Mô tả sản phẩm

Giới thiệu sản phẩm:

Sau đại dịch COVID-19, cách thức tiếp cận từ xa đã được chứng minh hiệu quả trong cuộc sống nhất là dịch vụ thiết yếu như y tế và sức khoẻ. Công nghệ Chatbot là một chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu các câu hỏi của khách hàng và tự động trả lời chúng, mô phỏng cuộc trò chuyện của con người. Nhưng hiện nay ứng dụng của nó cho y tế và sức khoẻ vẫn còn tiếp tục cải thiện và chưa ghi nhận nào cho bộ dữ liệu phản ánh thế giới thực này. Gần đây ChatGPT được phát hành dưới dạng công cụ miễn phí vào tháng 11-2022 bởi công ty công nghệ OpenAI ở San Francisco, California, Hoa Kỳ. Nó được vận hành trên các văn bản bách khoa toàn thư từ tập dữ liệu khổng lồ. Hơn một năm trước vào tháng 3-2021, các nhà sinh học máy tính của lab khoa Y ĐHQG TPHCM bắt tay vào một thí nghiệm quan trọng: dưới ảnh hưởng của dịch COVID-19 và tiên lượng một lượng lớn các bệnh nhân hậu COVID-19 sẽ gây áp lực lớn cho ngành y tế. Thực trạng là có 65 triệu người trên toàn thế giới ghi nhận bị di chứng hậu COVID-19 và được ghi nhận là kiểu hình phức tạp đồng mắc nhiều bệnh khác bao gồm lo âu, trầm cảm, tổn thương phổi mạn tính và suy giảm hệ miễn dịch nhiễm trùng thứ phát. Chăm sóc bệnh hậu COVID-19 tốn kém và gây khó khăn trong quản lý do phối hợp kém giữa bệnh nhân và bệnh viện. Báo cáo về tỷ lệ tử vong của WHO cho thấy hậu COVID-19 kéo dài tiếp tục ảnh hưởng y tế công cộng và là rào cản tiềm ẩn cho điều trị thành công. Mục tiêu của nghiên cứu là thiết kế một hệ thống có cấu trúc trên nền tảng Chatbot CHAM giúp bác sỹ thu thập câu hỏi, phản ánh hành vi biến chứng bệnh và đánh giá dữ liệu của bệnh nhân hậu COVID-19 nhất là nhóm người có bệnh nền: tim mạch, chuyển hoá và thần kinh. Thông thường, dữ liệu được thu thập trực tiếp từ những người tham gia là thông qua bảng câu hỏi tự quản lý hoặc thông qua người phỏng vấn. Trợ lý CHAM này là nền tảng đơn giản từ được đề xuất cho nền tảng Facebook dễ tiếp cận cho người Việt. Hệ thống được sửa đổi tích hợp dữ liệu cấu trúc câu hỏi 72 triệu chứng dựa trên hội thoại thực tế bệnh liên quan COVID-19 và chuyển tải đến bệnh nhân hàng ngày. Hơn 1 triệu dữ kiện các câu thoại trả lời của bệnh nhân và chatbot này được thu thập xử lý tài liệu trong vài giây; mỗi bản thảo mất khoảng năm phút để đánh giá xem xét bệnh nhân nào có yếu tố nguy cơ. Kết quả so sánh với đánh giá lâm sàng cho thấy bệnh nhân nâng cao được nhận thức đúng về biến chứng bệnh và cải thiện tốt trong phục hồi hậu COVID-19 so với nhóm chứng không sử dụng chatbot. Đây là một bản thảo dữ liệu thực thời gian kéo dài 6 tháng, cung cấp cho bác sỹ phân tích quản lý, phát hiện ra lỗi liên quan đến quá trình chẩn đoán, tiên lượng và điều trị nhanh chóng. Bản thảo trên dashboard Microsoft Bi dễ tương tác và quan trọng hơn giảm thiểu chi phí, dưới 5 đô la Mỹ cho mỗi tài liệu bệnh nhân.

