Ứng dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt trong hồ sơ sức khỏe điện tử

Điều này vô cùng cần thiết cho các bệnh viện để tiếp nhận hồ sơ bệnh nhân, quản lý hồ sơ bệnh án và tích hợp thay thế cho giấy bảo hiểm y tế trong nhiều trường hợp quên, mất, hỏng,… bằn

BÁO CÁO

ĐỀ TÀI:

Ứng dụng hệ thống nhận diện khuôn mặt

trong hồ sơ sức khỏe điện tử

Giảng viên hướng dẫn: Ths Triệu Thu Hương

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Hồng Diệp

MSV: 21A4070012 - K21KTDTA

Hà nội, tháng 3 năm 2022

1

MỤC LỤC

I, XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ 3

II, ĐẶT VẤN ĐỀ 3

III, XÂY DỰNG 4

3.1 Mục đích và mục tiêu giải quyết vấn đề: 5

3.2 Giá trị mang lại: 5

3.3 Ưu điểm của ứng dụng AI nhận diện hình ảnh (Khuôn mặt) trên máy tính điện tử: 5

3.4 Xây dựng mô hình 6

3.5.Cách thu thập dữ liệu 6

IV, ĐÁNH GIÁ 7

4.1 Xác định danh tính bệnh nhân nhanh chóng 8

4.2 Giúp bác sĩ chuẩn đoán bệnh nhanh hơn 8

4.3 Giảm áp lực cho các chuyên gia y tế 8

I, XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ

Từ xa xưa, loài người luôn mơ ước có những cỗ máy hỗ trợ con người làm tất cả mọi thứ theo ý mình Cuối thế kỷ XIX, đầu thế kỷ XX, những nhà khoa học như

Leonardo De Vinci, Blaise Pascal, Albert Einstein, Isaac Newton, Galileo

Galilei, Alan Turing… đã bắt đầu nghiên cứu ra các phương pháp, cách thức, cỗ máy… giúp loài người thực hiện giấc mơ đó Ngày nay, chúng ta gọi việc ứng dụng đó là trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence – viết tắt là AI) AI được ứng dụng trong rất nhiều hoạt động và lĩnh vực khác nhau như: lĩnh vực toán học, vật lý lượng tử, sinh học di truyền, hóa học phân tích, Đối với hoạt động nghiên cứu ứng dụng, với các thành tựu trong các lĩnh vực như xã hội, quân sự, kinh tế, giao thông,… Đặc biệt trong ngành y tế, AI đã

hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y khoa, dự báo dịch bệnh, xem xét tác động chính sách… Hệ thống thị giác máy có khả năng nhận dạng được từ hình ảnh: các xác lập vị trí của các đối tượng này Hệ thống thị giác máy có

các chức năng: nhận biết đối tượng; định vị đối tượng trong không gian; bám, điều hướng, theo dõi đối tượng chuyển động; và đoán nhận hành vi của đối tượng Điều này vô cùng cần thiết cho các bệnh viện để tiếp nhận

hồ sơ bệnh nhân, quản lý hồ sơ bệnh án và tích hợp thay thế cho giấy bảo hiểm y tế trong nhiều trường hợp quên, mất, hỏng,… bằng nhận diện hình ảnh (khuôn mặt) trên máy tính điện tử.

II, ĐẶT VẤN ĐỀ

Hiện nay, với tình hình dịch bệnh diễn ra phức tạp, số lượng bệnh nhân đến thăm khám càng tăng cao, tạo áp lực rất lớn cho bệnh viện Chính vì thế bệnh viện nên đưa các ứng dụng thành tựu khoa học công nghệ, các giải pháp thông minh của trí tuệ nhân tạo (AI) để thay con người tiếp nhận các

hồ sơ bệnh án điện tử Bệnh viện có thế ứng dụng sinh trắc học – nhận diện khuôn mặt trong quá trình tiếp đón bệnh nhân đến khám chữa bệnh.

