Gửi bình luận
Sinh viên Nguyễn Nhật Cường cho biết, một trong những thách thức nhất khi nhóm xây dựng mô hình xử lý là giải quyết bài toán trích xuất thông tin từ hình ảnh. Nhiều hình ảnh đơn thuốc người dùng chụp bị mờ, mất nét, không ngay ngắn hoặc ảnh có chữ bị đứt khúc.
Tất cả đều gây khó khăn cho hệ thống nhận diện nhưng app lại không thể bắt buộc người dùng phải chụp ảnh đúng theo cách duy nhất. Nhóm buộc phải thử nghiệm nhiều phương pháp xử lý ảnh để làm nét, khử nhiễu cho mọi bức ảnh đơn thuốc mà người dùng gửi đến.
Nhóm đã huấn luyện cho hệ thống tự học từ hơn 2.000 đơn thuốc từ các bệnh viện, phòng khám khác nhau. Nhóm lựa chọn các mẫu đơn thuốc đa dạng để phần mềm có thể được huấn luyện tốt nhất. Đây cũng là điểm khác biệt của dự án.
“Một số nhà thuốc đã phát triển các phần mềm xử lý đơn thuốc cho nhân viên của họ, nhưng chỉ dùng được với mẫu đơn thuốc nội bộ, không thể dùng với những mẫu từ các đơn vị khác” - Cường nói.
ThS Lê Ngọc Thành nhận định, trong thời gian tới, dự án này còn nhiều tiềm năng phát triển với các nhóm sinh viên tiếp theo. Chẳng hạn, app có thể cung cấp thêm cho người dùng các tác dụng phụ của thuốc hoặc kiểm tra chéo với tiền sử bệnh của bệnh nhân.
Dựa trên phần chẩn đoán, app còn có thể đưa gợi ý lời khuyên sức khỏe, các thói quen nên và không nên cho người dùng. Xa hơn nữa, dự án có thể tiến tới hình thành chatbot tư vấn sức khỏe cho các trung tâm y tế, bệnh viện...
Sau thành công ở giải thưởng này, nhóm sinh viên dự kiến sẽ dành thời gian tập trung nâng cấp, cải thiện độ chính xác của ứng dụng và tích hợp thêm nhiều tính năng như một kênh hỗ trợ y tế cho người bệnh như chatbot. Để làm được điều này chỉ cần thu thập đủ dữ liệu để AI có thể phân tích và đưa ra lời khuyên cho người bệnh.
