Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sức khỏe tinh thần là yếu tố tác động trực tiếp đến đời sống cảm xúc, hiệu quả công việc và chất lượng cuộc sống cá nhân. Tuy nhiên, áp lực ngày càng gia tăng từ công việc, học tập và các mối quan hệ xã hội khiến số lượng người đối mặt với tình trạng căng thẳng, lo âu và trầm cảm có xu hướng phổ biến hơn. Trên thực tế, mặc dù nhu cầu được hỗ trợ tâm lý tăng cao, phần lớn người dân vẫn gặp nhiều rào cản trong việc tiếp cận dịch vụ chăm sóc chuyên nghiệp. Các trở ngại chính bao gồm: chi phí điều trị đắt đỏ, số lượng chuyên gia tâm lý còn hạn chế, tâm lý e ngại kỳ thị xã hội, cùng với sự thiếu thốn về cơ sở vật chất và chuyên môn tại các khu vực nông thôn, vùng sâu vùng xa.

Trước thực trạng đó, việc ứng dụng công nghệ thông tin thông qua việc xây dựng một nền tảng website hỗ trợ chăm sóc sức khỏe tinh thần được đề xuất như một giải pháp khả thi. Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Thiết kế xây dựng website hỗ trợ chăm sóc sức khỏe tinh thần" của tác giả Nguyễn Tường Phương Uyên (ngành Công nghệ thông tin, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Hoàng Văn Dũng từ tháng 09/2024 đến tháng 12/2024) tập trung giải quyết bài toán kết nối giữa người dùng có nhu cầu hỗ trợ tâm lý với các chuyên gia, đồng thời cung cấp công cụ tự hỗ trợ ban đầu.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được tác giả xác định cụ thể gồm:

  1. Xây dựng hệ thống chức năng hoàn chỉnh, bao gồm phát triển phân hệ trò chuyện với chatbot và tư vấn trực tuyến dành cho khách hàng; quản lý lịch tư vấn và thực hiện tư vấn trực tuyến dành cho bác sĩ tâm lý; xây dựng phân hệ quản trị hệ thống hiệu quả dành cho quản trị viên.
  2. Thiết kế giao diện website thân thiện với người dùng và đảm bảo tính bảo mật cho thông tin cá nhân của người dùng.
  3. Ứng dụng các kỹ thuật và công nghệ hiện đại nhằm tối ưu hóa hiệu suất cũng như nâng cao độ ổn định của toàn bộ hệ thống.

Về phạm vi và đối tượng nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống phần mềm web hướng đến 3 nhóm tác nhân chính, gồm: Người dùng cuối (khách hàng có nhu cầu tư vấn tâm lý, tra cứu thông tin), Bác sĩ tâm lý (chuyên gia cung cấp dịch vụ tư vấn, quản lý lịch làm việc và bài viết chuyên môn), và Quản trị viên hệ thống (chịu trách nhiệm giám sát, phân quyền, kiểm duyệt nội dung và điều phối dữ liệu).
  • Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu tập trung vào quy trình nghiệp vụ chăm sóc sức khỏe tinh thần trực tuyến; ứng dụng bộ công nghệ ReactJS, Next.js, NodeJS, RESTful API, MongoDB; tích hợp dịch vụ trí tuệ nhân tạo từ OpenAI và cổng thanh toán trực tuyến VNPay. Không gian nghiên cứu và triển khai giới hạn trong phạm vi đồ án tốt nghiệp đại học tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thuộc loại hình nghiên cứu ứng dụng và xây dựng hệ thống phần mềm (Software Engineering). Tác giả đã kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật và thu thập yêu cầu:

  • Phương pháp phân tích - so sánh hiện trạng: Nghiên cứu, khảo sát thực tế tính năng và mô hình hoạt động của hai nền tảng chăm sóc sức khỏe tinh thần trực tuyến tiêu biểu trên thế giới là BetterHelp và Calm, từ đó rút ra các ưu điểm cần kế thừa và nhược điểm cần khắc phục.
  • Phương pháp mô hình hóa hướng đối tượng và phân tích yêu cầu: Sử dụng mô hình Use Case để xác định yêu cầu chức năng, yêu cầu phi chức năng và lập tài liệu đặc tả chi tiết cho từng luồng thao tác của các tác nhân.
  • Phương pháp thiết kế và phát triển phần mềm: Áp dụng kiến trúc phân tầng web hiện đại, xây dựng giao diện người dùng theo mô hình Single Page Application kết hợp Server-Side Rendering, thiết kế chuẩn giao tiếp qua RESTful API, và lưu trữ dữ liệu dạng tài liệu trên hệ quản trị phi quan hệ.

Cơ sở lý thuyết và nền tảng công nghệ được tác giả phân định rõ ràng giữa hai tầng ứng dụng:

Tầng hệ thống Công nghệ / Nền tảng Đặc tính kỹ thuật chính theo tài liệu
Frontend ReactJS Thư viện JavaScript mã nguồn mở dựa trên cấu trúc Component; hỗ trợ cú pháp mở rộng JSX; sử dụng Virtual DOM để giảm thiểu thao tác trực tiếp trên DOM thật, tối ưu tốc độ kết xuất giao diện.
TypeScript Ngôn ngữ mã nguồn mở phát triển bởi Microsoft, bổ sung hệ thống kiểu tĩnh (static typing) và lập trình hướng đối tượng cho JavaScript, giúp giảm thiểu lỗi phát sinh và tăng tính bảo trì mã nguồn.
Next.js Framework xây dựng trên React; tích hợp Server-Side Rendering (SSR) và Static Site Generation (SSG); hỗ trợ tính năng Code Splitting tự động, Fast Refresh, Image Optimization và cơ chế định tuyến API nội bộ (API routes).
Backend NodeJS Môi trường thực thi JavaScript đa nền tảng xây dựng trên V8 JavaScript Engine của Google; vận hành theo cơ chế bất đồng bộ, định hướng sự kiện (asynchronous event-driven), hỗ trợ xử lý nhiều kết nối đồng thời với hiệu suất cao.
RESTful API Kiến trúc giao tiếp chuẩn dựa trên các phương thức HTTP (GET, POST, PUT, DELETE); quản lý tài nguyên thông qua định danh URI rõ ràng; trả dữ liệu theo định dạng chuẩn (JSON, XML).
MongoDB Hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL hướng tài liệu (Document-oriented); lưu trữ dữ liệu linh hoạt dưới định dạng JSON/BSON mà không cần cấu trúc lược đồ cố định; hỗ trợ mở rộng ngang (horizontal scaling) qua sharding và replica set.
Tích hợp & Bảo mật OpenAI API Tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn để vận hành chatbot hỗ trợ tâm lý 24/7 và thuật toán phân tích tương đồng ngữ nghĩa phục vụ tìm kiếm bài viết blog.
VNPay API Cổng trung gian thanh toán trực tuyến nội địa, xử lý các giao dịch đặt lịch tư vấn.
Bcrypt & NextAuth / JWT Sử dụng JSON Web Token (JWT) và NextAuth cho việc quản lý phiên, xác thực và phân quyền; sử dụng thuật toán băm Bcrypt để mã hóa mật khẩu tài khoản người dùng.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo mô hình tách biệt giữa giao diện máy khách (Client-side) và dịch vụ máy chủ (Server-side) thông qua giao tiếp RESTful API. Tác giả đã mô hình hóa và thiết kế các phân hệ chính:

1. Phân loại tác nhân và nhóm chức năng

Hệ thống xác định 3 nhóm tác nhân tương tác chính:

  • Người dùng (Khách hàng/Khách vãng lai): Đăng ký, đăng nhập tài khoản; quên mật khẩu; quản lý thông tin hồ sơ cá nhân; tra cứu, lọc và xem chi tiết hồ sơ bác sĩ theo chuyên khoa; đặt lịch tư vấn và thanh toán trực tuyến qua cổng VNPay; nhận thông báo lịch hẹn qua email; hủy lịch tư vấn; xem danh sách và biên bản kết quả tư vấn (Counselling Records); đánh giá, gửi phản hồi về bác sĩ; đọc, lọc bài viết blog theo chuyên mục; tìm kiếm thông minh bài viết qua AI; tương tác trực tiếp với chatbot hỗ trợ tâm lý 24/7.
  • Bác sĩ tâm lý: Đăng nhập phân hệ chuyên gia; cập nhật hồ sơ chuyên môn; xem danh sách lịch hẹn của bệnh nhân (Booking); quản lý lịch làm việc cá nhân theo ngày và khung giờ (Schedule); tra cứu hồ sơ bệnh nhân (Patients); cập nhật kết quả tư vấn sau mỗi ca thăm khám trực tuyến (Appointment); quản lý và biên tập các bài viết chuyên môn của mình (Therapist's Corner).
  • Quản trị viên (Admin): Đăng nhập bảng điều khiển quản trị; quản lý người dùng; quản lý danh sách và tài khoản bác sĩ tâm lý; quản lý danh mục và duyệt bài viết blog; giám sát lịch làm việc của bác sĩ; theo dõi các đơn đặt lịch tư vấn; quản lý phản hồi và đánh giá từ phía người dùng.

2. Các yêu cầu phi chức năng

  • Bảo mật: Mật khẩu bắt buộc mã hóa bằng thuật toán bcrypt. Thông tin định danh và giao dịch của người dùng được phân tách và lưu trữ an toàn; kiểm tra định dạng email và khớp mật khẩu tại thời điểm xác thực.
  • Hiệu suất: Tối ưu hóa thời gian phản hồi giao dịch, đặc biệt đối với các tác vụ tìm kiếm bài viết và kết nối thanh toán VNPay. Sử dụng cơ chế Server-Side Rendering của Next.js nhằm cải thiện thời gian tải trang ban đầu và tối ưu SEO.
  • Độ tương thích: Giao diện đáp ứng (responsive design), vận hành ổn định trên các trình duyệt tiêu chuẩn như Google Chrome, Microsoft Edge, đồng thời hiển thị tương thích trên các kích thước màn hình thiết bị máy tính để bàn, máy tính bảng và điện thoại di động.

3. Kế hoạch và quy trình thực hiện

Đề tài được tiến hành theo lịch trình 15 tuần (từ ngày 09/09/2024 đến ngày 10/12/2024) với các giai đoạn cụ thể:

  • Tuần 1 - 3: Khảo sát hiện trạng, thiết kế mô hình use case, phân tích yêu cầu nghiệp vụ và thiết kế cơ sở dữ liệu MongoDB.
  • Tuần 4 - 5: Tìm hiểu công nghệ MERN Stack và Next.js; nghiên cứu API OpenAI; xây dựng các API xử lý CRUD cơ bản và dựng khung giao diện tĩnh.
  • Tuần 6 - 7: Tích hợp cơ chế xác thực và phân quyền tài khoản sử dụng JSON Web Token và NextAuth.
  • Tuần 8 - 9: Xây dựng hệ thống API nghiệp vụ chi tiết theo đặc tả use case; ghép nối giao diện frontend và kết nối dữ liệu.
  • Tuần 10 - 11: Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến VNPay; phát triển phân hệ Chatbot và tính năng tìm kiếm thông minh sử dụng OpenAI.
  • Tuần 12: Tiếp tục hoàn thiện mô-đun Chatbot và các tính năng hỗ trợ AI.
  • Tuần 13 - 15: Viết báo cáo khóa luận, kiểm thử hệ thống, sửa lỗi phần mềm và hoàn thiện báo cáo tốt nghiệp.