Các bệnh viện có thế liên kết với nhau ứng dụng giải pháp AI này để tạo ra một hệ thống làm việc thông minh, tạo môi trường thoải mái cho bệnh nhân

và cho cán bộ công nhân viên y tế trong bênh viện Bệnh viện sẽ xây dựng riêng một khu vực để bất cứ ai đến bệnh viện thông qua phầm mềm AI này trước khi quá trình thăm khám của mình diễn ra.

III, XÂY DỰNG

Để dự án này có thể thành công, các bệnh viện liên kết phải xây dựng dữ liệu lưu trữ hồ sơ của bệnh nhân và hiện đại hoá các trang thiết bị thích hợp để đưa dự án này thực tiễn.

Mỗi khi bệnh nhân đến thăm khám chữa bệnh sẽ sử dụng phần mềm ứng dụng AI Sau khi quét mặt xong, phần mềm sẽ nhận dạng khuôn mặt Nhận diện xong, phần mềm sẽ phân tích:

- Nếu là bệnh nhân đã có lưu trữ hồ sơ điện tử rồi thì phần mềm sẽ liên kết với dữ liệu và sau đó hiện lên toàn bộ thông tin cá nhân, lịch sử khám bệnh, bệnh án (nếu có),…sau đó hiện lên các hướng dẫn Chẳng hạn như sau Bạn đến đây với mục đích gì? (Tái khám/ Khám bệnh mới/ Lấy thuốc/ Mục đích khác) Với mục đích ban đầu, phần mềm tích hợp hỏi sâu thêm các câu hỏi liên quan đến mục đích đó Tuỳ vào câu trả lời mà hướng dẫn đến khu vực thăm khám thích hợp và có thể lấy số thứ tự chờ tự động của khu vực mình thăm khám luôn Với ứng dụng bệnh viện nhanh chóng kiểm soát luôn số lượng bệnh nhân đến thăm khám mỗi ngày.

- Nếu là người đến lần đầu tiên, phần mềm quét mặt xong cũng hỏi xem đến đây với mục đích gì Sau khi nhận được câu trả lời, phần mềm phân tích nó và chỉ dẫn người bệnh đến khu vực thích hợp Với người đến khám chữa bệnh, sau khi quét mặt phần mềm hướng dẫn tạo hồ sơ bệnh án điện tử Đối với bệnh nhân đến đầu tiên, nhờ có sự chỉ dẫn có thế giúp tránh mất thời gian đi tìm lòng vòng Đối với bệnh viện, bệnh viện kiểm soát tốt hơn tình hình người ra vào

bệnh viện, tránh được tình hình “cò” gây mất trật và hơn nữa kiểm soát tốt hơn tình hình an ninh cho bệnh viện, tránh tình trạng trộm cắp.

3.1 Mục đích và mục tiêu giải quyết vấn đề:

• Quá trình tiếp nhận hồ sơ ở các bệnh viên được diễn ra nhanh

chóng, ít tốn công sức, giúp quá trình thăm khám nhanh hơn.

• Tìm kiếm, và lữu trữ hồ sơ bệnh án thuận tiện và khoa học, khó xảy

ra rủi ro.

• Hạn chế dịch bệnh Covid- 19, giảm thiểu nỗi lo cho người bệnh mỗi khi tới bệnh viện.

• Khi tới bệnh viện không cần mang thẻ BHYT vẫn có thể được hưởng các quyền lợi đã có từ khi mua BHYT.

3.2 Giá trị mang lại:

• Giúp cho các bệnh nhân khi tới bệnh viện được thăm khám nhanh nhất có thể, hỗ trợ họ được hưởng các quyền lợi từ BHYT mà không cần xuất trình thẻ BHYT.

• Rút ngắn các thủ tục, quy trình trong bệnh viện để tiết kiệm thời gian và nhân lực (Giảm thiểu tối đa công việc cho nhân viên, tăng hiệu quả nghiệp vụ).

• Tạo môi trường làm việc khoa học, hợp lý, tiết kiệm thời gian và công sức (Sử dụng trí tuệ nhân tạo AI).

• Phòng tránh các loại dịch bệnh lây nhiễm qua việc tiếp xúc, giao tiếp.

3.3 Ưu điểm của ứng dụng AI nhận diện hình ảnh (Khuôn mặt) trên máy tính điện tử:

• Thao tác nhanh

• Tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí.

