc, đảm bảo thông tin cung cấp cho người dùng luôn cập nhật và đáng tin cậy.

II. Thiết kế hệ thống tra cứu

Thiết kế hệ thống tra cứu bao gồm việc xây dựng một giao diện người dùng thân thiện và tích hợp các công nghệ tiên tiến như nhận dạng văn bản từ ảnhquản lý điểm bán thuốc. Hệ thống được phát triển trên nền tảng Qt, một công cụ mạnh mẽ cho việc thiết kế ứng dụng đa nền tảng. Hệ thống thông minh trong y tế này không chỉ hỗ trợ người dùng mà còn là công cụ đắc lực cho các nhà quản lý y tế.

2.1. Giao diện người dùng

Giao diện người dùng được thiết kế đơn giản và trực quan, giúp người dùng dễ dàng chụp ảnh toa thuốc và nhận kết quả tra cứu nhanh chóng. Hệ thống cũng tích hợp OpenStreetMap để hiển thị vị trí các điểm bán thuốc trên bản đồ, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và lựa chọn.

2.2. Cơ sở dữ liệu thuốc

Cơ sở dữ liệu thuốc được xây dựng từ việc thu thập thông tin từ các nhà thuốc trực tuyến. Dữ liệu được lưu trữ trên Firebase Realtime Database, đảm bảo tính đồng bộ và khả năng truy cập nhanh chóng. Hệ thống cũng hỗ trợ cập nhật thông tin liên tục, giúp người dùng luôn có được thông tin mới nhất.

III. Ứng dụng máy tính trong y tế

Ứng dụng máy tính trong y tế đang ngày càng phổ biến, và hệ thống này là một ví dụ điển hình. Công nghệ máy tính trong y học được áp dụng để tự động hóa quá trình tra cứu thuốc, giúp giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả quản lý thuốc. Hệ thống cũng có tiềm năng mở rộng để tích hợp thêm các chức năng như theo dõi sức khỏe và nhắc nhở tái khám.

3.1. Phân tích ảnh toa thuốc

Phân tích ảnh toa thuốc là một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ máy tính trong y tế. Hệ thống sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng và trích xuất thông tin từ toa thuốc, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và mua thuốc.

3.2. Tự động hóa tra cứu thuốc

Tự động hóa tra cứu thuốc là một bước tiến lớn trong việc ứng dụng công nghệ vào y tế. Hệ thống tự động nhận diện thông tin từ ảnh toa thuốc và cung cấp kết quả tra cứu nhanh chóng, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức.

21/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. GIỚI THIỆU VÀ MÔ TẢ ĐỀ TÀI.-----2-:+cccetr+eeeetrreverrrreee 2 LL. LY do Chom ca. Tình hình nghiên CỨU.-e--s+ce++xtrrtErtetrtetrerrrtrtrtrtrtrkrrrkrrrirrrrrrrrrrerrree 3 I6fNNi06 8n.

Mục tiêu tổng quát. Pham vi nghiên CỨU.cs-- <5S<SE+SEEEEkEEEtEEkrEEketrkttrkttrrtkkrikrrrrkrkrrrrrrkerree 5 Chương 2. Tổng quan về QỊ. SH HH 11111 rrrree 7 2.

Cơ sở dữ liệu.ccHìHnHHHHỶ HH Hà Hàn Hành iêt 11 Chương 3. PHƯƠNG PHAP THỰC HIỆN. Tổng quan ứng dụng. Lớp Giao Diện Người Dùng (Presentation Layer):.

Giao diện người AUN. Giao diện đăng nhập, đăng ký.HHHHHHnHHHH nhà Hà Hành nghe thrờt 19 khuya. Tích hợp OpenStreetMap. Các API sử Quin wee eeceeeseeestesstesstecstecseesseessecstecstecseesseesseeaseesecseesseesneesseesteeseeeseesaeenseesies 34 Chương 4.

THỰC NGHIỆM VÀ DANH GIÁ. Kết quả xây dựng cơ sở dữ liệu. Co sở dữ liệu được kéo về từ các nhà thuốc. Cơ sở dữ liệu thông tin của người dùng.