Tính năng cơ bản:

Trong thời gian nghiên cứu, bệnh nhân sẽ được theo dõi liên tục mỗi ngày. CHAM sẽ thu thập dữ liệu của mỗi bệnh nhân một lần/ngày liên tục trong 6 tháng kể từ khi bệnh nhân có triệu chứng của COVID-19. Mỗi ngày, CHAM sẽ tự động gửi câu hỏi đến người dùng trên ứng dụng DNA+ vào khoảng 1:30 chiều và được hiện ra theo thông báo trên điện thoại. Người tham gia sẽ trả lời khoảng từ 8-20 câu hỏi. Đối với mỗi triệu chứng, DNA+ bot sẽ có các nội dung hỏi khác nhau để khai thác các thông tin cơ bản và phân phối chúng bằng cách đánh giá dựa vào AI. Nếu xem từng câu hỏi là đầu vào (x = input), các thực hành đầu ra (y = outcome) thì chúng ta có chuỗi X1:Y1; X2:Y2; ... Xn:Yn. Bộ câu hỏi của chatbot sẽ bắt đầu bằng các câu hỏi Có (Yo) - Không (No); nếu bệnh nhân chọn Yo, AI sẽ chọn câu hỏi Y1 là phân nhánh tiếp theo và cũng có cấu trúc câu hỏi có (Y) hoặc không (N); Y2: là phân nhánh của câu hỏi lựa chọn (multiple question); Y3 là phân nhánh của câu hỏi phân cấp độ (ordinal); và Y4 là câu hỏi mở (open) cho bệnh nhân chốt bằng văn bản. Và ngược lại, nếu bệnh nhân chọn No, các phân nhánh kế tiếp của No sẽ được AI triển khai và hỏi bệnh nhân. Ngoài ra, chatbot sẽ có một câu hỏi mở riêng cho bệnh nhân tự điền các triệu chứng không có trong bộ câu hỏi của chatbot, đồng thời cho bệnh nhân ghi nhận các biến cố sức khỏe. Nếu có biến chứng sức khỏe (suy tim, co giật, ...) xảy ra, chatbot sẽ yêu cầu bệnh nhân gửi hồ sơ bệnh án, chẩn đoán của bác sĩ khi đi khám để lưu trữ thông tin phục vụ cho nghiên cứu. Giả sử nếu bệnh nhân có triệu chứng A (Yo), chatbot sẽ khai thác các tính chất của triệu chứng A bằng các câu hỏi phân nhánh kế tiếp. Nếu bệnh nhân không có triệu chứng A (No), chatbot sẽ tự động ngừng khai thác triệu chứng A và tiếp tục khai thác các triệu chứng khác bằng câu hỏi phân nhánh khác. Nếu có dữ liệu được phân loại đến triệu chứng nào, DNA+ bot sẽ phân phối cho triệu chứng đó. Cuối cùng, chatbot sẽ tổng hợp dữ liệu về thời gian, tính chất của triệu chứng hàng ngày của bệnh nhân và gửi đến cho bác sĩ và nhóm nghiên cứu. Đồng thời, Nếu bệnh nhân không điền một ngày, chatbot sẽ nhắc nhở vào ngày hôm sau và bệnh nhân có thể điền bù thông tin cho hôm trước. Nếu bệnh nhân không điền trong 14 ngày liên tục, chatbot sẽ liên tục nhắc nhỏ và hỏi bệnh nhân đã hết triệu chứng hay chưa. Nếu đã hết triệu chứng, chatbot sẽ tổng hợp và lưu trữ dữ liệu thu thập từ bệnh nhân. Nếu bệnh nhân tiếp tục không điền thông tin trong 14 ngày, chatbot sẽ ngừng việc thu thập thông tin và sẽ tổng kết kết quả thu thập được từ bệnh nhân đó. Bằng việc sử dụng CHAM, bác sĩ và nhóm nghiên cứu có thể theo dõi tình trạng bệnh của bệnh nhân MỖI NGÀY và sớm phát hiện ra các bất thường có thể nguy hiểm đến tính mạng để có thể kịp thời xử trí. CHAM vừa có thể hỗ trợ bác sĩ quản lý bệnh nhân vừa có thể giúp giảm thiểu các thiệt hại về cả mặt sức và kinh tế cho bệnh nhân.

