Tổng quan nghiên cứu

Kiểm soát nhiễm khuẩn bệnh viện (NKBV) là một trong những thách thức lớn đối với hệ thống y tế, đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 diễn biến phức tạp. Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), Việt Nam hiện có khoảng 47 bệnh viện cấp Trung ương, 419 bệnh viện cấp tỉnh và 684 bệnh viện cấp huyện, cùng với 182 bệnh viện tư nhân, tạo nên một mạng lưới y tế đa dạng và phức tạp. Việc đảm bảo quy trình tiệt trùng dụng cụ y tế và quần áo nhân viên y tế là yếu tố then chốt để giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm chéo trong bệnh viện.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế tự động hóa một số công đoạn trong hệ thống tiệt trùng quần áo y tế tại các bệnh viện cấp tỉnh và Trung ương, cụ thể là bệnh viện Mắt Hà Nội và bệnh viện Đa khoa Long An. Mục tiêu chính là tự động hóa quá trình hấp sấy dụng cụ y tế và quần áo nhân viên, đồng thời thiết kế hệ thống tủ chứa đồ thông minh tự động nhận diện nhân viên y tế và báo vị trí đồ dùng, nhằm hạn chế tiếp xúc trực tiếp và tránh nhầm lẫn trong phân phát đồ dùng y tế.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hai công đoạn chính: điều khiển quá trình hấp tiệt trùng sử dụng bộ điều khiển PID và thiết kế phần mềm nhận diện khuôn mặt cho tủ chứa đồ thông minh. Việc ứng dụng tự động hóa trong các công đoạn này không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn góp phần giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm, tăng tính chính xác và tiết kiệm thời gian trong quy trình tiệt trùng và phân phát dụng cụ y tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

  1. Lý thuyết điều khiển PID (Proportional Integral Derivative): Đây là phương pháp điều khiển vòng kín phổ biến trong tự động hóa, giúp duy trì nhiệt độ và áp suất ổn định trong quá trình hấp tiệt trùng. Bộ điều khiển PID kết hợp các thành phần tỉ lệ, tích phân và vi phân để giảm sai số, tăng tốc độ đáp ứng và ổn định hệ thống.

  2. Công nghệ nhận diện khuôn mặt sử dụng Haar Cascade và mã hóa Eigenface: Đây là các thuật toán xử lý ảnh và nhận dạng khuôn mặt hiệu quả, được ứng dụng trong việc tự động nhận diện nhân viên y tế khi lấy đồ dùng từ tủ chứa thông minh. Haar Cascade giúp phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh, trong khi Eigenface mã hóa đặc trưng khuôn mặt để nhận diện chính xác.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: kiểm soát nhiễm khuẩn bệnh viện (NKBV), tiệt khuẩn trung tâm (TKTT), bộ điều khiển PID, nhận diện khuôn mặt, tủ chứa đồ thông minh, và các cảm biến đo nhiệt độ, áp suất.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ thực tế vận hành tại bệnh viện Mắt Hà Nội và bệnh viện Đa khoa Long An, hai bệnh viện cấp tỉnh với quy mô và số lượng bệnh nhân lớn. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm các thiết bị nồi hấp tiệt trùng dung tích 510L và tủ chứa đồ thông minh được thiết kế mô hình thử nghiệm.

Phương pháp phân tích sử dụng:

  • Phân tích kỹ thuật điều khiển: Lập trình bộ điều khiển PID trên nền tảng Siemens PLC S7-1200, sử dụng phần mềm TIA Portal V16 để thiết kế chương trình điều khiển và giao diện giám sát.

  • Xử lý ảnh và nhận diện khuôn mặt: Sử dụng thư viện OpenCV với thuật toán Haar Cascade để phát hiện khuôn mặt, kết hợp mã hóa Eigenface để nhận diện và xác định vị trí đồ dùng trong tủ thông minh. Phần mềm Qt được dùng để phát triển giao diện, SQLite làm cơ sở dữ liệu, và Arduino IDE để lập trình điều khiển phần cứng tủ.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2022-2023, bao gồm các giai đoạn khảo sát thực tế, thiết kế hệ thống, lập trình, thử nghiệm và đánh giá hiệu quả tại hai bệnh viện.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Thiết kế và vận hành hệ thống điều khiển nồi hấp tiệt trùng: Hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID để duy trì nhiệt độ trong khoang hấp ổn định ở mức 121°C trong thời gian tiệt trùng khoảng 20 phút. Kết quả thực nghiệm tại bệnh viện Mắt Hà Nội cho thấy số mẻ hấp trung bình là 3 mẻ/ngày, trong khi tại bệnh viện Đa khoa Long An là khoảng 16 mẻ/ngày, đáp ứng nhu cầu sử dụng lớn.

  2. Hiệu quả của chương trình điều khiển: Chương trình điều khiển được viết bằng ngôn ngữ Ladder, bao gồm các chế độ hấp tiền chân không, hấp chất lỏng và hấp vật cứng. Việc áp dụng thuật toán PID giúp giảm sai số nhiệt độ xuống dưới 1%, thời gian đáp ứng nhanh và ổn định, đảm bảo chất lượng tiệt trùng.

  3. Thiết kế tủ chứa đồ thông minh: Hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng Haar Cascade và Eigenface đạt độ chính xác nhận diện trên 90% trong điều kiện ánh sáng chuẩn. Tủ có khả năng tự động báo vị trí đồ dùng của nhân viên y tế, giảm thiểu nhầm lẫn và tăng tốc độ phân phát đồ dùng.

  4. Ứng dụng thực tế: Hệ thống đã được triển khai thành công tại bệnh viện Mắt Hà Nội và bệnh viện Đa khoa Long An, góp phần giảm tiếp xúc trực tiếp giữa nhân viên y tế trong quá trình phân phát đồ dùng, phù hợp với yêu cầu phòng chống dịch bệnh Covid-19.

Thảo luận kết quả

Việc sử dụng bộ điều khiển PID trong hệ thống nồi hấp tiệt trùng giúp duy trì các thông số vận hành ổn định, giảm thiểu sai số và tăng độ tin cậy của quá trình tiệt trùng. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng bộ vi xử lý đơn giản, hệ thống PLC Siemens với PID cho phép dễ dàng bảo trì, nâng cấp và mở rộng.

Hệ thống nhận diện khuôn mặt và tủ chứa đồ thông minh ứng dụng công nghệ xử lý ảnh hiện đại, phù hợp với xu hướng tự động hóa trong y tế. Kết quả nhận diện chính xác trên 90% cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các bệnh viện lớn, đặc biệt trong bối cảnh cần hạn chế tiếp xúc do dịch bệnh.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ nhiệt độ và áp suất trong quá trình hấp, bảng thống kê số mẻ hấp hàng ngày, cùng biểu đồ độ chính xác nhận diện khuôn mặt theo điều kiện ánh sáng và góc chụp, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Mở rộng tự động hóa các công đoạn tiệt trùng: Đề xuất áp dụng tự động hóa cho các bước làm sạch, đóng gói và gán nhãn dụng cụ y tế nhằm tăng hiệu suất và giảm sai sót. Thời gian thực hiện trong 1-2 năm, chủ thể thực hiện là phòng kỹ thuật bệnh viện phối hợp với nhà cung cấp thiết bị.

  2. Nâng cấp hệ thống nhận diện khuôn mặt: Cải tiến thuật toán nhận diện để tăng độ chính xác trên 95%, tích hợp thêm công nghệ AI và IoT để quản lý đồ dùng y tế thông minh hơn. Thời gian 1 năm, do nhóm nghiên cứu và phòng công nghệ thông tin bệnh viện thực hiện.

  3. Triển khai hệ thống tại các bệnh viện tuyến huyện: Mở rộng ứng dụng hệ thống tự động hóa tại các bệnh viện tuyến huyện để nâng cao chất lượng kiểm soát nhiễm khuẩn toàn quốc. Thời gian 2-3 năm, phối hợp giữa Sở Y tế và các bệnh viện địa phương.

  4. Đào tạo nhân viên y tế: Tổ chức các khóa đào tạo về vận hành hệ thống tự động hóa và quy trình kiểm soát nhiễm khuẩn nhằm nâng cao nhận thức và kỹ năng sử dụng thiết bị. Thời gian liên tục, do phòng đào tạo và quản lý bệnh viện đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản lý bệnh viện: Giúp hiểu rõ về lợi ích của tự động hóa trong kiểm soát nhiễm khuẩn, từ đó có cơ sở để đầu tư và triển khai công nghệ mới nhằm nâng cao hiệu quả vận hành.

  2. Kỹ sư tự động hóa và điều khiển: Cung cấp kiến thức chuyên sâu về thiết kế hệ thống điều khiển PID và ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trong y tế, hỗ trợ phát triển các giải pháp kỹ thuật tương tự.

  3. Nhân viên phòng tiệt khuẩn trung tâm: Nắm bắt quy trình tự động hóa trong tiệt trùng và phân phát dụng cụ, giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính an toàn trong công việc hàng ngày.

  4. Nhà nghiên cứu y sinh và công nghệ y tế: Tham khảo mô hình ứng dụng công nghệ tự động hóa và xử lý ảnh trong kiểm soát nhiễm khuẩn, làm cơ sở cho các nghiên cứu phát triển tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần tự động hóa quá trình tiệt trùng quần áo y tế?
    Tự động hóa giúp duy trì các thông số tiệt trùng ổn định, giảm sai sót do con người, tăng năng suất và hạn chế tiếp xúc trực tiếp, giảm nguy cơ lây nhiễm chéo trong bệnh viện.

  2. Bộ điều khiển PID hoạt động như thế nào trong hệ thống nồi hấp?
    Bộ PID điều chỉnh nhiệt độ và áp suất dựa trên sai số giữa giá trị đo được và giá trị đặt, kết hợp các thành phần tỉ lệ, tích phân và vi phân để đạt độ ổn định và đáp ứng nhanh.

  3. Công nghệ nhận diện khuôn mặt được áp dụng ra sao trong tủ chứa đồ y tế?
    Hệ thống sử dụng thuật toán Haar Cascade để phát hiện khuôn mặt và mã hóa Eigenface để nhận diện chính xác nhân viên y tế, từ đó tự động báo vị trí đồ dùng trong tủ, giảm nhầm lẫn và tăng tốc độ phân phát.

  4. Hệ thống đã được thử nghiệm ở đâu và hiệu quả ra sao?
    Hệ thống đã được triển khai tại bệnh viện Mắt Hà Nội và bệnh viện Đa khoa Long An, đáp ứng tốt nhu cầu tiệt trùng và phân phát dụng cụ, giảm tiếp xúc trực tiếp và tăng độ chính xác.

  5. Có thể mở rộng ứng dụng hệ thống này cho các công đoạn khác không?
    Có thể mở rộng cho các công đoạn như phân phát thuốc, đồ ăn cho bệnh nhân trong khu vực cách ly, hoặc các quy trình y tế khác cần tự động hóa để tăng hiệu quả và an toàn.

Kết luận

  • Luận văn đã thiết kế thành công hệ thống điều khiển tự động nồi hấp tiệt trùng sử dụng bộ điều khiển PID, đảm bảo nhiệt độ và áp suất ổn định trong quá trình tiệt trùng.
  • Hệ thống tủ chứa đồ thông minh với công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp tự động phân phát dụng cụ y tế, giảm thiểu nhầm lẫn và tiếp xúc trực tiếp.
  • Ứng dụng thực tế tại bệnh viện Mắt Hà Nội và bệnh viện Đa khoa Long An cho thấy hiệu quả rõ rệt trong nâng cao chất lượng kiểm soát nhiễm khuẩn.
  • Đề xuất mở rộng tự động hóa các công đoạn khác trong quy trình tiệt trùng và phân phát dụng cụ, đồng thời đào tạo nhân viên để tối ưu hóa vận hành.
  • Khuyến khích các bệnh viện và nhà quản lý y tế nghiên cứu, áp dụng công nghệ tự động hóa nhằm nâng cao hiệu quả và an toàn trong công tác kiểm soát nhiễm khuẩn.

Hãy bắt đầu áp dụng các giải pháp tự động hóa trong bệnh viện của bạn để nâng cao chất lượng dịch vụ và bảo vệ sức khỏe cộng đồng!