Kết quả thực tế. Kết quả chụp anh Chương 5. KET LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN. Hướng phát triỂn.---ceecerreeeeerrrevertrireretrrrrrttrrrrrrrrrrrerrrre 48 DANH MỤC HÌNH Hình 2.1 Giao diện Qt CT€AfOT.2 Giao diện OSÌM.

ng TH HH HH HH HH nà 12 Hình 3.1 Trang đăng nhập Ứng dung .- 6 vn HH như 16 Hình 3.2 Trang đăng ky Ứng dung .3 Sơ đồ giải thuật của trang đăng nhập và đăng ký .4 Giao diện khi đăng nhập thành công.- --- 5 55 35+ *++**+*tx+ssserzeexss 19 Hình 3.5 Giao diện Tab Chụp ảnh: .- - - - s1 v9 ng ng rệt 20 Hình 3.6 Ludng xử lý dit liệu của camera.-----2¿ 2: 2 ++£x++£x++zx+zrxrzrxerrxee 23 Hình 3.7 Giao diện Tab Tìm kiẾm. - 2-6 t+k£EE+E£EEEEE+EEEEEEEEEEEEEErkerkrrrrkeree 25 Hình 3.8 Tương tác giữa UI/UX với người dùng trong tab Tìm kiếm .9 Giao diện Tab Đơn thuỐc.----cc¿c-5ccvvccccccvvctrtrEktrerrrtrrtkrrrrrrrkrrree 29 Hình 3.10 Giao điện của một đơn thuốc .-- -- - 22+ x#EE+E£EE+Et+EeEE+Eerkerxexerxerez 30 Hình 3.11 Luồng xử lý của Tab Đơn thu6c .- ¿5 52+ £x£+£++£xzxe+zscsez 31 Hình 3.12 Sơ đồ khối phần hiền thị kết quả tìm kiếm nhà thuốc.13 Giao diện khi tìm kiếm thành công.-- 2-2 2 22 2+ £+££+£++£zz£zzxzez 33 Hình 3.14 Sơ đồ khối phần vẽ đường và hién thị bản đô.15 Giao diện bản đồ hiển thị.1 Một số loại thuốc đặc biỆt.---5¿-222+ccE+kttEEkkrttrkrrrrrrerrrrkee 4I Hình 4.2 Cấu trúc dữ liệu trên FireBase .- - ¿+ + tSk+EeEEEE+EEEEEEsEeEkrkerxrxsrrrs 42 Hình 4.3 Ảnh chụp đơn thuốc in giấy .---:- 2-2 + E+E++EE+EE£EEEEEEEEEEErErrrerreree 44 Hình 4.4 Giao diện sau khi nhận thông tin trả VỀ tỪ S€TVỆT. - ¿2t St+t+E‡E‡EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEtEtEvEeEEErErsrrrrersrsrs 46 DANH MỤC BANG Bảng 3.1 Mô tả chi tiết các chức năng của ứng dụng .------ 2 2 22sz+sz+szzsz Bảng 3.2 Bảng chỉ tiết về các API của Server Bang 4.1 Biểu diễn co sở dữ liệu sau khi thu thập được. ---------«<-<+ DANH MỤC TU VIET TAT GUI Graphical User Interface QML Qt Meta-object Language IDE Intergrated Development Environment OSM OpenStreetMap TOM TAT KHÓA LUẬN Nhiều nghiên cứu và sản phẩm liên quan đến quản lý và sử dụng thuốc đã được triển khai.

Hiện nay, có nhiều ứng dụng di động và phần mềm trực tuyến giúp bệnh nhân quản lý đơn thuốc cá nhân, nhưng chúng thường chỉ cung cấp thông tin cơ bản và không tích hợp công nghệ nhận diện hình ảnh để tự động nhận diện thông tin từ đơn thuốc. Công nghệ nhận diện hình ảnh đã được ứng dụng rộng rãi, nhưng khả năng nhận diện chính xác và tự động thông tin chi tiết từ đơn thuốc vẫn còn hạn ché, đặc biệt là đối với các hình ảnh kém chat lượng. Các sản phẩm và ứng dụng hiện tại chưa tích hợp đầy đủ công nghệ nhận diện hình ảnh và phân tích tương tác thuốc, dẫn đến việc nhận diện chính xác từ đơn thuốc chưa được giải quyết triệt dé và thiếu thông tin về tương tác thuốc. Đề tài này xuất phát từ nhu cầu cải thiện quá trình quản lý thuốc cho bệnh nhân.

Sự kết hợp giữa công nghệ nhận diện và phân tích tương tác thuốc hứa hẹn tạo ra một hệ thống hiệu quả, hỗ trợ bệnh nhân và cung cấp thông tin chính xác cho đội ngũ y tế. Hệ thống này có thé mang lại nhiều lợi ích, từ giảm thiểu sai sót trong sử dung thuôc dén nâng cao hiệu biét của bệnh nhân về sức khỏe của họ. GIỚI THIỆU VÀ MÔ TẢ ĐÈ TÀI 1. Lý do chọn đề tài Lý do chọn đề tài "Thiết kế giải pháp hỗ trợ tra cứu điểm bán thuốc dựa trên ảnh chụp toa thuốc" xuất phát từ nhu cầu cấp thiết trong việc quản lý và tìm kiếm thuốc cho bệnh nhân.

