Luận văn: Ứng dụng Web ngữ nghĩa & OpenStreetMap tìm kiếm bệnh nhân Covid-19

Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng công nghệ web ngữ nghĩa & OpenStreetMap hỗ trợ tìm kiếm thông tin bệnh nhân Covid-19 hiệu quả. Giải pháp truy vết thông minh.

Chuyên ngành

Hệ thống Thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật

2021

79
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: KIẾN THỨC CƠ SỞ

1.1. Web ngữ nghĩa

1.1.1. Khái niệm về Web ngữ nghĩa

1.1.2. Kiến trúc Web ngữ nghĩa

1.2. Giới thiệu RDF

1.3. Giới thiệu về RDFS

1.4. Các ngôn ngữ truy vấn của Web ngữ nghĩa

1.4.1. Simple Protocol And RDF Query Language (SPARQL)

1.5. Các quy tắc triển khai Linked Data

1.6. Truy vấn Web dữ liệu

1.7. Tiểu kết chương 1

2. CHƯƠNG 2: LẬP TRÌNH VỚI WEB NGỮ NGHĨA

2.1. Môi trường lập trình Web ngữ nghĩa

2.1.1. Môi trường lập trình Intellij

2.2. Mô hình hóa thông tin với Jena

2.2.1. Chương trình Hello Word! trong Jena

2.2.2. Tạo mô hình RDF

2.2.3. Đọc mô hình RDF

2.3. Chuyển đổi dữ liệu Web ngữ nghĩa

2.4. Framework Spring MVC

2.4.1. Giới thiệu về Framework Spring MVC

2.4.2. Ví dụ trang web Spring MVC cơ bản

2.5. Tiểu kết chương 2

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN BỆNH NHÂN COVID-19 TẠI VIỆT NAM

3.1. Giới thiệu bài toán tìm kiếm thông tin bệnh nhân COVID-19

3.1.1. Kiến trúc hệ thống

3.1.2. Ý nghĩa thực tiễn của hệ thống

3.1.3. Chuẩn bị dữ liệu cho bài toán

3.2. Giải pháp hệ thống

3.2.1. Mô hình hệ thống

3.2.2. Tạo dữ liệu RDF

3.2.3. Truy vấn dữ liệu

3.3. Xây dựng hệ thống

3.3.1. Mô tả hệ thống

3.3.2. Đặc tả chức năng

3.3.3. Phân tích hệ thống

3.3.4. Thiết kế giao diện

3.4. Kết luận chương

KẾT LUẬN

DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO

BẢN CAM ĐOAN

Tóm tắt

I. Khám phá ứng dụng Web ngữ nghĩa đột phá cho tìm kiếm bệnh nhân Covid 19

Đại dịch Covid-19 đã phơi bày những lỗ hổng trong việc quản lý ca bệnh Covid-19tìm kiếm thông tin bệnh nhân Covid-19 theo cách truyền thống. Sự bùng phát nhanh chóng, phức tạp của dịch bệnh đòi hỏi một phương pháp tiếp cận mới, thông minh hơn để xử lý lượng lớn dữ liệu bệnh nhân Covid-19. Trong bối cảnh đó, Web ngữ nghĩa (Semantic Web) nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn, mở ra kỷ nguyên của các hệ thống y tế số hiệu quả. Công nghệ này không chỉ giúp máy tính 'hiểu' ý nghĩa của dữ liệu mà còn cho phép kết nối các nguồn thông tin rời rạc, tạo thành một biểu đồ tri thức y tế mạch lạc. Việc áp dụng ứng dụng Web ngữ nghĩa không chỉ giới hạn ở việc truy xuất thông tin đơn thuần, mà còn mở rộng khả năng phân tích mối quan hệ dữ liệu, từ đó hỗ trợ công tác giám sát dịch bệnhtruy vết F0 một cách nhanh chóng và chính xác. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới một nền tảng dữ liệu sức khỏe thông minh, bền vững trong kỷ nguyên công nghệ 4.0 trong y tế. Luận văn của Phan Hồng Dương đã chứng minh tiềm năng của cách tiếp cận này. Việc tìm kiếm bệnh nhân Covid-19 qua ứng dụng Web ngữ nghĩa hứa hẹn mang lại hiệu quả vượt trội, khắc phục những hạn chế mà các hệ thống hiện tại đang gặp phải.

1.1. Tiềm năng của Web ngữ nghĩa trong quản lý thông tin bệnh nhân Covid 19

Web ngữ nghĩa không phải là một phiên bản Web riêng biệt mà là sự mở rộng của Web hiện tại, giúp thông tin được xác định ý nghĩa tốt hơn, cho phép máy tính và người dùng cộng tác hiệu quả. Theo Tim Berners-Lee, người phát minh ra WWW, Web ngữ nghĩa là thế hệ Web tiếp theo, khắc phục hạn chế của Web hiện tại, cung cấp thông tin đầy đủ, toàn diện, đáng tin cậy và có ý nghĩa hơn. Trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là với dữ liệu bệnh nhân Covid-19, điều này có ý nghĩa cực kỳ quan trọng. Các hệ thống tìm kiếm thông minh dựa trên Web ngữ nghĩa có thể đi sâu vào các mối liên hệ phụ thuộc giữa các dữ liệu, thay vì chỉ tìm kiếm theo từ khóa. Ví dụ, thông tin về một bệnh nhân không chỉ là tên tuổi mà còn liên kết với tình trạng bệnh, lịch sử di chuyển, các tiếp xúc gần, tạo nên một biểu đồ tri thức y tế phức tạp. Điều này cho phép khai phá dữ liệu y tế sâu rộng hơn, cung cấp cái nhìn toàn diện về từng ca bệnh và tình hình dịch tễ tổng thể. Khả năng tích hợp dữ liệu y tế từ nhiều nguồn khác nhau là một điểm mạnh lớn. Nó cho phép kết nối thông tin từ hồ sơ bệnh án, khai báo y tế điện tử, kết quả xét nghiệm và các báo cáo dịch tễ. Sự kết nối này không chỉ cải thiện chất lượng tìm kiếm bệnh nhân Covid-19 mà còn nâng cao năng lực phân tích dịch tễ họcgiám sát dịch bệnh ở cấp độ quốc gia, góp phần vào việc quản lý ca bệnh Covid-19 hiệu quả hơn. Luận văn của Phan Hồng Dương đã minh chứng điều này qua việc mô tả cách Web ngữ nghĩa có thể xử lý và biểu diễn thông tin bệnh nhân Covid-19 một cách có ngữ nghĩa.

