Nam sinh dùng AI ‘đọc chữ bác sĩ’, số hóa hàng nghìn hồ sơ bệnh án

Chỉ với 20 giây để đọc hiểu chữ viết tay của bác sĩ rồi tự động điền dữ liệu, ứng dụng AI của Gia Minh và bạn bè đã số hóa khoảng 5.000 hồ sơ bệnh án khám răng học đường, giúp dễ theo dõi việc điều trị.

Nguyễn Hoàng Gia Minh hiện là học sinh lớp 12 trường liên cấp Newton, Hà Nội. Em cùng nhóm bạn phát triển hệ thống SmileScan tự động nhập thông tin bệnh án cho Operation Smile Việt Nam – tổ chức phi chính phủ, phẫu thuật miễn phí cho trẻ em và thanh thiếu niên mắc dị tật bẩm sinh vùng hàm mặt (như sứt môi, hở hàm ếch).

Hệ thống dùng camera điện thoại để quét và nhận diện chữ viết trên bệnh án, tự động điền các trường dữ liệu rồi lưu trữ. Quá trình này với mỗi hồ sơ khoảng 20 giây. Ngoài ra, hệ thống tự động thống kê bằng biểu đồ, cho thấy số lượng bệnh nhân được chữa trị và những vị trí răng hỏng phổ biến.

“Ý tưởng của chúng em là giúp các y bác sĩ rút ngắn thời gian làm việc và dễ dàng theo dõi quá trình điều trị, không mất công tìm hồ sơ”, Gia Minh nói.

Minh cho biết tham gia các hoạt động tình nguyện từ năm lớp 9, bắt đầu với công việc hỗ trợ sắp xếp phòng khám di động ở Operation Smile Việt Nam. Nam sinh cho hay mỗi đợt khám diễn ra trong 4 ngày, với 2.500-4.000 em nhỏ. Còn với các đợt phẫu thuật, từ khoảng 270 hồ sơ, 130-150 em được chọn. Quan sát một thời gian, Minh nhận ra các y, bác sĩ vẫn lưu trữ hồ sơ bằng giấy hoặc gõ bệnh án trong bảng excel.

“Việc này gây khó cho tổ chức, y bác sĩ và tình nguyện viên khi thống kê, đánh giá lịch sử bệnh án và báo cáo y tế liên quan”, Minh nhìn nhận.

Do đó, từ tháng 9 năm ngoái, Minh và nhóm bạn phát triển một ứng dụng tích hợp trí tuệ nhân tạo, dùng mô hình ngôn ngữ lớn để quét, nhận diện chữ viết tay và tự động đưa thông tin vào cơ sở dữ liệu.

Khó khăn nhất, theo Minh là làm sao để nhận diện “chữ bác sĩ” và các thuật ngữ chuyên ngành.

“Mỗi bác sĩ có một kiểu viết riêng, dùng nhiều thuật ngữ nên nếu không có kiến thức y tế thì không đưa câu lệnh chuẩn xác được”, Minh kể, lấy ví dụ “bôi veni” có nghĩa là “bôi vecni fluor” hay chữ “F” nghĩa là “bôi Fluoride”.

Để khắc phục, em và bạn lập một bảng tổng hợp các thuật ngữ mà bác sĩ hay dùng, đồng thời chụp gần 2.500 bộ hồ sơ bệnh nhân để làm dữ liệu huấn luyện.

“Mục tiêu là bất kỳ ai, kể cả tình nguyện viên hậu cần bình thường, không có chuyên môn y tế cũng có thể dùng để nhập liệu”, Minh nói.

Sau nhiều lần cải tiến, cùng sự hỗ trợ của chuyên gia, hệ thống đạt độ chính xác 90%, được kiểm chứng khi nhập dữ liệu từ các đợt khám ở Quảng Ngãi và Huế, hồi tháng 5. Dự án sau đó giành giải trình bày xuất sắc tại một hội nghị nghiên cứu khoa học trẻ ở Nhật Bản.

Trên website, Operation Smile Việt Nam cho biết dự án đã số hóa khoảng 5.000 hồ sơ viết tay, đánh giá cao nỗ lực ứng dụng công nghệ vào giải quyết những bài toán thực tế trong chăm sóc sức khỏe cộng đồng của nhóm học sinh.

Hệ thống sẽ được tiếp tục phát triển, đưa vào các dự án số hóa của Operation Smile Việt Nam trong hai năm tới, với khoản tài trợ 35.000 USD từ Amazon.

Thời gian tới, Minh và bạn bè dự kiến giải quyết tiếp bài toán số hóa hồ sơ phẫu thuật.

“Hồ sơ này nhiều thông tin, qua nhiều quy trình như nhập viện, khám sàng lọc cho đến chẩn đoán nên việc quy dữ liệu về một đầu mối là một thử thách lớn”, Minh chia sẻ, kỳ vọng mở rộng hệ thống đa ngôn ngữ để áp dụng đồng bộ chương trình khám răng ở các quốc gia khác.

Doãn Hùng