Hiện nay, việc tìm kiếm và mua thuốc theo toa là một vấn đề quan trọng và phức tạp đối với nhiều bệnh nhân, đặc biệt là những người mắc bệnh mãn tính và phải dùng nhiều loại thuốc cùng lúc. Sai sót trong việc tìm mua thuốc có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng về sức khỏe. Bệnh nhân và người nhà thường gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các điểm bán thuốc phù hợp và gần nhất. Một hệ thống tự động và chính xác có thé giúp giải quyết van đề này một cách hiệu quả.

Mặc dù có nhiều ứng dụng tra cứu điểm bán thuốc trên thị trường, nhưng phần lớn chỉ cung cấp các tính năng cơ bản và yêu cầu người dùng nhập liệu thủ công, thiếu tinh năng nhận diện tự động tir ảnh chụp toa thuốc. Công nghệ nhận diện hình ảnh đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, nhưng việc nhận diện chính xác thông tin từ toa thuốc vẫn gặp nhiều thách thức, đặc biệt là với các hình ảnh không rõ nét hoặc chữ viết tay không đồng đều. Hệ thống dé xuất sẽ tự động nhận diện thông tin từ toa thuốc thông qua hình ảnh, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho bệnh nhân và người nhà. Hệ thống sẽ cung cấp thông tin chính xác về các điểm bán thuốc gần nhất, giá cả và tình trạng sẵn có của thuốc, giúp bệnh nhân dễ dàng tìm mua thuốc cần thiết.

Hệ thống sẽ là công cụ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ và dược sĩ trong việc tư vấn và hướng dẫn bệnh nhân tìm kiếm điểm bán thuốc, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ y tế. Việc tích hợp công nghệ nhận diện hình ảnh và phân tích dữ liệu y khoa là một xu hướng tất yếu trong thời đại 4. Các công nghệ như trí tuệ nhân tao (AJ), học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang ngày cảng hoàn thiện va được áp dụng rộng rãi. Với sự phát triên của các cơ sở dit liệu y khoa và công nghệ lưu trữ đám mây, việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn trở nên khả thi và hiệu quả hơn bao giờ hết.

Đề tài này không chỉ nhằm khắc phục những hạn chế của các giải pháp hiện tại mà còn mở ra hướng đi mới trong việc ứng dụng công nghệ cao vào y tế. Hệ thống không chỉ mang lại lợi ích cho bệnh nhân mà còn hỗ trợ đội ngũ y tế, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ y tế và bảo vệ sức khỏe cộng đồng. Hệ thống có thé được triển khai trong các bệnh viện, phòng khám và nhà thuốc, giúp bệnh nhân dễ dàng tra cứu điểm bán thuốc và mua thuốc một cách hiệu quả. Hơn nữa, hệ thống có thé mở rộng để tích hợp thêm các chức năng như theo dõi sức khỏe, nhắc nhở tái khám, và hỗ trợ tư vấn trực tuyến, đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của bệnh nhân và đội ngũ y tế.

Như vậy, việc chọn đề tài này không chỉ xuất phát từ nhu cầu thực tế và những hạn chế của các giải pháp hiện tại, mà còn bởi tiềm năng to lớn của công nghệ trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và quản lý y tế. Tình hình nghiên cứu Trước thời điểm hiện tại, nhiều nghiên cứu và sản phẩm liên quan đến quản lý và sử dụng thuốc đã được triển khai. Có nhiều ứng dụng di động và phần mềm trực tuyến đã xuất hiện trên thị trường với mục đích giúp bệnh nhân quản lý đơn thuốc cá nhân. Tuy nhiên, nhiều trong số chúng chỉ cung cấp thông tin cơ bản và không tích hợp công nghệ nhận diện hình ảnh dé tự động nhận diện thông tin từ đơn thuốc.