Nội dung chính theo từng chương

Phần mở đầu

Tác giả trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ áp lực tâm lý trong đời sống hiện đại và sự thiếu hụt các kênh hỗ trợ tâm lý chi phí thấp, tiện lợi tại Việt Nam. Văn bản xác định rõ 3 đối tượng sử dụng hệ thống, 3 mục tiêu cụ thể, phạm vi nghiên cứu xoay quanh nghiệp vụ chăm sóc sức khỏe tinh thần từ xa cùng bộ công nghệ triển khai (ReactJS, Next.js, MongoDB, RESTful API, OpenAI). Tác giả nhấn mạnh ý nghĩa khoa học trong việc ứng dụng công nghệ web hiện đại để cải tiến quy trình chăm sóc sức khỏe tinh thần và ý nghĩa thực tiễn trong việc tăng cường khả năng tiếp cận dịch vụ tư vấn tâm lý an toàn, tiện lợi.

Chương 1: Cơ sở lý thuyết

Chương 1 cung cấp tổng quan lý thuyết về các công nghệ được sử dụng để xây dựng ứng dụng, chia thành hai nhóm chính:

  • Các công nghệ sử dụng ở Frontend: Trình bày chi tiết về ReactJS (khái niệm, cấu trúc component, cú pháp JSX, cơ chế Virtual DOM, ưu nhược điểm); ngôn ngữ TypeScript (nguồn gốc từ Microsoft, tính năng kiểu tĩnh, khả năng tương thích mã nguồn JavaScript và hỗ trợ dự án lớn); framework Next.js (các kỹ thuật render SSR/SSG, tính năng tối ưu SEO, phân tách mã nguồn Code Splitting, công cụ Fast Refresh và khả năng viết API nội bộ).
  • Các công nghệ sử dụng ở Backend: Trình bày về kiến trúc RESTful API (nguyên lý thiết kế xoay quanh tài nguyên, các phương thức HTTP Get, Post, Put, Delete và định dạng dữ liệu linh hoạt); nền tảng NodeJS (máy ảo V8, cơ chế I/O không đồng bộ, kiến trúc module hóa với hệ sinh thái NPM); hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB (cấu trúc Document JSON/BSON, tính năng mở rộng sharding/replica set, so sánh ưu thế không cần phép JOIN cố định với hạn chế không đảm bảo chuẩn ACID toàn diện như hệ thống RDBMS truyền thống).

Chương 2: Khảo sát hiện trạng và mô hình hóa yêu cầu

Nội dung chương 2 tập trung vào nghiên cứu thực nghiệm thị trường và chuẩn hóa yêu cầu phần mềm:

  • Khảo sát hiện trạng: Tác giả phân tích hai nền tảng nổi bật gồm BetterHelp (dịch vụ tư vấn chuyên nghiệp từ xa qua video/chat nhưng chi phí cao, thiếu chatbot hỗ trợ tức thời 24/7 và người dùng bị hạn chế trong việc chủ động chọn chuyên gia) và Calm (ứng dụng thiền và thư giãn có giao diện trực quan, âm thanh phong phú nhưng thiếu hoàn toàn chức năng tư vấn trực tiếp với bác sĩ tâm lý, gói nâng cao đắt đỏ và không có chatbot). Từ đó, tác giả đưa ra bảng so sánh tổng hợp làm căn cứ đề xuất hệ thống tích hợp cả hai thế mạnh: vừa có chatbot hỗ trợ 24/7, vừa cho phép tìm kiếm, chủ động lựa chọn và đặt lịch tư vấn với bác sĩ.
  • Lập danh sách yêu cầu: Phân chia rành mạch thành danh sách yêu cầu chức năng (gồm 20+ tính năng nghiệp vụ cho người dùng, bác sĩ và quản trị viên) và yêu cầu phi chức năng (hiệu suất phản hồi, an toàn bảo mật, tính tương thích đa nền tảng, trải nghiệm người dùng và chất lượng phần mềm).
  • Mô hình hóa và đặc tả Use Case: Xây dựng 3 sơ đồ Use Case tổng quát cho 3 tác nhân; đồng thời lập bảng đặc tả chi tiết cho 29 trường hợp sử dụng (từ Bảng 2.1 đến Bảng 2.29), quy định rõ các trường thông tin: Actor, Pre-Conditions, Post-Conditions, Main Flow, Alternate Flow, Exception Flow và Non-Functional Requirement (như mã hóa bcrypt cho mật khẩu).
Hệ thống khảo sát Điểm nổi bật ghi nhận Hạn chế ghi nhận trong văn bản
BetterHelp Tư vấn tâm lý từ xa đa kênh (điện thoại, video, tin nhắn); đội ngũ chuyên gia được cấp phép; bảo mật thông tin người dùng tốt. Người dùng không được tự do lựa chọn chuyên gia theo ý muốn; thiếu chatbot hỗ trợ 24/7; chi phí dịch vụ cao gây rào cản tài chính.
Calm Giao diện trực quan; nội dung hỗ trợ thư giãn đa dạng (thiền dẫn dắt, âm thanh tự nhiên, truyện kể giấc ngủ); chăm sóc tâm trạng toàn diện. Không có tính năng tư vấn trực tuyến chuyên sâu với bác sĩ tâm lý; chi phí gói trả phí cao; không có chatbot tương tác tức thời.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Theo cấu trúc mục lục và bố cục đề cương, chương 3 trình bày các nội dung thiết kế kỹ thuật:

  • Thiết kế cơ sở dữ liệu: Xây dựng lược đồ cơ sở dữ liệu trên MongoDB; mô tả chi tiết các bảng/collection lưu trữ thông tin tài khoản, hồ sơ bác sĩ, ca tư vấn, lịch làm việc, bài viết blog, đánh giá phản hồi; thiết kế các lược đồ tuần tự (sequence diagrams) mô tả tương tác dữ liệu giữa Client, Server và Cơ sở dữ liệu.
  • Thiết kế giao diện: Xây dựng hệ thống giao diện cho các phân hệ người dùng, bác sĩ và quản trị viên, tập trung vào tính trực quan, thuận tiện cho việc tra cứu thông tin, tương tác trò chuyện và thao tác đặt lịch.

Chương 4: Cài đặt và thử nghiệm

Chương 4 ghi nhận quá trình hiện thực hóa phần mềm:

  • Cài đặt cấu hình môi trường ứng dụng máy chủ và giao diện máy khách, tích hợp cơ chế định tuyến của Next.js và kết nối các dịch vụ bên thứ ba (VNPay, OpenAI API).
  • Thử nghiệm chức năng hệ thống theo danh sách use case đã đặc tả, kiểm tra khả năng xử lý giao dịch thanh toán trực tuyến và kiểm tra luồng phản hồi của chatbot AI.

Phần kết luận

Tác giả tổng kết toàn bộ quá trình thực hiện đồ án tốt nghiệp, nêu bật các chức năng đã xây dựng thành công, chỉ ra các nhược điểm còn tồn đọng trong quá trình cài đặt thực tế và định hướng các nội dung cần phát triển thêm cho phần mềm trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Dựa trên các nội dung kỹ thuật được trình bày trong tài liệu khóa luận, kết quả chính đạt được bao gồm:

  • Xây dựng hoàn chỉnh mô hình hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe tinh thần trực tuyến: Thiết kế và cài đặt thành công 3 phân hệ độc lập phục vụ đúng 3 nhóm đối tượng: Khách hàng, Bác sĩ tâm lý và Quản trị viên hệ thống.
  • Số hóa quy trình tư vấn và đặt lịch khám tâm lý: Thiết lập quy trình đặt lịch trực tuyến khép kín: Người dùng tra cứu thông tin bác sĩ theo chuyên khoa -> Chọn khung giờ theo lịch biểu do bác sĩ công bố -> Thực hiện thanh toán trực tuyến qua cổng VNPay -> Nhận thông báo xác nhận qua Email -> Bác sĩ tiếp nhận ca khám và nhập biên bản kết quả tư vấn (Counselling Records) lên hệ thống để người dùng theo dõi.
  • Ứng dụng thành công Trí tuệ nhân tạo (AI):
    • Tích hợp Chatbot dựa trên API OpenAI phục vụ 24/7 nhằm tiếp nhận, lắng nghe tâm sự ban đầu và giải đáp kiến thức tâm lý cơ bản khi người dùng chưa có điều kiện gặp bác sĩ.
    • Xây dựng tính năng tìm kiếm bài viết blog nâng cao bằng AI: Phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa giữa đoạn mô tả vấn đề/tâm trạng của người dùng với tiêu đề và nội dung bài viết, giúp hiển thị danh sách bài đọc hỗ trợ phù hợp.
  • Đóng góp so với các hệ thống hiện có: Khắc phục được nhược điểm của BetterHelp (cho phép người dùng tự do lựa chọn bác sĩ theo ý muốn thay vì bị hệ thống gán cố định; bổ sung chatbot AI 24/7) và khắc phục nhược điểm của Calm (bổ sung kênh kết nối trực tiếp với bác sĩ tâm lý chuyên nghiệp).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Về hạn chế của hệ thống:

  • Hệ thống cơ sở dữ liệu sử dụng MongoDB - vốn là hệ quản trị NoSQL hướng tài liệu - nên tính đảm bảo giao dịch ACID đối với các tác vụ xử lý tài chính phức tạp còn có những hạn chế nhất định so với các hệ quản trị quan hệ truyền thống.
  • Chức năng tìm kiếm bài viết bằng AI dựa trên mức độ tương đồng giữa mô tả của người dùng và tiêu đề bài viết blog, chưa phân tích sâu vào toàn văn nội dung hoặc hồ sơ bệnh án cá nhân hóa.
  • Quá trình vận hành phụ thuộc vào độ ổn định đường truyền và chính sách cung cấp dịch vụ của các bên thứ ba (OpenAI, cổng thanh toán VNPay).
  • Hệ thống được kiểm thử chủ yếu ở môi trường phát triển ứng dụng trong khuôn khổ đồ án tốt nghiệp, chưa có số liệu thử nghiệm tải quy mô lớn ngoài môi trường sản xuất.

Về hướng nghiên cứu tiếp:

  • Hoàn thiện và nâng cấp thuật toán AI nhằm đưa ra các gợi ý chuyên gia và lộ trình chăm sóc tinh thần cá nhân hóa chuyên sâu hơn.
  • Mở rộng các phương thức kết nối tư vấn trực tuyến đa phương tiện (tích hợp phòng gọi video/audio trực tiếp trên nền web).
  • Tối ưu hóa cơ chế phân tán dữ liệu và mở rộng quy mô hệ thống máy chủ để đảm bảo tính chịu lỗi và duy trì hiệu suất ổn định khi lưu lượng truy cập đồng thời tăng cao.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên ngành Công nghệ thông tin và Kỹ thuật phần mềm: Là tài liệu tham khảo thực tế về việc kết hợp bộ công nghệ MERN Stack mở rộng với Next.js và TypeScript; cách tổ chức cấu trúc dự án từ khâu khảo sát hiện trạng, mô hình hóa Use Case cho đến thiết kế cơ sở dữ liệu NoSQL.
  • Người phát triển ứng dụng y tế/chăm sóc sức khỏe (e-Health): Cung cấp tài liệu đặc tả nghiệp vụ chi tiết (Use Case Specifications) cho các luồng đặt lịch khám, phân quyền bác sĩ - bệnh nhân, xử lý kết quả tư vấn và thanh toán dịch vụ khám chữa bệnh từ xa.
  • Người nghiên cứu tích hợp AI vào sản phẩm web: Cung cấp giải pháp mẫu trong việc tích hợp API mô hình ngôn ngữ lớn (OpenAI) để vận hành chatbot tư vấn hỗ trợ và xây dựng cơ chế tìm kiếm nội dung thông minh dựa trên so khớp ngữ nghĩa.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống của đề tài giải quyết nhược điểm gì của hai nền tảng BetterHelp và Calm?

