Theo đó, trong quá trình làm việc với Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP. Hồ Chí Minh, sinh viên ngành Cử nhân Kỹ sư phần mềm  RMIT Phùng Minh Tuấn đã phát triển thành công một tập hợp đầu cuối để nhận diện chữ viết trên bản quét bệnh án tiếng Việt - công nghệ giàu tiềm năng hỗ trợ việc đẩy mạnh số hóa bệnh án mà Chính phủ triển khai từ năm 2019.

Cậu sinh viên hiện đang học năm cuối tại khoa Khoa học và Công Nghệ  ở RMIT chia sẻ rằng "công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều nhưng hầu hết những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh và hiện có rất ít hay gần như không có phần mềm riêng cho tiếng Việt".

"Nhận diện chữ viết tay tiếng Việt về cơ bản thách thức hơn với tiếng Anh nhiều vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp", Tuấn cho hay.

khoa học công nghệ,sáng chế khoa học,giải mã chữ bác sĩ
Minh họa về cách vận hành kỹ thuật trạng thái oằn phối cảnh

Tuấn mất hơn ba tháng thử - sai - thử để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử. Trong quá trình nghiên cứu, Tuấn được sự hỗ trợ từ Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP.HCM.

Chúng tôi giải quyết những thách thức này bằng cách đẩy mạnh các nhiệm vụ khác nhau trên tập hợp nhận diện chữ viết", Tuấn nói.

khoa học công nghệ,sáng chế khoa học,giải mã chữ bác sĩ
Sinh viên Phùng Minh Tuấn đã mất hơn ba tháng “thử-sai-thử” để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử

"Chúng tôi áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ chung quanh. Quan trọng hơn là chúng tôi phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, và CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng sẽ giúp kết quả chính xác hơn".

Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn - Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh nhấn mạnh vào kết quả đầy hứa hẹn của công trình này.

 

Ông cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công cuộc số hóa các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại.

"Công trình mà Tuấn đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hóa hệ thống bệnh án", Tiến sĩ Minh cho hay. "Với sự trợ giúp của máy móc trong xử lý toàn bộ bệnh án, các cơ sở y tế có thể dần chuyển sang hệ thống điện tử mà không phải thay đổi quy trình đột ngột".

"Hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể số hóa dễ dàng sau đó".

Tiến sĩ Minh tin rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh nhân dễ dàng giữa các phòng ban sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết và tối ưu hóa điều trị, và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế.

"Và quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liệu ghi chép y khoa số hóa cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau", ông nói. "Thực tế, các bên hợp tác cùng chúng tôi là Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị và giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa".

Nhận xét về Tuấn, Tiến sĩ Minh cho biết: “Tuấn đã chứng tỏ được bản thân là một lập trình viên chuyên nghiệp và một người học hỏi nhanh. Tuấn đã mở rộng khối kiến thức về học máy của bản thân rất nhiều qua suốt sáu tháng thực hiện dự án”.

Với công trình này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình của bạn còn được thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế hạng A - the ACIS2020, Hội thảo AHT, cũng như Triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT.

Hoàng Thanh