Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghệ thông tin (CNTT) phát triển mạnh mẽ và mạng Internet phủ sóng rộng khắp, nhu cầu chăm sóc sức khỏe cộng đồng ngày càng tăng cao. Tại Việt Nam, các bệnh viện tuyến trên như Bệnh viện Y học Cổ truyền Trung ương luôn trong tình trạng quá tải với hơn 550 giường bệnh và 23 khoa phòng, trong khi chất lượng khám chữa bệnh tại các tuyến dưới chưa đồng đều. Chi phí khám chữa bệnh cũng là một rào cản đối với nhiều người dân. Trước thực trạng này, việc xây dựng một hệ thống tư vấn sức khỏe trực tuyến dựa trên Y học cổ truyền (YHCT) là rất cần thiết nhằm hỗ trợ bệnh nhân và bác sĩ trong quá trình khám chữa bệnh, đồng thời giúp phổ cập kiến thức YHCT đến cộng đồng.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một hệ thống tư vấn sức khỏe YHCT ứng dụng mô hình hệ chuyên gia, sử dụng kỹ thuật suy diễn tiến và thuật toán Matching để chẩn đoán bệnh và tư vấn bài thuốc nam chữa bệnh. Hệ thống được thiết kế để hoạt động trên nền tảng Web và ứng dụng iOS, cung cấp dịch vụ tư vấn 24/7, giúp người dùng dễ dàng tra cứu thông tin về bệnh, triệu chứng và bài thuốc. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào lĩnh vực YHCT, với đối tượng chính là bệnh nhân, bác sĩ, chuyên gia YHCT và các tri thức liên quan đến bệnh, triệu chứng, bài thuốc nam chữa bệnh.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc ứng dụng CNTT vào chăm sóc sức khỏe, tận dụng sự phát triển của mạng Internet và thiết bị di động để nâng cao hiệu quả khám chữa bệnh, giảm tải cho các bệnh viện tuyến trên, đồng thời góp phần bảo tồn và phát huy giá trị của YHCT truyền thống. Hệ thống cũng hỗ trợ quản lý tri thức tập trung, giúp các chuyên gia và bác sĩ cập nhật và chia sẻ kiến thức một cách hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Hệ chuyên gia (Expert System): Là hệ thống máy tính mô phỏng năng lực quyết đoán của chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể, sử dụng cơ sở tri thức (CSTT) và máy suy diễn để đưa ra các kết luận. Hệ chuyên gia có các đặc trưng như hiệu quả cao, độ tin cậy, khả năng giải thích và thời gian phản hồi nhanh.

  • Kỹ thuật suy diễn tiến (Forward Chaining): Phương pháp suy luận dựa trên dữ liệu đầu vào (triệu chứng) để rút ra các kết luận (bệnh). Thuật toán này duyệt qua các luật trong CSTT, chọn các luật thỏa mãn điều kiện và liên tục cập nhật kết luận mới cho đến khi không còn luật nào thỏa mãn.

  • Thuật toán Matching: Dùng để tính điểm phù hợp giữa hai tập hợp, ví dụ như tập triệu chứng của bệnh nhân và tập triệu chứng của bệnh hoặc bài thuốc. Thuật toán dựa trên tính giao, hợp và trọng số của các phần tử để đánh giá mức độ tương đồng, từ đó hỗ trợ lựa chọn bệnh hoặc bài thuốc phù hợp nhất.

  • Mô hình Client-Server: Kiến trúc hệ thống phổ biến, trong đó máy chủ (server) xử lý các yêu cầu từ máy khách (client) và trả về kết quả. Giao tiếp giữa client và server sử dụng giao thức HTTP, dữ liệu trao đổi ở định dạng JSON, giúp hệ thống linh hoạt và dễ dàng mở rộng.

  • Các khái niệm chuyên ngành: Triệu chứng chính/phụ, bài thuốc chuyên gia và bài thuốc tinh chỉnh, CSTT, bệnh chẩn đoán, mức độ tin cậy, v.v.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm kết hợp phát triển phần mềm ứng dụng thực tiễn. Cụ thể:

  • Nguồn dữ liệu: Tri thức YHCT được thu thập và tư vấn bởi các chuyên gia, bác sĩ tại Bệnh viện Y học Cổ truyền Trung ương, bao gồm danh sách bệnh, triệu chứng, bài thuốc nam chữa bệnh và các luật suy diễn.

  • Phương pháp phân tích: Áp dụng kỹ thuật suy diễn tiến và thuật toán Matching để xây dựng hai thuật toán chính: chẩn đoán bệnh và tìm bài thuốc chữa bệnh. Các thuật toán được mô phỏng và kiểm thử trên dữ liệu thực nghiệm.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu và phát triển hệ thống được thực hiện trong năm 2016, với các giai đoạn thu thập tri thức, thiết kế hệ thống, xây dựng ứng dụng Web và iOS, chạy thử nghiệm và đánh giá kết quả.

  • Cỡ mẫu và chọn mẫu: Dữ liệu thực nghiệm tập trung vào các bệnh về hô hấp và bài thuốc chữa bệnh liên quan, được chuyên gia lựa chọn và xác thực. Người dùng thử nghiệm bao gồm bệnh nhân, bác sĩ và chuyên gia YHCT.

  • Công nghệ phát triển: Ứng dụng iOS sử dụng Objective-C trên macOS Sierra, ứng dụng Web và API phát triển trên nền Windows 7 với Visual Studio 2012 và SQL Server 2012.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả chẩn đoán bệnh: Thuật toán chẩn đoán bệnh dựa trên kỹ thuật suy diễn tiến và thuật toán Matching cho kết quả chính xác cao trên dữ liệu thực nghiệm. Ví dụ, với triệu chứng sốt, sổ mũi, ho, đau họng, hệ thống chẩn đoán bệnh cảm cúm với mức độ tin cậy 65%, viêm họng 47%, viêm phế quản 78%. Các kết quả này phù hợp với đánh giá của chuyên gia.

  2. Tư vấn bài thuốc chữa bệnh: Hệ thống cung cấp danh sách bài thuốc chuyên gia và bài thuốc tinh chỉnh tham khảo phù hợp với bệnh chẩn đoán và triệu chứng bệnh nhân. Ví dụ, với bệnh cảm cúm, các bài thuốc như Húng chanh chữa cảm cúm, Tía tô chữa cảm, Tỏi ngâm mật ong được đề xuất với mức độ phù hợp cao. Thuật toán Matching giúp đánh giá mức độ phù hợp dựa trên triệu chứng cụ thể của bệnh nhân.

  3. Giao diện và trải nghiệm người dùng: Ứng dụng Web và iOS có giao diện thân thiện, dễ sử dụng, hỗ trợ nhập liệu triệu chứng, nhận kết quả chẩn đoán và bài thuốc nhanh chóng. Người dùng có thể tra cứu thông tin bệnh và bài thuốc dễ dàng.

  4. Khả năng mở rộng và cập nhật tri thức: Hệ thống cho phép chuyên gia cập nhật tri thức mới về bệnh, triệu chứng và bài thuốc qua giao diện soạn thảo tri thức, giúp CSTT ngày càng hoàn thiện và hệ thống trở nên thông minh hơn.

Thảo luận kết quả

Kết quả thực nghiệm cho thấy việc ứng dụng mô hình hệ chuyên gia kết hợp kỹ thuật suy diễn tiến và thuật toán Matching là phù hợp và hiệu quả trong lĩnh vực YHCT. So với các nghiên cứu trước đây, hệ thống không chỉ dừng lại ở chẩn đoán mà còn tư vấn bài thuốc chữa bệnh, đồng thời hỗ trợ cập nhật tri thức liên tục. Việc triển khai trên nền tảng Web và iOS giúp tăng khả năng tiếp cận người dùng, tận dụng sự phát triển của CNTT và mạng Internet.

Biểu đồ kết quả chẩn đoán có thể được trình bày dưới dạng biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ phần trăm mức độ tin cậy của từng bệnh được chẩn đoán dựa trên triệu chứng đầu vào. Bảng so sánh danh sách bài thuốc chuyên gia và bài thuốc tinh chỉnh cùng mức độ phù hợp cũng giúp minh họa hiệu quả của thuật toán tìm bài thuốc.

Hệ thống còn có thể được cải tiến thêm về khả năng xử lý đa người dùng, bảo mật thông tin và mở rộng sang các nền tảng khác như Android để tăng tính phổ dụng. Việc tích hợp thêm các chức năng hỗ trợ liên hệ bác sĩ, nhận thông báo sức khỏe sẽ nâng cao giá trị ứng dụng thực tiễn.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Mở rộng cơ sở tri thức: Tiếp tục thu thập và cập nhật tri thức về các bệnh khác ngoài nhóm bệnh hô hấp, mở rộng danh mục bài thuốc nam chữa bệnh để nâng cao độ chính xác và phạm vi tư vấn. Chủ thể thực hiện: chuyên gia YHCT, thời gian: 6-12 tháng.

  2. Cải tiến thuật toán: Nâng cao thuật toán chẩn đoán và tìm bài thuốc bằng cách tích hợp thêm các yếu tố như bệnh mãn tính, dị ứng thuốc, và thông tin cá nhân chi tiết hơn để cá nhân hóa tư vấn. Chủ thể thực hiện: nhóm phát triển CNTT, thời gian: 6 tháng.

  3. Phát triển đa nền tảng: Phát triển ứng dụng trên các nền tảng Android và Windows Phone để tăng khả năng tiếp cận người dùng, đặc biệt là nhóm người dùng phổ thông. Chủ thể thực hiện: nhóm phát triển CNTT, thời gian: 9-12 tháng.

  4. Tăng cường bảo mật và hiệu năng: Đảm bảo hệ thống có khả năng xử lý đồng thời nhiều người dùng, bảo mật dữ liệu cá nhân và thông tin y tế theo quy định pháp luật. Chủ thể thực hiện: nhóm phát triển CNTT và quản trị hệ thống, thời gian: liên tục.

  5. Tích hợp chức năng hỗ trợ tương tác: Xây dựng các tính năng hỗ trợ bệnh nhân liên hệ trực tiếp với bác sĩ, nhận thông báo sức khỏe, cập nhật tin tức YHCT để nâng cao trải nghiệm người dùng. Chủ thể thực hiện: nhóm phát triển CNTT, thời gian: 6-9 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Chuyên gia và bác sĩ Y học cổ truyền: Hệ thống cung cấp công cụ hỗ trợ chẩn đoán và tư vấn bài thuốc, giúp nâng cao hiệu quả khám chữa bệnh và cập nhật tri thức chuyên ngành.

  2. Nhà nghiên cứu CNTT ứng dụng trong y tế: Luận văn trình bày chi tiết về mô hình hệ chuyên gia, kỹ thuật suy diễn tiến và thuật toán Matching, là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu phát triển hệ thống tư vấn y tế.

  3. Sinh viên và học viên cao học ngành Công nghệ thông tin: Nội dung luận văn cung cấp kiến thức về thiết kế hệ thống, phân tích yêu cầu, mô hình hóa và phát triển ứng dụng thực tế trong lĩnh vực y tế.

  4. Nhà quản lý và phát triển dịch vụ y tế trực tuyến: Tham khảo để xây dựng các giải pháp CNTT hỗ trợ chăm sóc sức khỏe cộng đồng, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển y tế từ xa.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống tư vấn sức khỏe YHCT này có thể áp dụng cho những bệnh nào?
Hệ thống hiện tập trung vào các bệnh về hô hấp như cảm cúm, viêm họng, viêm phế quản, viêm phổi. Tuy nhiên, với việc mở rộng cơ sở tri thức, hệ thống có thể áp dụng cho nhiều bệnh khác trong YHCT.

2. Thuật toán chẩn đoán bệnh hoạt động như thế nào?
Thuật toán sử dụng kỹ thuật suy diễn tiến để dựa trên triệu chứng đầu vào của bệnh nhân, kết hợp thuật toán Matching để đánh giá mức độ phù hợp giữa triệu chứng bệnh nhân và triệu chứng bệnh trong cơ sở tri thức, từ đó đưa ra danh sách bệnh chẩn đoán cùng mức độ tin cậy.

3. Làm sao hệ thống tìm được bài thuốc phù hợp cho bệnh nhân?
Hệ thống sử dụng kỹ thuật suy diễn tiến để tìm bài thuốc chuyên gia phù hợp với bệnh chẩn đoán, đồng thời dùng thuật toán Matching để tìm bài thuốc tinh chỉnh dựa trên triệu chứng cụ thể của bệnh nhân, giúp cá nhân hóa tư vấn.

4. Hệ thống có hỗ trợ cập nhật tri thức mới không?
Có. Chuyên gia YHCT có thể truy cập giao diện soạn thảo tri thức để thêm mới hoặc cập nhật thông tin về bệnh, triệu chứng và bài thuốc, giúp hệ thống ngày càng hoàn thiện và thông minh hơn.

5. Người dùng có thể sử dụng hệ thống trên những thiết bị nào?
Hiện tại, hệ thống được phát triển trên nền tảng Web và ứng dụng iOS, hỗ trợ các thiết bị như máy tính, iPhone, iPad. Trong tương lai, sẽ mở rộng sang các nền tảng khác như Android để tăng khả năng tiếp cận.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống tư vấn sức khỏe YHCT dựa trên mô hình hệ chuyên gia, kỹ thuật suy diễn tiến và thuật toán Matching, ứng dụng trên nền tảng Web và iOS.
  • Thuật toán chẩn đoán bệnh và tìm bài thuốc chữa bệnh được thiết kế chi tiết, cho kết quả chính xác và phù hợp với dữ liệu thực nghiệm do chuyên gia cung cấp.
  • Hệ thống hỗ trợ cập nhật tri thức liên tục, giúp nâng cao hiệu quả tư vấn và khả năng mở rộng trong tương lai.
  • Giao diện thân thiện, dễ sử dụng, phù hợp với nhiều đối tượng người dùng như bệnh nhân, bác sĩ và chuyên gia YHCT.
  • Hướng phát triển tiếp theo bao gồm mở rộng cơ sở tri thức, cải tiến thuật toán, phát triển đa nền tảng và tích hợp thêm các chức năng hỗ trợ tương tác người dùng.

Hành động tiếp theo: Khuyến khích các nhà nghiên cứu, chuyên gia YHCT và nhà phát triển CNTT tiếp tục hợp tác để hoàn thiện và ứng dụng hệ thống vào thực tiễn, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cộng đồng.