Qua khảo sát hiện trạng, BetterHelp bị hạn chế do người dùng không được tự do lựa chọn chuyên gia theo mong muốn cá nhân và thiếu chatbot 24/7, trong khi Calm không cung cấp dịch vụ tư vấn trực tiếp với bác sĩ tâm lý. Khóa luận giải quyết đồng thời hai vấn đề này bằng cách: cho phép người dùng tự do tra cứu, lọc và chọn bác sĩ tâm lý phù hợp, đồng thời tích hợp chatbot AI hỗ trợ tâm sự, giải đáp thắc mắc liên tục 24/7.

2. Thuật toán nào được sử dụng để bảo mật thông tin mật khẩu trong hệ thống?

Theo tài liệu đặc tả use case tại Bảng 2.1, Bảng 2.2 và Bảng 2.28, toàn bộ mật khẩu tài khoản người dùng, bác sĩ và quản trị viên khi đăng ký hoặc cập nhật đều bắt buộc phải được mã hóa an toàn bằng thuật toán băm bcrypt trước khi lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.

3. Tính năng tìm kiếm bài viết blog bằng AI hoạt động theo cơ chế nào?

Theo đặc tả Use Case Tìm kiếm bài Blog (Bảng 2.18), người dùng nhập câu hỏi, yêu cầu hoặc mô tả vấn đề tâm lý đang gặp phải vào ô tìm kiếm. Hệ thống sử dụng ứng dụng AI của OpenAI để tiến hành so sánh mức độ tương đồng giữa phần mô tả của người dùng với tiêu đề các bài viết blog trong cơ sở dữ liệu, sau đó trả về danh sách các bài viết có nội dung phù hợp nhất.

4. Bác sĩ tâm lý quản lý thời gian tư vấn trên website như thế nào?

Theo Bảng đặc tả 2.25 (Quản lý lịch làm việc), bác sĩ truy cập vào mục "Schedule" trên thanh điều hướng chuyên gia. Tại đây, bác sĩ có thể chủ động thêm mới các khung giờ làm việc bằng cách chọn ngày và khung giờ phù hợp rồi lưu vào hệ thống. Các khung giờ này sẽ hiển thị ở trang đặt lịch để người dùng lựa chọn.

5. Quy trình xử lý sau mỗi ca tư vấn của bác sĩ được quy định ra sao?

Sau mỗi cuộc hẹn tư vấn, bác sĩ truy cập vào mục "Appointment" trên trang cá nhân để nhập biên bản kết quả tư vấn cho bệnh nhân. Nếu bác sĩ không thực hiện cập nhật kết quả sau ca khám, hệ thống sẽ tự động kích hoạt gửi email cảnh báo và nhắc nhở bác sĩ hoàn thành nghĩa vụ chuyên môn.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Thiết kế xây dựng website hỗ trợ chăm sóc sức khỏe tinh thần" của tác giả Nguyễn Tường Phương Uyên đã hoàn thành việc nghiên cứu, phân tích nghiệp vụ và xây dựng một nền tảng hỗ trợ tâm lý trực tuyến đa đối tượng. Bằng việc kết hợp kiến trúc Next.js, ReactJS, NodeJS, MongoDB cùng các dịch vụ mở rộng như OpenAI và cổng thanh toán VNPay, đồ án đã giải quyết tốt bài toán kết nối giữa người có nhu cầu chăm sóc tinh thần và chuyên gia y tế. Hệ thống tài liệu phân tích hiện trạng, danh mục 29 đặc tả use case và thiết kế kỹ thuật trong khóa luận mang tính chuẩn hóa cao, đóng vai trò là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cho các đề tài phát triển ứng dụng công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng.