Sinh viên dùng công nghệ để giải mã... chữ viết tay của bác sĩ!

Tuấn cho biết 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. Có rất ít, thậm chí 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 vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp”.

Để giải quyết những thách thức này, Tuấn đẩy mạnh các nhiệm vụ khác nhau trên tập hợp nhận diện chữ viết. Tuấn đã 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 phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy (machine learning) bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, 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.

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. 

Hỗ trợ công cuộc số hóa các cơ sở y tế và bệnh viện 

Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh, giảng viên khoa Khoa học và Công nghệ, Trường ĐH RMIT, đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn, 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 này 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 nói.

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, 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 Minh 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”, tiến sĩ Minh cho biết.

Với công trình giúp số hóa chữ khó đọc của bác sĩ trên bệnh án này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình còn được giới thiệu thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế.