Giới thiệu sản phẩm:

EcoHealth không chỉ là một thiết bị công nghệ tiên tiến mà bên trong EcoHealth còn mang theo một khát vọng giúp cộng đồng giải tìm ra giải pháp hiệu quả, làm hạn chế thậm chí là làm giải quyết vấn đề còn hạn chế trong xã hội, hướng đến việc nâng cao sức khỏe và chất lượng cuộc sống cho mọi người

Tại những nơi có điều kiện về trang thiết bị còn hạn chế, việc tiếp nhận và điều trị sẽ gặp nhiều khó khăn. EcoHealth sẽ hỗ trợ đánh giá sơ bộ và thiết bị sẽ được đặt tại các địa điểm y tế, trạm xá phường, xã hoặc mang đến tận nơi các hộ gia đình.

Thiết bị giúp phát hiện sớm các vấn đề về đường ruột, từ đó có biện pháp can thiệp kịp thời, giảm thiểu các nguy cơ mắc các bệnh mãn tính. Điều này đặc biệt quan trọng đối với trẻ nhỏ và người cao tuổi vì đây là nhóm người dễ bị tổn thương.

Với các tác động đến cộng đồng to lớn thì đây chính là thiết bị phù hợp với cộng đồng, được phát triển dựa trên cơ sở phát triển chung của xã

Xuất xứ sản phẩm:

Nhóm Greeneration trường THPT FPT Cần Thơ

Tính sáng tạo và đổi mới:

Sức khỏe đường ruột đóng vai trò then chốt đối với sức khỏe tổng thể của con người. Một hệ tiêu hóa mạnh mẽ không chỉ giúp hấp thụ chất dinh dưỡng một cách hiệu quả mà còn giúp tăng cường hệ miễn dịch, cải thiện sức khỏe tinh thần và còn giúp ngăn ngừa nhiều bệnh tật. Hiện nay, các vấn đề về đường ruột đang ngày càng trở nên phổ biến do chế độ ăn uống không lành mạnh, lối sống ít vận động và căng thẳng kéo dài. Việc theo dõi và đánh giá sức khỏe đường ruột một cách thường xuyên và chính xác là vô cùng cần thiết để phát hiện sớm các vấn đề và có biện pháp can thiệp kịp thời. Đây là một vấn đề nhạy cảm vì tính chất riêng tư và đây là chủ đề khan hiếm về nguồn dữ liệu nên việc tiến hành training AI rất khó. EcoHealth được nghiên cứu và chế tạo chính là để giải quyết bài toán khó khăn này. Thiết bị là một giải pháp đột phá, kết hợp giữa công nghệ tiên tiến và trí tuệ nhân tạo được huấn luyện riêng để phân loại, đánh giá và cung cấp lời khuyên cho người dùng một cách nhanh chóng và độ chính xác cao.

Thiết bị hoạt động dựa trên nguyên lý chụp mẫu phân, sau đó sử dụng các thuật toán phân tích ảnh để xác định độ nổi, màu sắc, kết cấu, hình dạng của phân, từ đó có thể nhận biết được máu và các dấu hiệu bất thường khác. Kết quả phân tích sẽ được gửi về app và email của người dùng, bên cạnh đó là các lời khuyên về chế độ ăn uống, lối sống phù hợp. Tính sáng tạo của đề tài nằm ở việc ứng dụng được các công nghệ tiên tiến để giải quyết các vấn đề gần gũi nhưng chưa ít được quan tâm đến. So với các phương pháp xét nghiệm, nội soi, lấy mẫu vật ở mọi trường hợp như trước đây thì đề tài có nhiều ưu điểm, sự vượt trội. Thứ nhất, thiết bị có thể giúp người bệnh nhận biết và theo dõi được tình trạng sức khỏe đường ruột của bản thân hằng ngày một cách dễ dàng nên có thể phát hiện ra điểm bất thường nhanh chóng. Thứ hai, thiết bị không gây đau đớn, không xâm lấn hay khó chịu cho người dùng. Thứ ba, nó chính xác, khách quan và giảm sai sót yếu tố con người, giảm bớt sự tế nhị trong việc khám bệnh.

Thiết bị có thể ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Đối tượng mục tiêu chính là người có vấn đề về tiêu hóa như táo bón, tiêu chảy, viêm đại tràng, …, thiết bị phù hợp với người cao tuổi, phụ nữ mang thai và đặc biệt là trẻ em, những đối tượng rất cần sự theo dõi sức khỏe thường xuyên. Thiết bị còn có thể được ứng dụng tại các cơ sở ý tế, phòng khám, trung tâm chăm sóc theo dõi sức khỏe hoặc đặt tại nhà để có thể tự theo dõi sức khỏe của bản thân. Thiết bị này phù hợp với mọi nơi trên thế giới chứ không riêng gì ở Việt Nam. Đối với Việt Nam , thiết bị này sẽ giúp bên cạnh các chức năng chính còn có thể giúp cho người Việt Nam nâng cao ý thức phòng chống bệnh về đường tiêu hóa. Để phù hợp hơn đối với từng thị trường, chúng tôi sẽ nghiên cứu về văn hóa, thói quen ăn uống ở thị trường đó, từ đó hệ thống phân tích của thiết bị sẽ được tối ưu hơn cho từng thị trường. Đối với những vùng khó khăn chưa thể tiếp cận với các thiết bị, hệ thống phân tích mẫu phân tiên tiến, hiện đại, đồ sộ thì với EcoHealth là thiết bị giá thành hợp lý, dễ dàng vận chuyển chính là giải pháp hiệu quả. Đây chính là một giải pháp hiệu quả, sáng tạo để nâng cao sức khỏe đường ruột cho con người chúng ta.

Tính ứng dụng:

Đối với thực trạng các vấn đề đường ruột đang ngày càng phổ biến vì các lý do từ thói quen sinh hoạt, thói quen ăn uống, EcoHealth chính là thiết bị phù hợp với tất cả mọi người. Trong thời đại công nghệ số đang phát triển mạnh mẽ, các công nghệ tiên tiến đang dần được nghiên cứu và ứng dụng vào tất cả mọi lĩnh vực trong đời sống. Quản lý nhà cửa có Smarthouse, điện thoại thông minh, robot y tế, … Với mục đích cao cả cuối cùng là phục vụ cho vấn đề sinh hoạt của con người chúng ta một cách tiện lợi, hiệu quả, tiết kiệm và thông minh. Với khả năng phân tích, theo dõi, đánh giá sức khỏe người dùng và cung cấp các lời khuyên về chế độ ăn uống, thói quen sinh hoạt mà EcoHealth là một thiết bị có tính thiết thực cao, ứng dụng được trong nhiều hoàn cảnh.

Thiết bị có quy trình sử dụng đơn giản, giao diện ứng dụng của sản phẩm thân thiện với người dùng, dễ dàng thao tác trên ứng dụng và sau này là trên màn hình đi kèm. Quá trình phân tích nhanh chóng, không đòi hỏi kiến thức chuyên môn, giúp người dùng dễ dàng theo dõi tình trạng sức khỏe đường ruột của bản thân tại nhà. Thiết bị có thể được sử dụng trong lĩnh vực y tế như là ở các phòng khám, trung tâm theo dõi sức khỏe có thể sử dụng thiết bị để sàng lọc bệnh nhân và chia theo mức độ nguy hiểm từ đó có thể tiết kiệm thời gian xét nghiệm và giảm chi phí xét nghiệm cho bệnh nhân. Thiết bị có thể được sử dụng bởi các hộ gia đình có mong muốn theo dõi sức khỏe bản thân tại nhà mỗi ngày một cách hiệu quả và tiết kiệm. Đặc biệt là đối với các hộ gia đình có trẻ em và người lớn tuổi thì nhu cầu theo dõi sức khỏe hằng ngày là vô cùng lớn. Thiết bị có thể được ứng dụng trong quá trình nghiên cứu và thu thập dữ liệu để phục vụ quá trình nghiên cứu về các bệnh của đường ruột của các nhà khoa học, Viện nghiên cứu. Với phạm vi đối tượng lớn, cùng với sự vượt trội về tính độc nhất, thiết bị sẽ tạo nên nhu cầu mua lớn đồng nghĩa là tiềm năng thương mại lớn.