Xuất xứ sản phẩm:

Khoa Y ĐHQG-HCM

Mô tả cơ bản:

CHAM là một công cụ hỗ trợ thu thập dữ liệu về triệu chứng hoặc các bất thường của bệnh nhân. Từ tháng 3 năm 2021, chúng tôi thiết kế chatbot thông qua phần mềm Chatfuel và tích hợp với ứng dụng DNA+ (ứng dụng IOS Apps trên điện thoại của nhóm) nên chúng tôi gọi nó là “CHATBOT-MED (CHAM)”. CHAM được xây dựng dựa theo hệ thống AI sử dụng mô hình thuật toán chuỗi cấu trúc để phân nhanh bộ câu hỏi và theo dõi triệu chứng hậu COVID-19 cho bệnh nhân. Đầu tháng 10 năm 2021, chúng tôi chính thức sử dụng chatbot để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Trong thời gian nghiên cứu, bệnh nhân sẽ được theo dõi liên tục mỗi ngày. Và sau hơn 9 tháng theo dõi, đến đầu tháng 06 năm 2022, chúng tôi đã ghi nhận hơn 63.000 cuộc hội thoại giữa chatbot và các bệnh nhân. 

Để đảm bảo tính tin cậy của dữ liệu thu thập được từ chatbot, trước khi tiến hành triển khai thu thập diện rộng, chúng tôi có giai đoạn kiểm tra chatbot. Nội dung thu thập được trong quá trình chạy demo chatbot sẽ được đối chiếu với kết quả thu thập được bởi bác sĩ chuyên khoa. Phương pháp đường cong đặc tính hoạt động của máy thu (Receiver Operating Characteristic, ROC) đã được chúng tôi áp dụng trong việc so sánh kết quả từ chatbot và từ bác sĩ. Phương pháp này giúp chúng tôi xác định được độ nhạy và độ đặc hiệu của các dữ liệu thu thập từ chatbot so với dữ liệu thu thập từ bác sĩ lâm sàng để nhìn nhận tính chính xác và độ tin cậy của chatbot. Nếu kết quả thu được chưa đạt được ngưỡng tiêu chí đã đề ra trước đó, nội dung câu hỏi và công thức sắp xếp câu hỏi của chatbot sẽ được điều chỉnh, cho đến khi các thông số đạt được tiêu chuẩn. Hiện tại, chúng tôi chọn tiêu chí nhận là câu hỏi/ flow có diện tích dưới đường cong từ 0.7 trở lên (phân loại Khá), tương đương với kết quả thu thập từ chat bot đúng bằng ít nhất 70% trở lên so với kết quả thu thập trực tiếp bởi bác sĩ. Kết quả cho thấy: Theo thang điểm phân loại đường cong AUC thì thông tin thu thập từ chatbot khi so với lâm sàng về các kiểu hình đều đạt mức t 0.7 trở lên, trong đó kiểu hình ho đạt mức xuất sắc, đau đầu là tốt và hai kiểu hình mệt mỏi và rối loạn lo âu ở mức khá.

Thiết kế chatbot bao gồm: giao diện đăng ký, khai báo thông tin cá nhân và tình trạng sức khỏe cơ bàn; khung trả lời từ 8 đến 20 câu hỏi hằng ngày trong biểu mẫu câu hỏi và tốn khoảng 10 đến 30 phút để hoàn thành biểu mẫu; các thông báo và nhắc nhở hằng ngày sẽ hiển thị trên giao diện của ứng dụng; ghi nhận các thông tin về cận lâm sàng, những hình ảnh liên quan, dữ liệu khám bệnh được bệnh nhân báo về; đánh giá mức độ hài lòng của bệnh nhân sau khi sử dụng, và phân tích xây dựng các số liệu cơ sở và hình ảnh hóa bằng các biểu đồ cơ bản từ các kết quả của bệnh nhân.

