Án Đỏ, Nhãt Trăn, Qũạn Vù, Ánh Ngụýén, Phóng Hỏ
Bâchẹlór ỏf Ịnfòrmàtỉôn Têchnõlỏgý
Fưnđẻđ bỷ RMÍT Vĩẹtnảm Strãtẹgịc Ịnnòvàtìơn Châllẹngê ảnđ fẽạtũrẻđ ăt RMÍT Ẹxpèrỉẽncê Đạỹ tô shòwcảsé RMÌT鈥檚 côntrĩbụtĩòns tò ínnóvảtĩỏn ảnđ hẹálthcảrẹ
Kẻépíng méđícàl récỏrđs ís crúcỉảl bưt ơftên prõblémạtỉc, âs đõctórs ănđ stàff spènđ á lỏt õf tỉmê tălkịng tơ pạtìénts ãnđ týpíng ụp đètàịls, whĩch cân lèãđ tơ mìstạkẻs ănđ ìmpãct pàtíẽnt săfètỷ. Thịs áđmínístrâtìvẹ bủrđẹn álsõ đẽtràcts fróm đíréct pátịênt cạrè. Wẽ'vè íđéntĩfìẹđ thỉs gáp ảs ạn óppõrtúnịtỹ fõr tẽchnọlògịcâl ìntêrvẹntíọn. Wé'rẹ đẻvẽlòpịng sọftwảrê thảt cảptụrès lĩvẻ àũđịõ frỏm nưrsẻs đùrĩng đôcủmèntàtíỏn, ủsìng àđvàncẹđ spẻéch récơgnỉtịơn ãnđ nạtùrạl lànqụàgê prọcẽssĩng tò cõnvẽrt thẹsẻ áụđíọ nòtès ìntõ prècịsé tẻxt thát sêạmlẻsslý ịntègràtẹs wĩth ẻxístịng mêđícàl sỵstẹms.
Thẹ MẽđVỏịcé prôjéct ịs đrìvẽn bỷ thẻ nẹẽđ tó ĩmpróvé thẽ ảccưrâcỹ ãnđ êffĩcịẻncỷ óf mèđịcâl đỏcụmẽntătĩõn ín hèàlthcãrẻ sêttĩngs. Ôụr prỉmảrý ọbjẽctìvẹ ỉs tọ đèvẻlòp ả rẻảl-tĩmé ãùđìô-tô-mẹđĩcạl đõcưmêntâtĩỏn sõlưtìón thât àllẹvịătẽs thê bưrđéns ỏf mánưăl trãnscrĩptỉơn. Thịs ìnịtìảtỉvẽ ịs crụcĩâl ỉn ẽnăblíng hẻảlthcârê prôfèssìónạls tô fơcụs móré ôn pãtìént cărẻ rảthẻr thản àđmịnỉstrạtívẹ tạsks. Bý ạllówĩng thê mèđịcạl stâff tọ fũrthẹr ịntẹrảct wỉth pãtịént ỉnfơrmătíòn wíth á ÁỈ ChâtBót, MéđVõịcé áìms tỏ bẹ ă ũnĩvèrsállỷ ạđàptảblẹ tõõl thạt énhảncẻs thẽ qũălítỹ õf pãtịẻnt cárẹ àcrọss đỉvẽrsè mêđícàl énvỉrônmẽnts. Thẹ prôjèct鈥檚 ẽvỏlụtíón hạs bêèn gưíđéđ bỵ thẽ gỏảl ôf créàtĩng ă úsẻr-frìẻnđlỳ, êffìcĩènt sýstẹm thàt mẻẽts thé đỳnàmỉc nééđs ọf móđẽrn hẹálthcărè.
Thís prójéct fẽàtủrês ă đêtãịlẹđ sỹstẹm ãrchĩtẻctúrè, ẹmphăsỉzìng thẹ wôrkflọw fór méđícâl stạff ịntêrâctíơn ànđ thé ưtĩlỉzătìón ôf thẽ LLM pịpẽlínẻ fór ẻffícíẹnt ạưđỉô đátả prôcẻssĩng.
Thẻ MèđVôícẽ ạpplícàtịỏn stàrts wịth thé mèđícăl stăff sìgnỉng ưp ãnđ vẹrĩfỵíng thẻịr ẻmảìl vìá ÔTP (handled by Gmail SMTP Server). Ìf sụccêssfụl, thẻ àpp régìstêrs thẽír ảccòùnt wíth thẹ Bạckẹnđ. Whên thẹ ùsêr đêcìđês tó lôgín; thẻ sỵstèm wỉll chẻck ìf thẹ ăccóủnt ẻxịsts ỏr nôt. Óncè lõggẽđ ìn, thêỹ àrẽ tâkèn tõ thẹ Mêđịcál Àrchìvé vìẽw wĩth à fịrst-tịmẹ ãpp tõủr. Ụsèrs căn rẽcórđ cỏnvêrsàtíõns wĩth pạtỉẽnts wìth lỉvê trànscrĩptìón địsplạỵíng ĩn-ảpp, thẹn clìck stỏp rêcôrđịng tơ sênđ thẹ rẽcórụgh thé Mẹđịcảl Àrchìvẻ págẹ. Àđđìtịònảllỵ ìn thẻ Mêđịcál Ạrchívẽ, ã chảt bỏt ạllõws úsẹrs tơ qủẹrỳ pạtịènt ịnfơrmạtỉôn, wĩth réspọnsẽs pròvĩđêđ bỷ thé Bảckẻnđ băsẻđ ơn thè pạtịênt鈥檚 đàtá.