Việc sản xuất và phân phối của thiết bị cũng sẽ tạo nên nhiều việc làm cho người lao động, thúc đẩy kinh tế. Bên cạnh việc tạo ra giá trị kinh tế lớn, thiết bị còn có tác động đến giá trị kinh tế và lợi ích xã hội. Thứ nhất là giảm chi phí y tế, trước đây khi chưa biết bệnh gì, chúng ta cần xét nghiệm mẫu phân, điều này sẽ tạo nên sự lãng phí đối với những người mắc các bệnh nhẹ và không nhất thiết. Ngoài ra, việc theo dõi được sức khỏe của bản thân hằng ngày sẽ giúp chúng ta nhận biết được sự bất thường đối với sức khỏe của bản thân, nhờ vậy có thể giảm thiểu chi phí chữa trị và phòng ngừa các biến chứng nguy hiểm. Thứ hai là giúp nâng cao chất lượng cuộc sống. Việc theo dõi sức khỏe thông qua việc đi vệ sinh thường xuyên giúp người dân chủ động sóc sức khỏe, cải thiện chất lượng cuộc sống và tăng cường sức khỏe tổng thể. Thứ ba là góp phần phát triển ngành ý tế. Đối với ngành Y tế, thì đây là ngành luôn đòi hỏi các công nghệ tiên tiến nhất, thông minh nhất, hiệu quả và chính xác nhất, thiết bị sẽ thúc đẩy các nghiên cứu đối với các bệnh về đường ruột. Khi được triển khai sử dụng thực tế, EcoHealth sẽ đảm bảo được tính ứng dụng cao, có triển vọng kinh doanh lớn, dễ dàng triển khai rộng rãi, đem lại giá trị kinh tế cho xã hội và cộng đồng.

Tính hiệu quả:

Sau quá trình thử nghiệm trong môi trường kiểm soát, hệ thống đã chứng minh được khả năng vận hành ổn định với các chức năng chính bao gồm chụp ảnh tự động, phân loại chất thải theo thang đo Bristol và gửi kết quả phân tích đến người dùng. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục để cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng thực tế.

1. Đánh giá hiệu suất nhận diện và phân loại:
Hiện tại, mô hình AI có thể phân loại chất thải dựa trên các đặc điểm hình thái theo thang đo Bristol, giúp người dùng nhận diện sơ bộ tình trạng sức khỏe tiêu hóa. Trong điều kiện thử nghiệm nội bộ, thuật toán đã đạt độ chính xác tương đối cao khi xử lý các mẫu dữ liệu trong phạm vi kiểm soát. Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:
- Hạn chế về tập dữ liệu thực tế: Mô hình chủ yếu được huấn luyện trên dữ liệu tiêu chuẩn hóa hoặc mô phỏng, chưa bao phủ đầy đủ các trường hợp thực tế với sự đa dạng về màu sắc, kết cấu và điều kiện ánh sáng khác nhau.
- Độ chính xác chưa được kiểm định toàn diện: Việc đánh giá hiệu suất của hệ thống cần có sự tham gia của các chuyên gia y tế để đảm bảo tính khoa học. Hiện tại, mô hình đã hoạt động được và phân loại được các mẫu dữ liệu nội bộ, vẫn cần thêm dữ liệu huấn luyện để giảm thiểu sai số và tăng khả năng phân loại chính xác trong nhiều tình huống khác nhau.
Giải pháp đề xuất để cải thiện độ chính xác bao gồm mở rộng tập dữ liệu huấn luyện từ các nguồn thực tế, kết hợp với sự hỗ trợ từ chuyên gia y tế trong phần loại phân dựa vào hình thái bên ngoài nhằm đảm bảo mô hình có thể nhận diện được nhiều dạng hình thái khác nhau.

2. Hạn chế trong triển khai hệ thống website:
Hệ thống web hiện tại chỉ mới hoạt động trong môi trường localhost, giới hạn trong phạm vi mạng nội bộ và chưa hỗ trợ nhiều người dùng cùng lúc. Các hạn chế chính bao gồm:
- Chưa có khả năng truy cập từ xa do chưa được triển khai trên máy chủ trực tuyến.
- Chưa có cơ chế xác thực và quản lý tài khoản người dùng.
- Hiệu suất xử lý chưa được tối ưu hóa cho môi trường đa người dùng.
Để khắc phục các hạn chế này, hệ thống cần được triển khai trên một máy chủ trực tuyến, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất để hỗ trợ nhiều người dùng truy cập đồng thời. Ngoài ra, cần tích hợp các phương thức bảo mật nhằm đảm bảo thông tin người dùng được bảo vệ an toàn.

3. Tiềm năng ứng dụng thực tế
Sau khi được hoàn thiện và triển khai thực tế, hệ thống có thể trở thành một công cụ hữu ích trong việc theo dõi sức khỏe tiêu hóa và hỗ trợ sàng lọc sơ bộ các vấn đề liên quan đến đường ruột.
- Hỗ trợ chẩn đoán sơ bộ: Hệ thống giúp người dùng phát hiện các dấu hiệu bất thường trong phân, từ đó đưa ra cảnh báo và khuyến nghị thăm khám y tế sớm hơn nếu cần thiết. Điều này có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề như mất nước, rối loạn tiêu hóa hoặc các bệnh lý đường ruột khác.
- Cung cấp dữ liệu tham khảo cho bác sĩ: Trong quá trình thăm khám, việc thu thập dữ liệu về hình thái chất thải thường gặp nhiều khó khăn. Hệ thống có thể hỗ trợ bằng cách lưu trữ hình ảnh và phân tích ban đầu, cung cấp thông tin tham khảo trước khi thực hiện các xét nghiệm chuyên sâu.
- Ứng dụng trong môi trường y tế và nghiên cứu: Với khả năng phân tích nhanh và liên tục, hệ thống có thể được sử dụng tại các cơ sở y tế, phòng khám tiêu hóa hoặc trong các nghiên cứu về dinh dưỡng và sức khỏe đường ruột.

Kết luận
Dù vẫn còn một số hạn chế, hệ thống hiện tại đã chứng minh được tiềm năng trong việc hỗ trợ theo dõi sức khỏe tiêu hóa và cung cấp phân tích sơ bộ về tình trạng đường ruột. Việc tiếp tục mở rộng tập dữ liệu, nâng cấp mô hình AI, triển khai hệ thống web trên nền tảng trực tuyến và tối ưu hóa hiệu suất sẽ là những bước quan trọng để đưa sản phẩm vào ứng dụng thực tế.

Tiềm năng phát triển:

Sau quá trình thử nghiệm mô hình ban đầu, nhóm nghiên cứu đã ghi nhận một số hạn chế trong thiết kế và vận hành thực tế. Để tối ưu hóa khả năng ứng dụng, nhóm sẽ tiến hành các cải tiến quan trọng, tập trung vào ba khía cạnh chính: thiết kế phần cứng, nâng cấp mô hình AI và tối ưu trợ lý ảo.

1. Cải tiến thiết kế phần cứng:
Mô hình thử nghiệm ban đầu gắn trực tiếp lên bồn cầu nhằm tự động hóa quá trình thu thập và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, phương án này bộc lộ một số nhược điểm:
- Khó triển khai đồng bộ: Việc lắp đặt cố định vào bồn cầu đòi hỏi nhiều điều chỉnh về kích thước, kiểu dáng và cơ chế vận hành, gây khó khăn khi ứng dụng cho nhiều loại thiết bị vệ sinh khác nhau.
- Bảo trì phức tạp: Hệ thống cố định có thể gặp vấn đề về vệ sinh và bảo trì, đặc biệt trong môi trường ẩm ướt và thường xuyên tiếp xúc với nước.
- Chi phí sản xuất cao: Việc tích hợp đầy đủ các cảm biến và camera vào một thiết bị cố định làm tăng giá thành sản xuất, khiến sản phẩm khó tiếp cận với người dùng phổ thông.
Để khắc phục những hạn chế này, nhóm sẽ chuyển hướng thiết kế sang một bộ kit rời, nhỏ gọn hơn, có thể lắp đặt linh hoạt vào nhiều loại bồn cầu khác nhau hoặc sử dụng độc lập. Bộ kit sẽ hoạt động theo cơ chế chụp ảnh chủ động, trong đó người dùng có thể điều khiển thiết bị thông qua kết nối Bluetooth với điện thoại thông minh. Việc này mang lại các lợi ích sau:
- Giảm chi phí sản xuất, giúp thiết bị trở nên phổ biến hơn.
- Tăng tính linh hoạt, phù hợp với nhiều điều kiện sử dụng khác nhau.
- Dễ dàng bảo trì và vệ sinh, không làm ảnh hưởng đến kết cấu bồn cầu.
- Cải thiện trải nghiệm người dùng, cho phép họ chủ động sử dụng thiết bị khi cần, thay vì phụ thuộc vào hệ thống tự động hoàn toàn.

2. Nâng cấp mô hình AI và mở rộng tập dữ liệu
Độ chính xác của hệ thống phân tích hình ảnh hiện tại còn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện và thuật toán xử lý. Để cải thiện hiệu suất, nhóm sẽ triển khai các giải pháp sau:
- Chuyển sang mô hình AI tiên tiến hơn:
Mô hình nhận diện ban đầu sử dụng các phương pháp truyền thống hoặc mạng neural cơ bản. Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm sẽ ứng dụng YOLO (You Only Look Once) – một thuật toán nhận diện đối tượng mạnh mẽ, có khả năng xử lý ảnh thời gian thực với độ chính xác cao. So với các kiến trúc trước đây, YOLO giúp:
+ Cải thiện tốc độ xử lý, giảm độ trễ trong quá trình phân tích.
+ Tăng độ chính xác, đặc biệt với các mẫu dữ liệu phức tạp.
+ Nhận diện chính xác hơn ngay cả trong điều kiện ánh sáng và góc chụp khác nhau.
- Mở rộng tập dữ liệu với sự tham gia của chuyên gia y tế:
- Hiện tại, tập dữ liệu huấn luyện chủ yếu dựa trên các hình ảnh thu thập từ thử nghiệm nội bộ. Tuy nhiên, để đảm bảo độ tin cậy và tính khoa học, nhóm sẽ hợp tác với các chuyên gia y tế và bệnh viện nhằm thu thập và gán nhãn dữ liệu một cách chính xác. Điều này giúp mô hình học sâu hơn về đặc điểm của các loại chất thải, nâng cao khả năng phân loại theo thang đo Bristol và phát hiện các dấu hiệu bất thường liên quan đến sức khỏe.
- Tích hợp các chỉ số bổ trợ:
Bên cạnh hình ảnh, mô hình sẽ được tối ưu hóa để phân tích thêm các thông tin như màu sắc, kết cấu, tần suất xuất hiện, giúp cung cấp đánh giá toàn diện hơn về tình trạng sức khỏe người dùng.

