Mô tả sản phẩm

Giới thiệu sản phẩm:

Thuốc kháng sinh trong lịch sử đã được ca ngợi vì vai trò quan trọng của chúng trong việc chống lại các bệnh do vi khuẩn. Tuy nhiên, hiệu quả của chúng hiện đang bị đe dọa do lạm dụng tràn lan, dẫn đến tình trạng kháng kháng sinh gia tăng. Điều này đặt ra một vấn đề nhiều mặt: làm phức tạp các phương pháp điều trị nhiễm trùng, tăng chi phí chăm sóc sức khỏe và cần được chăm sóc đặc biệt hơn.

Như The Lancet nhấn mạnh, tình trạng kháng kháng sinh dẫn đến hơn 1,27 triệu ca tử vong hàng năm, làm phức tạp các phương pháp điều trị y tế và làm tăng rủi ro liên quan đến phẫu thuật và điều trị ung thư. Tại Việt Nam, tỷ lệ kháng kháng sinh vượt mức trung bình toàn cầu, báo hiệu nhu cầu cấp thiết về các giải pháp hiệu quả cho cuộc khủng hoảng chăm sóc sức khỏe này.

MediFind là một ứng dụng kỹ thuật số tiên tiến được thiết kế với độ chính xác cao nhằm giải quyết mối đe dọa ngày càng gia tăng về tình trạng kháng thuốc kháng sinh - mối lo ngại đã thu hút được sự chú ý trên toàn cầu. Ứng dụng này xác định lại việc quản lý tiêu thụ kháng sinh bằng cách cung cấp nền tảng cung cấp thông tin chi tiết về đơn thuốc của bệnh nhân. Bằng cách sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán phân tích mạnh mẽ, MediFind diễn giải dữ liệu kê đơn, đưa ra các khuyến nghị phù hợp về cách sử dụng kháng sinh an toàn và lời khuyên phù hợp với hồ sơ sức khỏe riêng của từng bệnh nhân, từ đó cải thiện khả năng tiếp cận và thúc đẩy sự tham gia của bệnh nhân.

Tính năng cơ bản:

Nền tảng công nghệ của MediFind được dựa trên sự kết hợp của OCR (Nhận dạng ký tự quang học), NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), Phân tích dữ liệu lớn và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Quy trình OCR-NLP là bản chất của ứng dụng, được thiết kế để trích xuất thông tin chi tiết về thuốc kháng sinh từ các đơn thuốc được quét.

Sự kết hợp giữa công nghệ Dữ liệu lớn và LLM là yếu tố nâng tầm MediFind, liên tục đưa vào ứng dụng những cải tiến tiên tiến để cải tiến chất lượng và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Bài viết hội thảo mang tên “MediFind - A medicine detection framework for Vietnamese medical prescription” đã được xuất bản tại Hội nghị quốc tế về phân tích và tính toán nâng cao lần thứ 17 (17th International Conference on Advanced Computing and Analytics). Link IEEE: https://ieeexplore.ieee.org/document/10473654

Tính sáng tạo và đổi mới:

Điểm nổi bật:
1. MediFind là một ứng dụng miễn phí. Cung cấp sản phẩm miễn phí là sự lựa chọn hợp lý cho thị trường Việt Nam. Bên cạnh đó, MediFind còn cung cấp các gói sản phẩm với mức giá hợp lý để phục vụ nhà thuốc, bác sĩ, dược sĩ, ... So với các đối thủ, MediFind mang đến nhiều lợi ích hơn như: Sử dụng được trên điện thoại thông minh, lưu trữ thông tin khi mạng không ổn định, nhắc nhở lịch dùng thuốc. . Khi so sánh với các đối thủ có tính năng tương tự, MediFind có mức giá thấp hơn, tạo lợi thế cạnh tranh cho thương hiệu.
2. MediFind là nền tảng dành riêng cho kháng sinh đầu tiên tại Việt Nam, hướng tới lượng người dùng tiềm năng lớn, đặc biệt là tại Việt Nam, nơi đang là vấn đề sử dụng kháng sinh không đúng cách. rất nghiêm trọng.
3. MediFind sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để cung cấp lời khuyên theo thời gian thực và được cá nhân hóa cho từng người dùng về việc sử dụng thuốc. Đây là điểm khác biệt của nó với các đối thủ cạnh tranh sử dụng dữ liệu và phương pháp thống kê tự thu thập. MediFind sử dụng thuật toán AI kết hợp với Big Data để phân tích thành phần thuốc và đưa ra lời khuyên sử dụng.

Công nghệ:
1. Phân tích Dữ liệu lớn: Quy trình xử lý thuốc tuân theo quy trình Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL), sử dụng các công cụ Azure Blob Storage, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow và Docker.
2. OCR: Dự án tập trung OCR trong văn bản tiếng Việt. Nó sử dụng các khung PaddleOCR và VietOCR. Trong khi PaddleOCR là một framework phổ biến cung cấp nhiều mô hình và công cụ OCR thì VietOCR là một framework cụ thể cho các tác vụ của người Việt dựa trên kiến trúc Transformer OCR.
3. NLP và LLM: Công nghệ bao gồm nhiều frameworks và cách triển khai khác nhau trên toàn thế giới. Với Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) cụ thể để phát hiện thuốc từ đơn thuốc được in, nhóm sẽ sử dụng các mô hình SpaCy và Underthesea hiện đại nhất. Trong khi đó, nhiệm vụ LLM đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn để thực hiện. Nhóm chủ yếu sử dụng các phiên bản khác nhau của mô hình BERT.

Tính ứng dụng:

Từ góc độ kinh tế, MediFind đặt mục tiêu giảm gánh nặng tài chính cho các hệ thống chăm sóc sức khỏe bằng cách hạn chế lạm dụng kháng sinh.

Từ góc độ xã hội, ứng dụng này thúc đẩy việc quản lý kháng sinh, nâng cao nhận thức cộng đồng và giúp giảm nguy cơ phát triển kháng thuốc.

Từ góc độ môi trường, MediFind góp phần giảm thiểu ô nhiễm do kháng sinh gây ra, từ đó bảo vệ sức khỏe sinh thái.

Cuối cùng, từ góc độ chăm sóc sức khỏe, MediFind mong muốn giảm tỷ lệ kháng kháng sinh, phù hợp với mối quan ngại của WHO. Bằng cách nâng cao năng lực của các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và cải thiện hiểu biết về sức khỏe cộng đồng, MediFind hướng tới nâng cao chất lượng điều trị và tăng cường sức khỏe cộng đồng.

Tiềm năng phát triển:

Đội ngũ phát triển: Đội ngũ của MediFind là những sinh viên đến từ Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM, ngành Khoa học Máy tính và Đại học Kinh tế TPHCM. Ngoài ra, MediFind được hướng dẫn từ PGS.TS. Thoại Nam, người đứng đầu Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Liên ngành - Đại học Bách Khoa TP.HCM cùng các cố vấn chuyên môn cao về công nghệ, y tế và kinh doanh.

Đổi mới công nghệ: Ứng dụng sử dụng các công nghệ tiên tiến như AI, machine learning, OCR, và NLP có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ y tế.

Giao diện người dùng: Giao diện thân thiện, dễ sử dụng sẽ khuyến khích người dùng tiếp tục sử dụng ứng dụng.

Bảo mật và quyền riêng tư: Tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật dữ liệu y tế, như HIPAA ở Mỹ hoặc các quy định tương đương ở các quốc gia khác. Đồng thời, MediFind đã đăng ký Sở hữu Trí tuệ cho bản quyền của ứng dụng.

Phân tích SWOT:
Strengths:
Dự án này tập trung vào vấn đề sử dụng thuốc kháng sinh, mang lại giá trị cho người dùng trong việc nhận thức rõ hơn về thuốc kháng sinh và sử dụng thuốc sao cho phù hợp.
Các thành viên trong nhóm có kinh nghiệm kỹ thuật để phát triển ứng dụng.
Đã có sản phẩm mẫu.
Có sự hỗ trợ từ cố vấn tại HPC Lab và Đại học Bách khoa - ĐHQG TPHCM

Weaknesses:
Nhóm thiếu kinh nghiệm về kinh doanh và truyền thông.
Có thể gặp khó khăn trong việc tìm nguồn tài trợ để phát triển và quảng bá sản phẩm.
Cần đầu tư thêm thời gian và tiền bạc để phát triển và thử nghiệm sản phẩm.

Opportunities:
Sản phẩm có thể thu hút sự quan tâm của các quỹ đầu tư xã hội, các đề án cộng đồng.
Có thể phát triển sản phẩm hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo phục vụ y tế.
Có thể mở rộng thị trường tới các quốc gia khác.

Threats:
Có thể gặp phải sự cạnh tranh từ các ứng dụng tương tự.
Có thể gặp khó khăn trong việc quảng bá sản phẩm và tìm kiếm người dùng.
Các quy định về bảo mật thông tin có thể ảnh hưởng đến tính khả dụng của sản phẩm.

Chiến lược Go-to-Market:
Chinh phục thị trường ban đầu (Beachhead market)
1. MediFind sẽ tập trung vào thị trường nội địa ~ MediFind là ứng dụng đầu tiên và duy nhất tại Việt Nam tập trung vào kháng sinh
(3 thành phố trọng điểm: TP.HCM, Đà Nẵng, Hà Nội)
2. MediFind sẽ tiếp tục triển khai tới thị trường các nước châu Á gồm Thái Lan, Hàn Quốc, Đài Loan.

Đối tác chiến lược: Hiện tại, MediFind đang hợp tác với các đối tác:
1. Kinh doanh:
Vườn ươm doanh nghiệp ĐHBK
Vườn ươm khởi nghiệp Việt (VSI)
Phòng Tính toán Hiệu năng cao, Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Liên ngành - Đại học Bách Khoa TP.HCM
2. Y tế: Hiện tại đã có 5 phòng khám chấp nhận MediFind:
1/ Phòng khám Chuyên khoa Nhi:
57a Đặng Huy Trứ, Trường An, TP Huế
- PGS.TS Nguyễn Thị Cự: GV Đại học Y dược Huế.

2/ Phòng khám Chuyên khoa Nhi:
297 Điện Biên Phủ, Trường An, TP Huế
- BSCKII Nguyễn Mạnh Phú, trưởng khoa Nhi hô hấp, BVTƯ Huế

3/ Phòng khám CK Nội tổng hợp:
299 Đào Duy Anh, Phú Bình, TP Huế
- BSCKII Nguyễn Quang Hiền, nguyên Giám đốc BV PHCN

4/ Phòng khám Nội tổng quát:
LKV 16-7 Khu đô thị Royal Park, Thủy Vân, TP Huế
- ThS BSCKII Nguyễn Văn Trí, Phó khoa gây mê hồi sức - BVQT TƯ Huế
ThS BS Nguyễn Phan Hồng Ngọc, GV Đại học Y dược Huế

5/ Phòng khám Ái Mỹ:
Thủy Bằng, Hương Thủy, TP Huế
- BSCKII Bùi Văn Đoàn, nguyên Phó khoa Y học nhiệt đới - BVTƯ Huế.