• Có thể sử dụng cho nhiều bộ phận và bộ phận liên quan.

• Hệ thống quản lý và làm việc được đồng nhất, tương đối chính xác và

rõ ràng.

• Tạo ra một môi trường hoạt động, làm việc khoa học.

• Thay thế được thẻ BHYT

3.4 Xây dựng mô hình

- Thu thập dữ liệu là một bước quan trọng để xây dựng mô hình AI với ứng dụng nhận diện khuôn mặt từ đó xây dựng một hệ thống y tế thông minh, hiện đại và thuận tiện hơn.

- Các dữ liệu cụ thể của mô hình nhận diện khuôn mặt trong hồ sơ sức khỏe điện tử bao gồm:

• Cần có hình ảnh khuôn mặt của bệnh nhân

• Thông tin cá nhân: Họ và tên, năm sinh, số căn cước công dân/cmnd, dân tộc, giới tính, nghề nghiệp, địa chỉ, tên người chăm sóc chính (người giám hộ),

• Thông tin tình trạng sức khỏe: nhóm máu, dữ liệu tiền sử và các yếu

tố liên quan sức khỏe (tiền sử bệnh tật, dị ứng ); dữ liệu chỉ số sinh tồn, chỉ số nhân trắc học (cân nặng, chiều cao, BMI, huyết áp ).

• Thông tin liên lạc: số điện thoại cá nhân, số điện thoại người giám

hộ, email

- Gán nhãn dữ liệu

• Từng bệnh nhân sẽ được gán nhãn và mã hóa riêng với thông tin của mỗi người ứng với ảnh chụp.

• Hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng sinh trắc học để định vị các đặc điểm khuôn mặt từ một bức ảnh Sau đó so sánh thông tin với cơ sở dữ liệu của các khuôn mặt đã ghi nhớ để tìm một kết quả trùng khớp, hệ thống sẽ phân tích 68 điểm sinh trắc của một khuôn mặt như khoảng cách giữa 2 mắt, khoảng cách từ trán đến cằm, chiều dài, chiều rộng mặt,…

3.5.Cách thu thập dữ liệu

• Thu thập ảnh chụp các tất cả bệnh nhân

• Lấy thông tin từ thẻ bảo hiểm y tế

• Lấy thông tin thủ công từ người dân khám lần đầu hoặc trường hợp

• Lấy thông tin từ các hệ thống các cơ sở khám, chữa bệnh mà bệnh nhân từng thăm khám và đang thăm khám

Xác định kỹ thuật để triển khai

Huấn luyện cho mô đun nhận diện khuôn mặt của từng bệnh nhân khi thăm khám hoặc tái khám Mô hình nhận diện khuôn mặt gồm hai mô đun chính sau:

• Mô đun 1: Phát hiện khuôn mặt trong hệ thống sau khi quét, tiền xử lí hình ảnh, trích chọn đặc trưng của khuôn mặt, sử dụng 68 điểm sinh trắc học để nhận diện, từ

đó huấn luyện mô hình nhận diện các đối tượng, lưu hình ảnh vào cơ sở dữ liệu

•Mô đun 2: Nhận diện khuôn mặt đã phát hiện là ai, sử dụng mô hình nhận diện, từ đó mỗi khuôn mặt sẽ được gán nhãn với các dữ liệu đã được thu thập kèm theo đó là hồ sơ sức khỏe của họ.

- Vì tập dữ liệu hỉnh ảnh của các bệnh nhân rất lớn nên chúng ta sẽ phân chia dữ liệu học cho mô hình: Training set (70%) và Test set (30%)

- Học có giám sát là phương pháp sử dụng những dữ liệu đã được gán nhãn

từ trước để suy luận quan hệ giữa đầu vào và đầu ra Do đó mô hình sử dụng kĩ thuật học có giám sát vì mỗi hình ảnh khuôn mặt sẽ được gán nhãn với mỗi hồ sơ sức khỏe điện tử của từng bệnh nhân.