1.2. Vai trò của OpenStreetMap và dữ liệu bệnh nhân Covid 19 liên kết

Bên cạnh Web ngữ nghĩa, OpenStreetMap (OSM) đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dữ liệu không gian địa lý cho ứng dụng tìm kiếm bệnh nhân Covid-19. OSM là một bản đồ thế giới mở, được đóng góp bởi cộng đồng người dùng, cung cấp dữ liệu không gian địa lý đáng tin cậy và miễn phí. Đối với việc truy vết F0 và xác định các điểm nóng dịch tễ, thông tin địa lý là không thể thiếu. Việc tích hợp dữ liệu bệnh nhân Covid-19 với dữ liệu địa lý từ OSM cho phép trực quan hóa lộ trình di chuyển của bệnh nhân, xác định các địa điểm có nguy cơ lây nhiễm cao và phân tích sự lan truyền của dịch bệnh trên bản đồ. Các thông tin về địa chỉ, kinh độ, vĩ độ từ OSM có thể được liên kết ngữ nghĩa với thông tin bệnh nhân Covid-19 như nơi cư trú, nơi làm việc, các địa điểm đã đi qua. Theo luận văn của Phan Hồng Dương, dữ liệu từ các bản khai báo y tế và sổ sức khỏe điện tử được trích xuất, sau đó kết hợp với dữ liệu về địa điểm từ OSM để xây dựng biểu đồ tri thức y tế toàn diện. Sự kết hợp này tạo điều kiện thuận lợi cho tìm kiếm thông minhphân tích mối quan hệ dữ liệu giữa các ca bệnh, địa điểm và thời gian. Điều này đặc biệt hữu ích cho các nhà dịch tễ học trong việc giám sát dịch bệnhhỗ trợ ra quyết định lâm sàng. OpenStreetMap không chỉ cung cấp bản đồ nền mà còn là nguồn dữ liệu phong phú về các điểm quan tâm (POI), đường sá và khu vực, giúp xác định chính xác hơn các khu vực cần tập trung phòng chống dịch. Khả năng này củng cố hệ thống y tế số và nâng cao hiệu quả của ứng dụng Web ngữ nghĩa trong việc quản lý ca bệnh Covid-19.

II. Thách thức lớn Quản lý ca bệnh Covid 19 và truy vết F0 truyền thống

Đại dịch Covid-19 đặt ra những thách thức chưa từng có tiền lệ, đặc biệt trong việc quản lý ca bệnh Covid-19truy vết F0. Phương pháp truyền thống dựa trên điều tra dịch tễ thủ công và dữ liệu phân tán đã bộc lộ nhiều hạn chế. Việc tìm kiếm thông tin bệnh nhân Covid-19 và những người tiếp xúc gần trở nên chậm trễ, không đầy đủ khi số lượng ca nhiễm tăng đột biến. Dữ liệu bệnh nhân thường nằm rải rác ở nhiều cơ quan, địa phương khác nhau, gây khó khăn cho việc tích hợp dữ liệu y tế và tạo ra một cái nhìn tổng thể. Các hệ thống hiện có gặp phải vấn đề về khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu phát sinh hàng ngày, từ đó làm giảm hiệu quả của công tác phân tích dịch tễ họcgiám sát dịch bệnh. Thậm chí, việc bảo mật dữ liệu y tế và đảm bảo quyền riêng tư trong bối cảnh khẩn cấp cũng là một mối lo ngại lớn. Sự thiếu hụt một nền tảng dữ liệu sức khỏe đồng bộ và thông minh đã làm chậm trễ quá trình hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và thực hiện các biện pháp phòng chống dịch kịp thời. Nhu cầu về một giải pháp tìm kiếm thông minh và hiệu quả để quản lý ca bệnh Covid-19 trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết, là động lực thúc đẩy việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới như Web ngữ nghĩa vào lĩnh vực y tế. Luận văn của Phan Hồng Dương đã chỉ ra những vấn đề này và đề xuất giải pháp dựa trên công nghệ Web ngữ nghĩa.

2.1. Hạn chế của hệ thống tìm kiếm thông tin bệnh nhân Covid 19 hiện tại

Các hệ thống tìm kiếm thông tin bệnh nhân Covid-19 truyền thống thường gặp phải nhiều hạn chế cố hữu. Một trong những vấn đề chính là sự thiếu vắng khả năng hiểu ngữ nghĩa của dữ liệu. Theo luận văn, các chương trình tìm kiếm thông thường chỉ xử lý các từ khóa, không hiểu được mối liên hệ hay ý nghĩa sâu sắc của chúng. Ví dụ, một thông tin bệnh nhân Covid-19 về địa chỉ có thể xuất hiện dưới nhiều định dạng khác nhau, hoặc tên một địa điểm có thể có nhiều biến thể. Điều này khiến việc tìm kiếm thông minh trở nên khó khăn, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không đầy đủ. Dữ liệu y tế thường được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, thiếu khả năng liên kết tự động và phát hiện mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể như bệnh nhân, địa điểm, sự kiện. Khi cần truy vết F0 hoặc phân tích chuỗi lây nhiễm, việc kết nối thông tin từ nhiều nguồn khác nhau trở thành một thách thức lớn, đòi hỏi nhiều công sức thủ công. Điều này làm chậm trễ quá trình quản lý ca bệnh Covid-19 và phản ứng khẩn cấp. Hơn nữa, các hệ thống này thường thiếu khả năng phân tích mối quan hệ dữ liệu một cách tự động, làm hạn chế tiềm năng khai phá dữ liệu y tế để đưa ra các dự đoán hoặc cảnh báo sớm. Việc này cũng ảnh hưởng đến hiệu quả của các ứng dụng di động y tế được phát triển để hỗ trợ người dân trong việc khai báo y tế và nhận thông tin. Tóm lại, phương pháp truyền thống thiếu tính ngữ nghĩa, khả năng tích hợp và tự động hóa, làm giảm hiệu quả đáng kể trong việc đối phó với một đại dịch quy mô lớn.

2.2. Nhu cầu cấp thiết về tích hợp dữ liệu y tế và phân tích dịch tễ học

Trong bối cảnh đại dịch, nhu cầu về tích hợp dữ liệu y tế và khả năng phân tích dịch tễ học chuyên sâu trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Để quản lý ca bệnh Covid-19 một cách hiệu quả, cần có một cái nhìn toàn diện về dữ liệu bệnh nhân Covid-19, bao gồm thông tin cá nhân, lịch sử bệnh án, lịch trình di chuyển, các ca tiếp xúc gần và tình trạng điều trị. Tuy nhiên, các dữ liệu này thường nằm rải rác ở các bệnh viện, trung tâm y tế dự phòng, ủy ban nhân dân các cấp và các ứng dụng khai báo y tế riêng biệt. Việc tích hợp dữ liệu y tế từ các nguồn đa dạng này là một thách thức lớn mà các hệ thống hiện tại chưa giải quyết triệt để. Một khi dữ liệu được tích hợp thành công, khả năng phân tích dịch tễ học sẽ được nâng cao đáng kể. Thay vì chỉ thống kê số liệu đơn thuần, các chuyên gia có thể thực hiện phân tích mối quan hệ dữ liệu phức tạp để xác định ổ dịch tiềm ẩn, dự đoán xu hướng lây lan và đánh giá hiệu quả của các biện pháp phòng chống. Nhu cầu này đòi hỏi một hệ thống y tế số có khả năng tạo ra một biểu đồ tri thức y tế động, nơi mọi thông tin liên quan đến thông tin bệnh nhân Covid-19 được liên kết chặt chẽ. Điều này sẽ củng cố năng lực giám sát dịch bệnh và cung cấp cơ sở vững chắc cho việc hỗ trợ ra quyết định lâm sàng kịp thời. Theo luận văn, việc thiếu một hệ thống truy vết F0 nhanh chóng và chính xác gây ra nhiều khó khăn cho công tác phòng chống dịch. Web ngữ nghĩa chính là giải pháp để tạo ra một nền tảng dữ liệu sức khỏe tích hợp và thông minh, đáp ứng nhu cầu này.

III. Phương pháp Cách Web ngữ nghĩa tối ưu tìm kiếm bệnh nhân Covid 19 thông minh

Web ngữ nghĩa mang đến một phương pháp mạnh mẽ để tối ưu hóa việc tìm kiếm bệnh nhân Covid-19quản lý ca bệnh Covid-19. Bằng cách không chỉ xử lý các từ khóa mà còn hiểu được ý nghĩa và mối quan hệ ngữ cảnh của dữ liệu, Semantic Web vượt trội hơn hẳn các hệ thống tìm kiếm truyền thống. Nền tảng này cho phép xây dựng một biểu đồ tri thức y tế toàn diện, nơi mọi thông tin bệnh nhân Covid-19 được liên kết một cách chặt chẽ và logic. Việc này không chỉ cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm thông minh mà còn mở ra khả năng phân tích mối quan hệ dữ liệu phức tạp giữa các ca bệnh, địa điểm và yếu tố dịch tễ. Sự kết hợp giữa Web ngữ nghĩa và các công nghệ liên quan như Ontologies, RDFSPARQL tạo nên một hệ thống y tế số có khả năng tự động hóa việc xử lý và tích hợp dữ liệu bệnh nhân Covid-19 từ nhiều nguồn khác nhau. Từ đó, hỗ trợ đắc lực cho công tác truy vết F0, giám sát dịch bệnhhỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Luận văn của Phan Hồng Dương đã minh họa cách thức hoạt động của phương pháp này, từ kiến trúc hệ thống đến các công cụ lập trình cụ thể, làm nổi bật tiềm năng của Web ngữ nghĩa trong việc giải quyết các thách thức của đại dịch. Việc này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ 4.0 trong y tế.

3.1. Kiến trúc Web ngữ nghĩa kiến tạo hệ thống y tế số hiệu quả

Kiến trúc Web ngữ nghĩa là tập hợp các ngôn ngữ và chuẩn để đảm bảo tính an toàn và giá trị của thông tin, kiến tạo nên một hệ thống y tế số hiệu quả. Theo luận văn, kiến trúc này bao gồm nhiều lớp. Lớp thấp nhất là Unicode và URI, đảm bảo việc định danh đối tượng. Tiếp theo là lớp XML, cho phép tích hợp các định nghĩa Web ngữ nghĩa với các chuẩn XML khác. Tuy nhiên, các lớp quan trọng nhất là RDF và RDFS, cho phép tạo các phát biểu với từ vựng và định nghĩa của URI để mô tả các đối tượng và mối quan hệ của chúng, đặc biệt là dữ liệu bệnh nhân Covid-19. Trên cùng là lớp Ontology, định nghĩa mối liên hệ giữa các khái niệm, hỗ trợ các bộ từ vựng chung, cho phép các nhà nghiên cứu chia sẻ thông tin bệnh nhân Covid-19 trong một lĩnh vực. Các lớp Digital Signature, Logic, Proof, Trust sau đó đảm bảo tính xác thực, khả năng suy luận và độ tin cậy của dữ liệu. Kiến trúc phân tầng này cho phép máy tính không chỉ 'đọc' mà còn 'hiểu' được một phần thông tin, tự động thực hiện các công đoạn thay con người. Điều này cực kỳ quan trọng đối với việc tích hợp dữ liệu y tế từ các nguồn khác nhau, tạo ra một nền tảng dữ liệu sức khỏe thống nhất. Nhờ vào kiến trúc này, ứng dụng Web ngữ nghĩa có thể xử lý lượng lớn dữ liệu bệnh nhân Covid-19 một cách có cấu trúc, tạo điều kiện cho tìm kiếm thông minhphân tích dịch tễ học sâu rộng, hỗ trợ quản lý ca bệnh Covid-19 hiệu quả.

3.2. Sức mạnh của Ontologies RDF SPARQL trong biểu đồ tri thức y tế

Trong Web ngữ nghĩa, các công nghệ như Ontologies, RDFSPARQL là xương sống để xây dựng một biểu đồ tri thức y tế mạnh mẽ, đặc biệt cho việc tìm kiếm bệnh nhân Covid-19. Ontologies (Bản thể luận) định nghĩa bộ từ vựng chung và các mối quan hệ giữa các khái niệm trong một lĩnh vực cụ thể, ví dụ như các khái niệm về bệnh nhân, triệu chứng, địa điểm, sự kiện liên quan đến Covid-19. Điều này giúp máy tính hiểu được ý nghĩa thực sự của thông tin bệnh nhân Covid-19. RDF (Resource Description Framework) là khung mô tả tài nguyên, là nền tảng cho việc biểu diễn dữ liệu trong Web ngữ nghĩa. RDF biểu diễn thông tin dưới dạng các 'bộ ba' (subject-predicate-object), ví dụ: 'Bệnh nhân A - có triệu chứng - sốt', 'Bệnh nhân A - đã đến - Địa điểm X'. Cách biểu diễn này tạo ra một mạng lưới các mối quan hệ, dễ dàng cho máy tính xử lý và truy vấn. SPARQL (Simple Protocol And RDF Query Language) là ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ dành cho dữ liệu RDF. Nó cho phép người dùng hoặc ứng dụng thực hiện truy vấn dữ liệu phức tạp trên biểu đồ tri thức y tế để tìm kiếm thông tin bệnh nhân Covid-19 một cách linh hoạt, từ đó phân tích mối quan hệ dữ liệutruy vết F0. Ví dụ, có thể truy vấn để tìm tất cả bệnh nhân có triệu chứng X đã từng đến địa điểm Y trong khoảng thời gian Z. Theo luận văn, việc sử dụng SPARQL đã được minh họa để trích xuất thông tin từ các tập tin RDF, chứng minh khả năng của nó trong việc hỗ trợ quản lý ca bệnh Covid-19giám sát dịch bệnh một cách hiệu quả.

IV. Hướng dẫn triển khai ứng dụng Web ngữ nghĩa cho dữ liệu bệnh nhân Covid 19

Việc triển khai ứng dụng Web ngữ nghĩa để tìm kiếm bệnh nhân Covid-19 đòi hỏi một quy trình rõ ràng, từ chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng hệ thống. Hướng dẫn này sẽ phác thảo các bước cần thiết để biến dữ liệu bệnh nhân Covid-19 thô thành một biểu đồ tri thức y tế có thể truy vấn và phân tích thông minh. Bước đầu tiên là thu thập và chuẩn hóa thông tin bệnh nhân Covid-19 từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó chuyển đổi chúng sang định dạng phù hợp với Web ngữ nghĩa. Tiếp theo là thiết lập môi trường lập trình và sử dụng các công cụ như Jena để tạo mô hình RDF và Spring MVC để phát triển giao diện người dùng. Việc tích hợp OpenStreetMap vào ứng dụng Web ngữ nghĩa là một phần quan trọng, cho phép trực quan hóa dữ liệu địa lý và tăng cường khả năng truy vết F0. Giải pháp này không chỉ giúp quản lý ca bệnh Covid-19 một cách khoa học mà còn cung cấp khả năng tìm kiếm thông minhphân tích mối quan hệ dữ liệu sâu rộng. Luận văn của Phan Hồng Dương đã cung cấp một lộ trình chi tiết, từ các kiến thức cơ sở đến việc thực hiện ứng dụng minh họa, làm nổi bật tính khả thi và hiệu quả của việc áp dụng công nghệ 4.0 trong y tế vào phòng chống dịch.

4.1. Chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu bệnh nhân Covid 19 sang định dạng RDF

Để triển khai ứng dụng Web ngữ nghĩa, bước đầu tiên và quan trọng là chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu bệnh nhân Covid-19 sang định dạng RDF. Thông thường, dữ liệu bệnh nhân Covid-19 được thu thập từ các hồ sơ bệnh án, khai báo y tế điện tử và các báo cáo dịch tễ, thường dưới dạng các file Excel hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ. Theo luận văn, dữ liệu này bao gồm thông tin về bệnh nhân (tuổi, địa chỉ, tình trạng, quốc tịch), địa điểm (tên, ID, kinh độ, vĩ độ) và sự kiện (thời gian, bệnh nhân, địa điểm). Việc chuyển đổi dữ liệu thô sang RDF là cần thiết để máy tính có thể 'hiểu' và xử lý ngữ nghĩa. Quy trình này thường sử dụng các thư viện như Jena API trong Java. Jena cho phép tạo một mô hình RDF mới, sau đó đọc dữ liệu từ file Excel và thêm các tài nguyên cùng thuộc tính tương ứng vào mô hình. Ví dụ, một dòng trong file Excel về bệnh nhân sẽ được ánh xạ thành các bộ ba RDF, liên kết bệnh nhân với các thuộc tính như tên, tuổi, tình trạng. Điều này tạo ra một biểu đồ tri thức y tế nơi các thực thể và mối quan hệ giữa chúng được biểu diễn rõ ràng. Việc chuyển đổi này giúp tích hợp dữ liệu y tế từ nhiều nguồn khác nhau vào một định dạng thống nhất, làm tiền đề cho việc tìm kiếm thông minhphân tích mối quan hệ dữ liệu. Sự chuẩn bị kỹ lưỡng về dữ liệu là yếu tố then chốt để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của toàn bộ hệ thống y tế số dựa trên Web ngữ nghĩa.

4.2. Truy vấn dữ liệu linh hoạt và tích hợp bản đồ OpenStreetMap

Sau khi dữ liệu bệnh nhân Covid-19 đã được chuyển đổi và lưu trữ dưới dạng RDF, bước tiếp theo là khả năng truy vấn dữ liệu linh hoạt và tích hợp với OpenStreetMap. SPARQL là ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn cho dữ liệu RDF, cho phép người dùng trích xuất thông tin một cách phức tạp và có ngữ nghĩa từ biểu đồ tri thức y tế. Ví dụ, có thể truy vấn để tìm tất cả các thông tin bệnh nhân Covid-19 đã từng di chuyển qua một địa điểm cụ thể trong một khung thời gian nhất định, hoặc tìm kiếm tất cả các F0 có mối liên hệ với nhau. Luận văn đã minh họa cách sử dụng SPARQL để xuất ra các bộ ba subject-predicate-object từ mô hình RDF. Điều này cung cấp khả năng tìm kiếm thông minh vượt trội so với các hệ thống truyền thống, giúp truy vết F0 nhanh chóng và chính xác hơn. Song song với đó, việc tích hợp OpenStreetMap (OSM) là rất quan trọng để trực quan hóa dữ liệu địa lý. Dữ liệu từ OSM, bao gồm các điểm quan tâm và thông tin địa lý, có thể được liên kết ngữ nghĩa với dữ liệu bệnh nhân Covid-19. Ví dụ, thông tin về lịch trình di chuyển của bệnh nhân được ánh xạ lên bản đồ để dễ dàng hình dung các khu vực có nguy cơ. Luận văn đề cập đến việc đọc dữ liệu từ OSM và hiển thị thông tin dựa trên OSM_ID. Sự kết hợp này không chỉ nâng cao khả năng phân tích dịch tễ học mà còn cung cấp một công cụ trực quan mạnh mẽ cho các nhà quản lý dịch bệnh, hỗ trợ giám sát dịch bệnhhỗ trợ ra quyết định lâm sàng kịp thời. Đây là một ứng dụng tiêu biểu của công nghệ 4.0 trong y tế, tối ưu hóa quản lý ca bệnh Covid-19.

