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

• Tác giả: Nguyen Manh Quyen
• Người hướng dẫn: TS. Doan Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh - Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Thiết kế giải pháp hỗ trợ tra cứu điểm bán thuốc dựa trên ảnh chụp toa thuốc
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

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 ảnh và quản 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.