Công nghệ nhận diện hình ảnh và xử lý ảnh đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế. Tuy nhiên, hiện vẫn còn hạn chế về khả năng nhận diện chính xác và tự động thông tin chỉ tiết từ đơn thuốc, đặc biệt là đối với các hình ảnh không chất lượng. Nhiều ứng dụng hiện nay cung cấp thông tin về tương tác thuốc nhưng chưa có giải pháp nào tích hợp đầy đủ từ nhận diện toa thuốc đến phân tích tương tác một cách tự động và chính xác. Điều này làm giảm hiệu quả và độ tin cậy trong việc hỗ trợ người dùng quản lý thuốc.

Mặc dù đã có nhiều sản phẩm và ứng dụng hỗ trợ quản lý thuốc, việc tích hợp công nghệ nhận diện hình ảnh và phân tích tương tác thuốc còn là mảng chưa được khai thác đầy đủ. Nhiều ứng dụng hiện tại chưa giải quyết triệt dé vấn đề nhận diện chính xác từ đơn thuốc và không cung cấp đủ thông tin về tương tác thuốc. Đề tài này được thúc đây bởi nhu cầu cấp thiết trong việc cải thiện quá trình quản lý thuốc cho bệnh nhân. Sự kết hợp giữa công nghệ nhận diện hình ảnh và phân tích tương tác thuốc có thể tạo ra một hệ thống độc đáo và hiệu quả trong việc hỗ trợ bệnh nhân và cung cấp thông tin chính xác cho đội ngũ y tế.

Nếu thành công, hệ thống này có thể mang lại lợi ích rộng rãi, từ việc giảm thiểu sai sót trong việc sử dụng thuôc đên việc nâng cao hiéu biét của bệnh nhân về chính mình. Như vậy, đề tài nghiên cứu và phát triển hệ thống nhận diện và phân tích đơn thuốc không chỉ điều chỉnh những hạn chế hiện tại mà còn đáp ứng một nhu cầu cụ thể và ngày càng quan trọng trong lĩnh vực quản lý y tế. Mục tiêu của đề tài 1. Mục tiêu tổng quát Phát triển một hệ thống nhận diện thông tin trên đơn thuốc bằng cách tích hợp công nghệ nhận diện hình ảnh để tự động nhận diện các thông tin quan trọng từ đơn thuốc, bao gồm tên thuốc, giá tiền và các nhà thuốc bán đơn thuốc đó giúp tiết kiệm thời gian và đáp ứng nhu cầu cấp thiết trong việc cải thiện quá trình quản lý thuốc cho bệnh nhân.

Mục tiêu cụ thể Hiện thực thành công các chức năng của ứng dụng: e Tích hợp mô hình trích xuất thông tin từ hình ảnh vào giải pháp hỗ trợ tra cứu: Cung cấp hình anh đơn thuốc dé hệ thống tự động nhận diện, trích xuất và trả về thông tin chỉ tiết của đơn thuốc. e Phát triển giao điện người dùng thân thiện: Tạo ra 1 giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng, giúp người dùng dễ dàng chụp hình đơn thuốc và nhận được thông tin một cách nhanh chóng và thuận tiện.

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

Thiết kế giải pháp tra cứu điểm bán thuốc từ ảnh toa thuốc - Khóa luận kỹ thuật máy tính là một nghiên cứu chuyên sâu về việc ứng dụng công nghệ máy tính để tạo ra giải pháp tiện ích cho người dùng. Tài liệu này tập trung vào việc phát triển một hệ thống cho phép người dùng dễ dàng tra cứu điểm bán thuốc gần nhất chỉ bằng cách tải lên ảnh toa thuốc. Công nghệ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được áp dụng để tự động trích xuất thông tin từ toa thuốc, sau đó kết nối với cơ sở dữ liệu các nhà thuốc để đưa ra kết quả chính xác. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp người dùng tiếp cận dịch vụ y tế một cách hiệu quả hơn.

Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực thực tế, bạn có thể tìm hiểu thêm về Luận văn thạc sĩ nghiên cứu công nghệ IoT và ứng dụng trong hệ thống giám sát chất lượng không khí Hà Nội. Đối với những ai muốn khám phá sâu hơn về giải pháp an ninh mạng, Luận văn thạc sĩ giải pháp cảnh báo kiểu tấn công an ninh mạng Deface sẽ là một tài liệu hữu ích. Ngoài ra, nếu bạn đam mê nghiên cứu thuật toán và xử lý dữ liệu, Luận án tiến sĩ nghiên cứu thuật toán và xây dựng chương trình xử lý số liệu GNSS sẽ mang đến những góc nhìn mới mẻ và chuyên sâu.

Mỗi liên kết trên là cơ hội để bạn mở rộng kiến thức và khám phá thêm các ứng dụng công nghệ trong nhiều lĩnh vực khác nhau.