V. Kết quả thực tiễn Ứng dụng Web ngữ nghĩa nâng cao giám sát dịch bệnh

Ứng dụng Web ngữ nghĩa trong tìm kiếm bệnh nhân Covid-19 đã chứng minh khả năng nâng cao đáng kể hiệu quả giám sát dịch bệnhquản lý ca bệnh Covid-19. Thay vì chỉ là việc thu thập dữ liệu đơn thuần, Semantic Web cho phép tạo ra một biểu đồ tri thức y tế động, nơi mọi thông tin bệnh nhân Covid-19 được liên kết một cách ngữ nghĩa. Điều này dẫn đến khả năng tìm kiếm thông minh vượt trội, cho phép các nhà dịch tễ học và y tế công cộng nhanh chóng xác định các ca bệnh, truy tìm các F0, F1 và phân tích chuỗi lây nhiễm phức tạp. Khả năng phân tích mối quan hệ dữ liệu sâu sắc giúp phát hiện các ổ dịch tiềm ẩn và dự đoán xu hướng lây lan của dịch bệnh. Các nghiên cứu, điển hình là luận văn của Phan Hồng Dương, đã chỉ ra rằng việc sử dụng Web ngữ nghĩa cùng với OpenStreetMap cung cấp một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu địa lý và hỗ trợ hỗ trợ ra quyết định lâm sàng kịp thời. Từ đó, các biện pháp phòng chống dịch có thể được triển khai nhanh chóng và chính xác hơn, góp phần giảm thiểu tác động của đại dịch lên cộng đồng. Đây là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng của công nghệ 4.0 trong y tế và xây dựng hệ thống y tế số thông minh.

5.1. Tìm kiếm thông minh và phân tích mối quan hệ dữ liệu ca bệnh

Một trong những kết quả nổi bật của ứng dụng Web ngữ nghĩa là khả năng tìm kiếm thông minhphân tích mối quan hệ dữ liệu vượt trội trong việc tìm kiếm bệnh nhân Covid-19. Nhờ vào việc biểu diễn dữ liệu bệnh nhân Covid-19 dưới dạng RDF và sử dụng Ontologies, hệ thống có thể hiểu được ngữ nghĩa và các mối liên hệ phức tạp giữa các yếu tố như bệnh nhân, địa điểm, thời gian, triệu chứng và các ca tiếp xúc. Điều này cho phép thực hiện các truy vấn dữ liệu sâu hơn so với các hệ thống truyền thống. Ví dụ, hệ thống có thể dễ dàng tìm kiếm tất cả các bệnh nhân đã từng ở một địa điểm cụ thể vào một thời điểm nhất định, hoặc những người có mối liên hệ F0, F1 với một ca bệnh xác định. Luận văn đã trình bày các hình ảnh minh họa về mối liên hệ giữa các bệnh nhân Covid-19 với F0 và giữa các F0 với địa điểm, chứng minh khả năng phân tích mối quan hệ dữ liệu một cách trực quan và hiệu quả. Khả năng này cực kỳ quan trọng đối với phân tích dịch tễ học, giúp xác định các chuỗi lây nhiễm, đánh giá mức độ rủi ro của từng khu vực và đưa ra các khuyến nghị về cách ly, xét nghiệm. Việc này củng cố hệ thống y tế số và khả năng quản lý ca bệnh Covid-19 dựa trên bằng chứng. Năng lực tìm kiếm thông minh này không chỉ giúp truy xuất thông tin nhanh hơn mà còn cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về tình hình dịch tễ, từ đó cải thiện đáng kể công tác giám sát dịch bệnh.

5.2. Hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và truy vết F0 chính xác

Ứng dụng Web ngữ nghĩa cung cấp một công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và thực hiện truy vết F0 một cách chính xác. Thông tin được liên kết ngữ nghĩa giúp các chuyên gia y tế nhanh chóng tiếp cận đầy đủ thông tin bệnh nhân Covid-19, từ lịch sử bệnh án đến lịch trình di chuyển và các tiếp xúc. Với khả năng truy vấn dữ liệu phức tạp thông qua SPARQL, hệ thống có thể cung cấp các báo cáo và phân tích kịp thời, ví dụ như danh sách những người có nguy cơ cao cần được cách ly hoặc xét nghiệm khẩn cấp. Luận văn của Phan Hồng Dương đã chỉ ra ý nghĩa thực tiễn của hệ thống trong việc bám sát các thông báo khẩn, lưu trữ thông tin di chuyển và tìm kiếm thông minh những người đã từng tiếp xúc với F0. Điều này giải quyết khó khăn trong việc điều tra truy vết thủ công, đặc biệt khi các F1 có thể nằm rải rác ở nhiều địa phương khác nhau. Khả năng phân tích mối quan hệ dữ liệu giúp xác định các mắt xích trong chuỗi lây nhiễm, từ đó khoanh vùng và dập dịch hiệu quả hơn. Hơn nữa, hệ thống còn hỗ trợ thống kê tổng số ca nhiễm, tử vong, chữa khỏi và các thông tin liên quan khác về dịch Covid-19, cung cấp cái nhìn toàn diện cho người dùng. Điều này không chỉ nâng cao năng lực quản lý ca bệnh Covid-19 mà còn củng cố năng lực của hệ thống y tế số trong việc ứng phó với các tình huống khẩn cấp, cải thiện đáng kể công tác giám sát dịch bệnh và bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

