Đó là ứng dụng có tên Mecognize của nhóm sinh viên Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐH Quốc gia TP.HCM). Dự án vừa giành giải nhì trong một cuộc thi phát triển các ý tưởng, dự án công nghệ thông tin cho sinh viên các trường ĐH tại TP.HCM.

3 giây quét mọi thông tin

Bạn Bùi Văn Hưng (22 tuổi) - sinh viên năm 4, thành viên nhóm - chia sẻ mục tiêu lớn nhất của dự án là giúp người bệnh dễ theo dõi các đơn thuốc và có kênh thuận tiện quản lý lịch sử đơn thuốc của mình. 

Về thao tác, người dùng chỉ cần chụp ảnh đơn thuốc mà mình được nhận từ bác sĩ. Hệ thống sẽ xử lý và nhập liệu vào app đúng các thông tin có trên đơn gồm các chẩn đoán, ngày kê đơn, tên thuốc, liều lượng và cách dùng của từng loại theo chỉ định.

Không chỉ giúp người dùng thuận tiện theo dõi hơn so với trên toa giấy truyền thống, ứng dụng còn tổng hợp nhiều thông tin liên quan về các loại thuốc được bác sĩ kê trong toa giúp cho người dùng có thêm các kênh tham khảo. 

Chỉ cần nhập tên thuốc vào mục tra cứu, app sẽ truy vấn trong cơ sở dữ liệu và trả kết quả về cho người dùng ngay tức thì.

Bạn Nguyễn Nhật Cường - sinh viên năm 4, thành viên nhóm - cho biết thêm ứng dụng Mecognize còn hoạt động như một y tá cá nhân. 

Từ thông tin trích xuất, app sẽ lên một lịch uống thuốc hằng ngày riêng cho từng người dùng. Khi đến giờ, ứng dụng sẽ thông báo trên điện thoại để nhắc nhở uống thuốc. 

Người dùng còn có thể lưu trữ, truy xuất nhiều đơn thuốc cùng lúc và hình thành lịch sử sử dụng thuốc của mình, tránh thất lạc như với những toa giấy.

Huấn luyện từ hơn 2.000 đơn thuốc

Năm thành viên trong nhóm dự án xuất phát từ nhiều chuyên ngành khác nhau, gồm ba bạn thuộc chuyên ngành thị giác máy tính, một học phần mềm và một học hệ thống thông tin. 

Bạn Nguyễn Thị Ngọc Diệu - sinh viên năm 4, thành viên dự án - cho biết khi kết hợp với nhau, ba thành viên sẽ tập trung vào mô hình xử lý đơn thuốc và hai bạn sẽ đảm nhiệm viết app. Trong đó, phần mô hình xử lý "ngốn" thời gian của các bạn nhiều nhất, đến khoảng nửa năm.

Bạn Nhật Cường giải thích 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.

Để giải quyết vấn đề trên, 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. 

Ngoài ra, nhóm còn tìm hiểu một số mô hình học sâu như CRAFT, PAN-Net, DB-Net xử lý chữ trên ảnh. Cùng với đó là mô hình ngôn ngữ ký tự hai chiều (bidirectional character-based model) giúp app khắc phục được lỗi chính tả nếu có trong đơn thuốc.

"Nhóm đã huấn luyện cho hệ thống tự học từ hơn 2.000 đơn thuốc từ các bệnh viện, phòng khám khác nhau. Chúng mình 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 bọn mình. 

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.

Giảng viên cùng sinh viên lên núi làm nghiên cứu khoa học

Giáo sư K. David Harrison, Phó hiệu trưởng Đại học VinUni, đã đưa sinh viên từ Hà Nội vào tận Kon Tum ăn ở, làm việc cùng đồng bào dân tộc Ba Na để tìm hiểu, nghiên cứu văn hóa bản địa.