Link video:

https://drive.google.com/drive/folders/1_p2MvsvR0j2MLsW3XdkHoTBpYAW-F7aa?usp=share_link

Yêu cầu đối với cơ sở hạ tầng cần thiết để triển khai ứng dụng sản phẩm:

Để sử dụng CHAM, người dùng (bệnh nhân) chỉ cần một chiếc điện thoại thông minh hay máy tính bảng, tải ứng dụng DNA+ (hiện diện trên cả hệ điều hành IOS và Android) và mạng Internet - một điều kiện sử dụng rất dễ tiếp cận trong thời đại công nghệ số hiện nay.
Để thu nhận các dữ liệu thu thập từ CHAM, nhóm nghiên cứu sử dụng máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay có ứng dụng Microsoft Office (Excel và Microsoft Bi) để thu thập và xử lý dữ liệu.

Sản phẩm được phát triển trong khoảng thời gian: 6 tháng

Số người tham gia làm: 10

Sản phẩm có mặt trên thị trường hoặc đưa vào ứng dụng rộng rãi trong khoảng thời gian: 1 năm

Phạm vi thị trường và ngành ứng dụng:

Y tế

Tiêu chí tự đánh giá sản phẩm ý tưởng dự thi

Tính sáng tạo, đổi mới và công nghệ:

Chúng tôi nghiên cứu việc ứng dụng một hệ thống tự động hoá - chatbot để hỗ trợ bác sĩ lâm sàng trong việc thu thập, theo dõi bệnh nhân, đồng thời thu thập các dữ liệu để phân tích các vấn đề liên quan triệu chứng hậu COVID, đặc biệt là ở bệnh nhân có các bệnh nền mạn tính. Đồng thời, chúng tôi cũng đã thực hiện việc đánh giá độ nhạy và đặc hiệu của các triệu chứng thu được từ chatbot và so sánh với thực nghiệm lâm sàng. Ngoài ra, thay vì nghiên cứu về hậu COVID-19 trên nhóm dân số khỏe mạnh như nhiều nghiên cứu trước đó, nhóm dân số mục tiêu chủ yếu của nghiên cứu chúng tôi là các bệnh nhân COVID-19 đã có bệnh nền mạn tính trước đó. Với nhóm dân số mục tiêu này, chúng tôi có thể so sánh và phần tích sự khác nhau của các tác động tiêu cực trên bệnh nhân khỏe mạnh và bệnh nhân mang bệnh nền. Hiện tại ở Việt Nam, theo chúng tôi tìm hiểu thì vẫn chưa có nghiên cứu nào ứng dụng chatbot đã kiểm định lâm sàng để thu thập và theo dõi sát tính trạng bệnh nhân mỗi ngày, đồng thời cũng chưa có nghiên cứu nào nghiên cứu sâu về các tác động của hậu COVID-19 ở bệnh nhân mang bệnh nền mạn tính.

Tính ứng dụng:

Từ tháng 3 năm 2021, chúng tôi thiết kế chatbot thông qua phần mềm Chatfuel và tích hợp với ứng dụng DNA+ (ứng dụng IOS Apps trên điện thoại của nhóm) nên chúng tôi gọi nó là “CHATBOT-MED (CHAM)”. CHAM được xây dựng dựa theo hệ thống AI sử dụng mô hình thuật toán chuỗi cấu trúc để phân nhanh bộ câu hỏi và theo dõi triệu chứng hậu COVID-19 cho bệnh nhân. Đầu tháng 10 năm 2021, chúng tôi chính thức sử dụng chatbot để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Trong thời gian nghiên cứu, bệnh nhân sẽ được theo dõi liên tục mỗi ngày. Và sau hơn 9 tháng theo dõi, đến đầu tháng 06 năm 2022, chúng tôi đã ghi nhận hơn 63.000 cuộc hội thoại giữa chatbot và các bệnh nhân. Qua các kết quả thu thập được từ chatbot, chúng tôi nhận thấy rằng bệnh nhân mang bệnh nền sẽ có thời gian kéo dài triệu chứng hậu COVID-19 dài hơn hẳn so với bệnh nhân khỏe mạnh, đồng thời, thời gian kéo dài triệu chứng càng dài thì nguy cơ xảy ra các biến cố nguy hiểm đến sức khỏe sẽ càng cao. Kết quả đã được tham gia và đạt giải nhất Eureka 2022 lĩnh vực Công nghệ sinh - y sinh: Đề tài "Phân tích kiểu hình của cá thể mang bệnh nền và mô hình hóa thời gian thực của di chứng hậu COVID-19 ở Việt Nam" (https://sohuutritue.net.vn/eureka-2022-vinh-danh-8-cong-trinh-nghien-cuu-khoa-hoc-xuat-sac-d152896.html)

Tính hiệu quả:

Việc sử dụng chatbot thu thập dữ liệu bệnh nhân tại nhà đã làm giảm gánh nặng công việc cho các nhân viên y tế trong khoảng đỉnh điểm của dịch COVID-19, từ đó gián tiếp giúp nhân viên y tế tập trung hơn vào các ca bệnh nặng. Ngoài ra, khi bệnh nhân được theo dõi và phát hiện các triệu chứng bất thường, bệnh nhân cũng sẽ nhanh chóng nhận được sự hỗ trợ y tế cần thiết, giúp làm giảm phần nào chi phí trong việc điều trị bệnh

Tiềm năng phát triển:

Hiện nay, điện thoại di dộng thông minh là một vật dụng không thể thiếu trong mọi hộ gia đình. Vì vậy, việc phổ biến chatbot theo dõi sức khỏe đến người dân là một ý kiến khả thi và phù hợp với xu hướng phát triển xã hội. Tuy chatbot là một công cụ dung công nghệ cao nhưng nó rất thân thiện với người dung. Tất cả các nhóm dân số đều có thể sử dụng chatbot một cách dễ dàng nên chatbot có thể phát huy tối đa công dụng của nó trong việc chăm sóc và theo dõi sức khỏe tại nhà. Trong tương lai, chúng tôi không chỉ muốn ứng dụng công nghệ AI trong nghiên cứu về hậu COVID-19 mà còn có thể mở rộng hơn với các bệnh mạn tính khác. Chatbot có tiềm năng ứng dụng trong thực hành lâm sàng bằng việc đồng hành với các bác sĩ lâm sàng để cắt giảm chi phí, tinh chỉnh hiệu quả quy trình làm việc và cải thiện tiên lượng của bệnh nhân. Chúng tôi cố gắng hoàn thiện một ứng dụng chatbot có thể hỗ trợ nhân viên y tế theo dõi sát tính trạng của bệnh nhân mang bệnh nền, cung cấp thông tin cơ bản về tính hình bệnh cho bệnh nhân và người nhà, thông tin đến cho bác sĩ hoặc người nhà bệnh nhân những triệu chứng bất thường, hay thậm chí có thể tự liên lạc với các cơ sở y tế trong tính huống khẩn cấp. Tiềm năng phát triển của chatbot trong ngành y tế và nghiên cứu là rất lớn và nên được đầu tư phát triển sâu rộng hơn.

Tài liệu mô tả kỹ thuật cơ bản và hướng dẫn sử dụng sản phẩm:

https://drive.google.com/drive/folders/1_p2MvsvR0j2MLsW3XdkHoTBpYAW-F7aa?usp=share_link