VI. Tương lai của Web ngữ nghĩa trong nền tảng dữ liệu sức khỏe 4

Tương lai của Web ngữ nghĩa trong lĩnh vực y tế hứa hẹn những bước tiến vượt bậc, đặc biệt trong việc xây dựng một nền tảng dữ liệu sức khỏe thông minh, tích hợp và an toàn. Khả năng của Semantic Web trong việc tìm kiếm bệnh nhân Covid-19quản lý ca bệnh Covid-19 chỉ là một ví dụ điển hình cho tiềm năng rộng lớn này. Với sự phát triển của công nghệ 4.0 trong y tế, Web ngữ nghĩa sẽ trở thành một thành phần cốt lõi trong việc khai phá dữ liệu y tế, kết hợp với trí tuệ nhân tạo y tế để đưa ra các dự đoán chính xác hơn, cá nhân hóa điều trị và tối ưu hóa các chiến lược phòng chống dịch bệnh. Việc này đòi hỏi sự chú trọng đặc biệt đến bảo mật dữ liệu y tế và quyền riêng tư, vốn là những thách thức không nhỏ. Tuy nhiên, bằng cách tận dụng các chuẩn mở như RDF, OntologiesSPARQL, Web ngữ nghĩa có thể tạo ra một môi trường dữ liệu liên kết, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả giám sát dịch bệnh mà còn mở ra cơ hội cho các ứng dụng di động y tế thế hệ mới, mang lại nhiều giá trị hơn cho cả người dân và hệ thống y tế.

6.1. Tiềm năng khai phá dữ liệu y tế và trí tuệ nhân tạo y tế vượt trội

Sự kết hợp giữa Web ngữ nghĩatrí tuệ nhân tạo y tế (AI) mở ra tiềm năng khai phá dữ liệu y tế vượt trội, thay đổi cách chúng ta tìm kiếm bệnh nhân Covid-19quản lý ca bệnh Covid-19. Khi dữ liệu bệnh nhân Covid-19 được biểu diễn dưới dạng biểu đồ tri thức y tế có ngữ nghĩa, các thuật toán AI có thể 'hiểu' sâu sắc hơn các mối quan hệ và mẫu hình ẩn trong dữ liệu. Điều này cho phép phân tích dịch tễ học chi tiết hơn, dự đoán các đợt bùng phát dịch mới, xác định các yếu tố nguy cơ và đánh giá hiệu quả của các loại vắc-xin hoặc phương pháp điều trị. Trí tuệ nhân tạo y tế có thể sử dụng biểu đồ tri thức y tế để xây dựng các hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng thông minh, cung cấp cho bác sĩ các khuyến nghị dựa trên bằng chứng và dữ liệu cập nhật. Hơn nữa, khai phá dữ liệu y tế thông qua Web ngữ nghĩa giúp phát hiện các mối liên hệ phức tạp giữa các bệnh nền, tình trạng sức khỏe và kết quả điều trị Covid-19, từ đó cá nhân hóa phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân. Việc này còn hỗ trợ phát triển các ứng dụng di động y tế thông minh, cung cấp thông tin và cảnh báo cá nhân hóa cho người dân. Tóm lại, sự hội tụ của Web ngữ nghĩa và AI sẽ kiến tạo một nền tảng dữ liệu sức khỏe mạnh mẽ, đẩy lùi ranh giới của giám sát dịch bệnh và mang lại những cải tiến đáng kể cho hệ thống y tế số.

6.2. Đảm bảo bảo mật dữ liệu y tế và quyền riêng tư trong kỷ nguyên số

Trong bối cảnh phát triển nền tảng dữ liệu sức khỏe dựa trên Web ngữ nghĩacông nghệ 4.0 trong y tế, việc đảm bảo bảo mật dữ liệu y tế và quyền riêng tư của thông tin bệnh nhân Covid-19 là tối quan trọng. Dữ liệu y tế là loại dữ liệu nhạy cảm, đòi hỏi các biện pháp bảo vệ nghiêm ngặt để ngăn chặn việc truy cập trái phép, lạm dụng hoặc rò rỉ thông tin. Các tiêu chuẩn của Web ngữ nghĩa, đặc biệt là lớp Digital Signature trong kiến trúc Web ngữ nghĩa, cung cấp các cơ chế để xác thực nguồn gốc và tính toàn vẹn của dữ liệu. Tuy nhiên, cần có các chính sách rõ ràng và công nghệ mã hóa tiên tiến để bảo vệ dữ liệu bệnh nhân Covid-19 trong suốt quá trình thu thập, lưu trữ, xử lý và chia sẻ. Việc xây dựng hệ thống phải tuân thủ chặt chẽ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân như GDPR hoặc các quy định pháp luật địa phương. Cần triển khai các giải pháp kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (Role-Based Access Control - RBAC) để chỉ cho phép những người có thẩm quyền truy cập vào các phần dữ liệu cụ thể. Đồng thời, việc áp dụng các kỹ thuật ẩn danh hoặc mã hóa dữ liệu (de-identification/anonymization) là cần thiết khi chia sẻ dữ liệu bệnh nhân Covid-19 cho mục đích nghiên cứu hoặc phân tích dịch tễ học mà không làm lộ danh tính cá nhân. Mặc dù Web ngữ nghĩa mang lại nhiều lợi ích cho tìm kiếm thông minhquản lý ca bệnh Covid-19, thách thức về bảo mật dữ liệu y tế luôn phải được ưu tiên hàng đầu để xây dựng lòng tin và đảm bảo tính bền vững của hệ thống y tế số.

30/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: KIẾN THỨC CƠ SỞ Nội dung chương này sẽ bao gồm giới thiệu chung về công nghệ Web ngữ nghĩa, những khó khăn và ý nghĩa của công nghệ này. Chương này cũng trình bày về các nghiên cứu liên quan như khái niệm, ý nghĩa của Ontology và ngôn ngữ truy vấn. Từ những cơ sở nghiên cứu này ta sẽ có thể xác định rõ hướng nghiên cứu của luận văn.1 Web ngữ nghĩa 1.1 Khái niệm về Web ngữ nghĩa Web ngữ nghĩa không là một phiên bản Web riêng biệt mà là một sự mở rộng của Web hiện tại, theo cách mà các thông tin được xác định ý nghĩa tốt hơn, cho phép máy tính và người cộng tác với nhau một cách tốt hơn. Web ngữ nghĩa được hình thành từ ý tưởng của Tim Berners-Lee, người phát minh ra WWW (World Wide Web), URI (Uniform Resource Identification), HTTP, và HTML.

Web ngữ nghĩa là mạng lưới các nguồn thông tin được liên kết sao cho chúng có thể được xử lý và tím kiếm dễ dàng bởi các máy tính ở phạm vi toàn cầu. Web ngữ nghĩa được xem như là một cách mô tả thông tin rất hiệu quả trên World Wide Web, và cũng được xem là một cơ sở dữ liệu có khả năng liên kết với mạng lưới toàn cầu. Web ngữ nghĩa là phương pháp cho phép người dùng định nghĩa và liên kết dữ liệu một cách có ngữ nghĩa hơn nhằm phục vụ cho máy tính có thể “hiểu” và tìm kiếm được.Ngoài ra Web ngữ nghĩa còn cung cấp môi trường được chia sẻ và xử lý dữ liệu tự động. Ví dụ: Ta cần phải so sánh giá cả để mua một bộ máy vi tính hoặc ta cần tra cứu mẫu của các hãng chế tạo xe máy khác nhau để tìm ra thiết bị có thể thay thế cho các bộ phận bị hư hỏng.

Các thông tin mà ta thu thập được trực tiếp trên các Web có thể trả lời các câu hỏi này nhưng cần con người có sự phân tích ý nghĩa của dữ liệu từ chúng và sự liên quan với yêu cầu đề ra và không thể xử lý tự động được bằng máy tính. Với Web ngữ nghĩa ta có thể giải quyết vấn đề này bằng 2 cách: 4 Thứ nhất: Web ngữ nghĩa sẽ mô tả chi tiết những dữ liệu theo cách riêng. Vì vậy ta không cần quan tâm đến các định dạng (format) hay hình ảnh, quảng cáo trên trang Web để tìm ra sự liên quan của các thông tin. Thứ hai: Web ngữ nghĩa cho phép chúng ta tạo ra một tệp mô tả các mối liên hệ giữa những tập dữ liệu khác nhau.

Ví dụ: chúng ta có thể tạo ra một liên kết có ngữ nghĩa giữa cột mã số quốc gia (zip code) trong cơ sở dữ liệu chung với trường “zip” ở trên giao diện nhập liệu nếu chúng có chung ý nghĩa. Điều này cho phép máy tính có thể theo các đường liên kết và có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều nơi khác nhau. Sự liên kết các nguồn khác nhau (khái niệm, hình ảnh, video, tài liệu,…) với tập các mối quan hệ mới giữa các nguồn dữ liệu, cho phép có thể mở rộng Web thành một môi trường mới, tạo ra các mối liên hệ ngữ cảnh, điều mà các Web hiện tại không có.2 Kiến trúc Web ngữ nghĩa Web ngữ nghĩa là tập hợp của các ngôn ngữ. Các lớp Web ngữ nghĩa sử dụng để có thể đảm bảo độ an toàn và các giá trị của thông được trở nên tốt nhất.

Kiến trúc Web ngữ nghĩa 5 - Lớp Unicode & URI: Bảo đảm việc sử dụng các tập kí tự quốc tế và cung cấp các phương tiện nhằm định danh đối tượng trong Web ngữ nghĩa. URI đơn giản chỉ là một định danh Web giống như các chuỗi bắt đầu bằng “http” hay “ftp” mà bạn thường xuyên thấy trên mạng (ví dụ: http://www. Bất kỳ ai cũng có thể tạo một URI, và có quyền sở hữu chúng. Vì vậy đã hình thành nên nền tảng để xây dựng một hệ thống mạng toàn cầu thông qua chúng.

- Lớp XML cùng với những định nghĩa về không gian tên (namespace) và lược đồ (schema) để bảo đảm rằng chúng ta có thể tích hợp các định nghĩa về Web ngữ nghĩa với các chuẩn XML khác. - Lớp RDF và RDFS: có thể tạo các phát biểu (statement) với những bộ từ vựng và định nghĩa của URI để có thể mô tả các đối tượng. Đây là lớp lớp quan trọng nhất trong kiến trúc của hệ thống Web ngữ nghĩa, từ đó chúng ta có thể gán các kiểu cho các tài nguyên và liên kết. - Lớp Ontology: thực hiện định nghĩa mối liên hệ giữa các khái niệm với nhau, hỗ trợ các bộ từ vựng.

Bản thể luận trong logic (Ontology) định nghĩa bộ từ vựng mang tính thông thường và phổ biến, cho phép các nhà nghiên cứu chia sẻ thông tin của một hay nhiều lĩnh vực. - Lớp Digital Signature: dùng để xác định một chủ thể nhất định của tài liệu (ví dụ như tác giả hay nhan đề của một cuốn sách). - Các lớp Logic, Proof, Trust: lớp logic cho phép quy định các luật (rule) thi hành các luật và cùng với lớp thử nghiệm (proof) và lớp chứng nhận (trust) đánh giá nhằm quyết định nên hay không chấp nhận những vấn đề đã được thử nghiệm.1 Giới thiệu RDF RDF (Resource Description Framework) hay khung mô tả tài nguyên, là nền tảng cho việc biểu diễn các dữ liệu trong lĩnh vực Web có ngữ nghĩa. RDF là một tập hợp nhiều nguyên tắc dành cho ngôn ngữ đánh dấu, cung cấp mô hình dữ liệu và các 26 <rdf:Description rdf:about="http://family/Nam"> <j.0:anhemcua rdf:resource="http://family/Tung"/> <j.0:concua> <rdf:Description rdf:about="http://family/hoa"> <j.0:chamecua rdf:resource="http://family/Tung"/> <j.0:chamecua rdf:resource="http://family/Nam"/> <j.0:vochongcua rdf:resource="http://family/hai"/> </rdf:Description> </j.0:concua rdf:resource="http://family/hai"/> </rdf:Description> </j.0:concua rdf:resource="http://family/hoa"/> <j.0:concua rdf:resource="http://family/hai"/> </rdf:Description> </j.0:chamecua rdf:resource="http://family/Nam"/> <j.0:vochongcua rdf:resource="http://family/hoa"/> <j.0:anhemcua rdf:resource="http://family/mai"/> </rdf:Description> </j.0:anhemcua> </rdf:Description> </rdf:RDF> 2.3 Đọc mô hình RDF Phần này tôi sử dụng truy vấn SPARQL để xuất ra ?s ?p ?o của tất cả các tài nguyên trong tập tin family.