3. Tối ưu hóa trợ lý ảo và cá nhân hóa khuyến nghị:
Một trong những mục tiêu quan trọng của hệ thống là cung cấp thông tin hữu ích cho người dùng về sức khỏe tiêu hóa. Hiện tại, trợ lý ảo vẫn còn hạn chế về khả năng phân tích chuyên sâu và đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa. Để nâng cao chất lượng phản hồi, nhóm sẽ thực hiện các cải tiến sau:
- Tối ưu hóa prompt và thuật toán xử lý ngôn ngữ:
Hệ thống hiện tại sử dụng mô hình ngôn ngữ để phân tích kết quả và đưa ra khuyến nghị dựa trên các mẫu dữ liệu có sẵn. Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm sẽ:
- Huấn luyện mô hình với tài liệu y khoa chính thống, giúp trợ lý ảo có thể phân tích kết quả theo hướng khoa học và đáng tin cậy hơn.
- Cung cấp khuyến nghị chi tiết và chính xác hơn:
Thay vì chỉ đưa ra cảnh báo chung chung, trợ lý ảo sẽ phân tích kỹ hơn về các yếu tố rủi ro, đề xuất các biện pháp cải thiện chế độ ăn uống, lối sống dựa trên dữ liệu thu thập được. Nếu phát hiện dấu hiệu bất thường nghiêm trọng, hệ thống có thể đề xuất người dùng tìm đến chuyên gia y tế sớm hơn, giúp ngăn ngừa các bệnh lý nguy hiểm.

4. Đánh giá hiệu quả lâm sàng:
- Thu nhập mẫu tại bệnh viện
- Mô hình nhận dạng đánh giá
- Các bác sĩ đánh giá độc lập dữ liệu

Kết luận
Với những cải tiến trên, nhóm nghiên cứu hướng đến việc phát triển một hệ thống giám sát sức khỏe tiêu hóa chính xác hơn, tiện lợi hơn và dễ dàng tiếp cận hơn. Việc chuyển đổi sang bộ kit linh hoạt, nâng cấp mô hình AI và tối ưu hóa trợ lý ảo không chỉ giúp tăng hiệu quả chẩn đoán mà còn mở rộng khả năng ứng dụng thực tế, góp phần nâng cao nhận thức và bảo vệ sức khỏe người dùng.

Tiêu chí về cộng đồng:

Cơ sở hạ tầng:

Thiết bị đầu cuối (Client Devices):
- Điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng có kết nối WiFi, Bluetooth
- Ứng dụng hoặc website hỗ trợ hiển thị kết quả phân tích
Hệ thống website:
- Hỗ trợ nhiều người dùng truy cập cùng lúc
- Giao diện thân thiện, dễ sử dụng
- Cho phép đăng nhập, lưu trữ và theo dõi dữ liệu
Máy chủ (Server):
- Hoạt động liên tục 24/7 để xử lý dữ liệu
- Có khả năng mở rộng khi số lượng người dùng tăng
- Lưu trữ dữ liệu an toàn, hỗ trợ truy xuất nhanh
Bảo mật và quản lý dữ liệu:
- Mã hóa dữ liệu khi truyền tải
- Xác thực người dùng để bảo vệ quyền riêng tư
- Sao lưu định kỳ để tránh mất dữ liệu
Khả năng mở rộng:
- Hỗ trợ thêm tính năng AI để cải thiện phân tích
- Tương thích với nhiều thiết bị trong tương lai
- Tối ưu hiệu suất để đáp ứng nhiều người dùng cùng lúc

Khoảng thời gian triển khai: 6 tháng

Website: https://drive.google.com/drive/folders/1eKn0USo9ne5pkTwO7qo-MmKnKjkt2IXB?usp=sharing

Tài liệu mô tả kỹ thuật https://drive.google.com/drive/folders/1edr3LQL_zbOT9AgHO0418twGDVSYdPg8?usp=sharing

Số người tham gia: 2