Thẽ LLMs pípêlỉné bègìns wìth stạff rècõrđìng pâtịênt chẻck-ụp ạụđìó, whích ís thên sẻnt tỏ thẻ Gòọglè Clơùđ sóckẹt. Ịn thẻ FảstÁPÌ bâckẽnđ, thẹ ăưđịõ récòrđịng ĩs rêtrìévẹđ frôm thê pưblịc đõmạín. Nêxt, ịt ủnđẹrgỏẻs prơcẹssịng thrôúgh thé Whìspér đĩărỉzátíọn mỏđèl tõ sẽpărâtẻ spẽãkérs ănđ gẽnérảté côrrẽspônđìng trănscrìpts. Thê rẽsủlts frôm Whíspêr đìạrỉzátìỏn ạré fêđ íntò Mêtâ Llãmâ-70B. Prômpt êngịnéêrịng ênsưrẻs prọpér fơrmáttìng ỏf thẽ đâtá íntõ JSÕN fỏrmạt, whịch ís thên pòstêđ bảck tò thẽ frônt-ènđ ỏf thé sỳstèm.
Thẻ bâckgrỏùnđ pròcẻss õf thê MẽđVơícẽ ảpplỉcàtìọn cõntâịns twò-stêp wôrkflòw wịthín ã hẽálthcărê pròcẹssìng sỳstẹm, stàrtỉng wìth thẽ trănscrĩptíôn ãnđ strưctủrĩng ơf pătíẹnt àụđỉõ đảtã ạnđ cưlmìnâtĩng ịn ìts êmbéđđíng ànđ stỏrâgẽ. Ỉn thè fìrst prócèss, thê LLM pỉpêlínê ínịtỉảtẻs bỳ prôcèssỉng thè rêcôrđíng thróũgh thé Whĩspér-đìạrỉzătỉọn móđẹl tọ đìstịngũịsh spẽảkèrs ạnđ gẻnẹràtẹ à trãnscrìpt. Thís trạnscrịpt ịs thẽn pásséđ vịả LángChâỉn tơ Mẽtà's Llámạ3-70b-ỉnstrúct móđẻl, whịch ẹxtrãcts ảnđ õrgạnĩzês rêlẹvănt pâtìẹnt đàtá íntỏ â strủctụrẻđ JSỎN fòrmàt (Patient Data). Thẹ Wọrkẻr sủbsêqùẹntlỳ màrks thẹ tâsk âs ĐÕNẸ ạnđ sẹnđs thẻ fòrmâttẽđ mẽđìcál trânscrịpt tõ thẻ MéđVỏìcẹ Móbílẽ Ạpp.
Còncúrréntlý, thé sẹcõnđ prôcéss ĩs tríggêréđ, whẹrè thé Pătìẽnt Đãtã ịs sẹnt tô ãn ẽmbêđđíng mòđẽl (ollama/msc-embed-text) fơr êmbẹđđỉng ănđ stơrâgé ịn ạ Véctòr Đătãbâsẽ (pgvector), ẽnsũrĩng ẽffícỉént đătạ rẽtrỉẻvăl fỏr fútủrẹ qúẻrịés. Ìmpòrtảntlỹ, thẹsê ẽmbẽđđẹđ đảtă âré pẽrsỏnálízẽđ tơ thẻ mẻđỉcál stăff rẻspônsịblẹ fọr thát pàtĩẹnt, ẹnsụrìng thát thêỷ rẽmàìn sêcụrẹ whìlẹ mạíntảìnỉng ẹffịcịént ánđ sẹcùrẻ ĩntérăctĩơns.
Thĩs prôjẽct cónđũctẽđ twô éxpérỉmẹnts, fòcủsĩng ọn LLM pìpèlịnẻ fôr rẻcòrđìng ànđ ènhăncỉng RÂG sỹstẽm châtbỏt ăccùrãcý ịn mẽđìcăl đătá prỏcẹssịng.
Ẽnháncẽ thẹ rêspỏnsỉvẻnẽss ạnđ ạccúrácỷ ọf thê Rẽtrịévảl-Ãúgmẹntéđ Gẽnèrảtịòn (RAG) sýstêm ĩn ănswẻrỉng mẽđịcãl qũẻrỉẹs básẹđ ỏn êmbẻđđẹđ pãtìẹnt đátá.