public class truyvan{ public truyvan (){ } public static void main(String[] args) { //duong dan den tap tin RDF final String inputFileName = "C:\\family.rdf"; Model model = ModelFactory.createDefaultModel(); 27 InputStream in = FileManager.read( in, ""); //chuoi truy van String queryString = "PREFIX quanhe:<http://purl.org/vocab/quanhe/>"+ "SELECT * " + " {" + " ?s ?p ?o. }"; Query query = QueryFactory.create(queryString); QueryExecution qe = QueryExecutionFactory.create(query, model); ResultSet results = qe.execSelect(); // ResultSetFormatter ResultSetFormatter.out, results, query); qe.close(); } } Kết quả xuất ra dưới định dạng Turtle: Hình 2. Dữ liệu xuất dưới dạng Turtle 28 2.3 Chuyển đổi dữ liệu Web ngữ nghĩa Trong phần này tôi sử dụng thư viện jxl.jar để thao tác với tập tin Excel. Sau đó sử dụng Jena để tạo mô hình dữ liệu RDF.

Thêm các tài nguyên và thuộc tính với dữ liệu đọc từ file Excel. Cuối cùng xuất dữ liệu ra tập tin RDF với định dạng XML. Đoạn code sau mô tả quá trình trên: import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; …… //Tạo mô hình RDF mới model = ModelFactory.createDefaultModel(); //File Excel chứa dữ liệu bệnh nhân File file = new File("C:\\Data_BenhNhan.xls"); Workbook wb = Workbook.getWorkbook(file2); Sheet sheet = wb.getSheet(0); int rows = sheet.getRows(); int cols = sheet.createResource(benhNhanUri +sheet.getContents()); } //Khởi tạo một đối tượng Bệnh nhân mới BENHNHAN_RDF benhnhan = new BENHNHAN_RDF(); File file2=new File("C:\\BENHNHAN.rdf"); FileOutputStream f2=new FileOutputStream(file2); //Dùng đối tượng RDFWiter của Jena để ghi dữ liệu dưới dạng XML RDFWriter d2 = benhnhan.4 Framework Spring MVC 2.1 Giới thiệu về Framework Spring MVC Spring là một trong những framework để phát triển các ứng dụng Java được sử dụng bởi hàng triệu lập trình viên trên thế giới. Spring giúp tạo ra các ứng dụng có hiệu năng cao, dễ dàng kiểm thử, sử dụng lại code một cách hợp lý.

Spring gọn nhẹ và trong suốt (nhẹ: với kích thước nhỏ, version cơ bản chỉ khoảng 2 megabytes; trong suốt: hoạt động một cách trong suốt với đối lập trình viên), Spring là một mã 29 nguồn mở, được phát triển, chia sẻ và có cộng đồng người dùng rất lớn trên tehes giới. Spring Framework xây dựng dựa trên 2 nguyên tắc thiết kế chính là: Dependencies Injection và Aspect Orient Programming. Những tính năng cốt lõi của Spring có thể được sử dụng để phát triển phần mềm máy tính ,các ứng dụng di động hay các Website bằng Java. Mục tiêu chính của Spring là giúp phát triển các ứng dụng Java dễ dàng hơn.

Các thành phần chính trong Spring 2.2 Ví dụ trang web Spring MVC cơ bản package com.servingwebcontent; import org.Controller; import org.Model; import org.GetMapping; import org.RequestParam; @Controller public class HelloController { @GetMapping("/hello") public String greeting(@RequestParam(name="name", required=false, defaultValue="World") String name, Model model) { model.addAttribute("name", “World”); return "greeting"; } 30 } <!DOCTYPE HTML> <html xmlns:th="http://www.org"> <head> <title>Getting Started: Serving Web Content</title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> </head> <body> <p th:text="'Hello, ' + ${name} + '!'" /> </body> </html> Kết quả sẽ hiển thị dòng chữ "Hello World!" trên trình duyệt.5 Tiểu kết chương 2 Chương 2 mô tả các các thành phần, công cụ để tạo nên ứng dụng Web ngữ nghĩa. Đầu tiên kiến trúc và cách cài đặt môi trường lập trình Java Intellij. Tiếp theo là Jena API – một thư viện Java dùng để chuyển đổi, lưu trữ dữ liệu Web ngữ nghĩa. Cách chuyển đổi dữ liệu từ tập tin Excel sang dữ liệu RDF.

Chương này cũng trình bày về Spring MVC để lập trình Web ngữ nghĩa, tạo các giao diện hiển thị kết quả các truy vấn SPARQL trên tập tin RDF. 31 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN BỆNH NHÂN COVID-19 TẠI VIỆT NAM Trong chương này sẽ trình bày các vấn đề: thu thập dữ liệu bệnh nhân COVID- 19 tại Việt Nam. Phân tích vấn đề và lập trình dựa trên dữ liệu từ Internet, thực hiện truy vấn để tìm kiếm các thông tin cần thiết.1 Giới thiệu bài toán tìm kiếm thông tin bệnh nhân COVID-19 Từ dữ liệu hồ sơ bệnh án (trích xuất biểu đồ) có thể cho chúng ta có thể biết thêm về bệnh nhân COVID-19 và quá trình bệnh của họ. Những dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về nhân khẩu học (tuổi, chủng tộc/dân tộc, giới tính), cũng như các triệu chứng, phương pháp điều trị và kết quả.

Các nhà khoa học có thể sử dụng trích xuất biểu đồ để tìm hiểu những người có khả năng mắc bệnh nặng hơn, những dịch vụ chăm sóc y tế bệnh nhân đã nhận được và bệnh nhân đã hồi phục chưa. Với những nội dung đã tìm hiểu ở các phần trên trên, luận văn sẽ sử dụng công nghệ Web ngữ nghĩa để xây dựng một ứng dụng minh họa nhằm phục vụ cho việc lưu trữ, truy vấn, tìm kiếm các thông tin bệnh nhân COVID-19 tại Việt Nam.1 Kiến trúc hệ thống Ứng dụng hỗ trợ thông tin khách hàng gồm ba phần: phần thứ nhất là module chuyển đổi dữ liệu người bệnh hiện có sang định dạng bộ ba RDF sử dụng khung ứng dụng Jena. Phần thứ hai là lưu trữ dữ liệu và truy vấn dữ liệu theo định dạng bộ ba RDF.

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