IV, ĐÁNH GIÁ

Giải pháp nhân diện khuôn mặt đang ngày được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như máy chấm công, máy đo thân nhiệt Những giải pháp này phần nào giúp hoàn thiện bộ máy vận hành tại các doanh nghiệp, đơn vị kinh doanh và hỗ trợ nhà quản trị trong khâu vận hành của tổ chức Ngoài ra việc đầu tư vào nhận diện khuôn mặt còn gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp với đối

thủ trong việc tăng trải nghiệm khách hàng Tuy nhiên trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nhận diện khuôn mặt còn đóng vai trò, ý nghĩa to lớn hơn khi ảnh hưởng đến cuộc sống của bệnh nhân, hay trong ngành y tế nước nhà.

Dưới đây là một số lợi ích của nhận diện khuôn mặt mang lại cho các cơ sở y tế:

4.1 Xác định danh tính bệnh nhân nhanh chóng

Khi bệnh nhận bước chân vào cơ sở y tế, họ có thể được nhận diện ngay thông tin và lịch sử khám chữa bệnh mà không cần thiết phải điền vào giấy

tờ khai báo như trước đây Việc này sẽ giúp giảm bớt quy trình thủ tục cho bênh nhân Qua đó tránh việc gây mất thời gian và tiết kiệm chi phí, thay thế cho nhiều giấy tờ như bảo hiểm, hồ sơ bệnh án… những giấy tờ mà có khả năng đánh mất hoặc quên không mang theo Từ đó chủ động hơn trong việc cung cấp sản phẩm/ dịch vụ đến cho bệnh nhân.

4.2 Giúp bác sĩ chuẩn đoán bệnh nhanh hơn

Từ lịch sử khám bệnh trong hồ sơ điện từ có sẵn, bác sĩ dễ dàng có được những dữ liệu từ bệnh nhân ở những lần thăm khám trước qua đó chuẩn đoán một các dễ dàng hơn Điều mà trước đây bệnh nhận đều phải kê khai, hay ghi vào sổ khám bệnh nhưng dễ dàng bị thất lạc.

4.3 Giảm áp lực cho các chuyên gia y tế

Làm việc trong môi trường y tế với hàng trăm bệnh nhân mỗi ngày khiến cho các chuyên gia y tế cảm thấy mệt mỏi và kiệt sức Bằng việc sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt vào phân tích trạng thái cảm xúc, các tổ chức y tế sẽ đánh giá được trạng thái của các chuyên gia y tế từ đó xây dựng kế hoạch công việc phù hợp hơn.

Bằng cách này các tổ chức y tế có thể đảm bảo rằng mọi nhân viên đều được chăm sóc và có trạng thái sức khỏe, tinh thần tốt để tập trung vào việc khám, chữa cho bệnh nhân tốt hơn.

Giải pháp nhận diện khuôn mặt ở bệnh nhân giải quyết nhiều vấn đề lâu nay

ở các cơ sở y tế, tăng độ tiện ích trong dịch vụ khám và chữa bệnh, bắt kịp

đúng xu hướng của thế giới khi áp dụng trí tuệ nhân tạo ở nhiều lĩnh vực, tạo động lực cho sự phát triển của nghành AI – Trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam.

Tài liệu tham khảo:

1, Hệ thống nhận diện khuôn mặt

https://www.alsok.com.vn/vi/service/facial-recognization-

system/?fbclid=IwAR1U8g2zDSs2_7g9zk-DzVvMGHEo_d6-VfvBXZ9l5Wcyr0jyQ81iLjX9NVg

2, Triển khai bệnh án điện tử theo Thông tư số 46/2018/TT-BYT của Bộ Y tế

https://ehealth.gov.vn/Index.aspx?action=Detail&MenuChildID=391&Id=4262

&fbclid=IwAR3aj3FgJfCZZi5gOeemNcZ1KnzrotHePm8DbMDAqVAXV_D8r f6OSqfYmG0

3, Ứng Dụng Công Nghệ Nhận Diện Khuôn Mặt Trong Ngành Y Tế

nganh-y-te/?fbclid=IwAR2O- yHzmbZYE927HiPDGVqk-oaD9gbPdHopbd1sKWQpWHShn1qTscAisvI