Submitted by
quantri
on
Bảng thi
Trung học PT
Địa chỉ tác giả, nhóm tác giả
THPT Thái Thuận, TP Bắc Giang
Đạt giải Tỉnh
Giải nhì
Tác giả, nhóm tác giả
Trịnh Ngô Trung
Thuyết minh tóm tăt..
Tính mới, tính sáng tạo:
Mô hình tự động nhận diện căn cước công dân (CCCD) của bệnh nhân thông qua camera hoặc thiết bị quét; truy xuất thông tin cá nhân từ cơ sở dữ liệu và hoàn tất thủ tục đăng ký một cách nhanh chóng, đảm bảo chính xác và tiết kiệm thời gian.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích ảnh X-quang, tự động phát hiện và đánh dấu các vùng bất thường; đưa ra xác suất mắc bệnh và so sánh với các ảnh chụp trước đó để theo dõi tiến triển bệnh; có khả năng hiểu và phản hồi các mô tả triệu chứng từ bệnh nhân; giải đáp các câu hỏi liên quan đến sức khỏe, giúp bệnh nhân cảm thấy được hỗ trợ và an tâm hơn.
Cấu tạo và nguyên lý hoạt động:
Cấu tạo:
Mô hình có cấu tạo gồm: (i) máy tính Rasbarry pi 4; (ii) camera usb; (iii) mic usb; (iv) loa; (v) bộ lưu nguồn; (vi) đèn led và các tấm mica.
Nguyên lý hoạt động:
Bước 1: Khởi động hệ thống.
Bước 2: Nhận diện bệnh nhân.
Bước 3: Giao tiếp với bệnh nhân.
Bước 4: Hỗ trợ chẩn đoán sơ bộ.
Bước 5: Hiển thị kết quả và chỉ dẫn
Khả năng áp dụng:
Mô hình có khả năng áp dụng tại các bệnh viện, cơ sở khám chữa bệnh giúp bệnh nhân và người nhà bệnh nhân đăng ký khám bệnh nhanh bằng CCCD; chẩn đoán sơ bộ phim X-Quang; giải đáp các thắc mắc của bệnh nhân; in số thứ tự cho bệnh nhân đến khám.
Hiệu quả của mô hình:
Mô hình giúp tăng tốc độ tiếp nhận bệnh nhân đến khám chữa bệnh tại các bệnh viện, cơ sở y tế; hỗ trợ chẩn đoán nhanh, chính xác tình trạng bệnh thông qua phim X-Quang; hỗ trợ bác sĩ trong công tác chuyên môn; cải thiện trải nghiệm người bệnh.
Mô hình có thể được mở rộng để hỗ trợ nhiều loại bệnh lý khác nhau, tích hợp với các thiết bị y tế khác hoặc hệ thống quản lý bệnh viện, góp phần vào quá trình chuyển đổi số trong y tế.
Mô hình tự động nhận diện căn cước công dân (CCCD) của bệnh nhân thông qua camera hoặc thiết bị quét; truy xuất thông tin cá nhân từ cơ sở dữ liệu và hoàn tất thủ tục đăng ký một cách nhanh chóng, đảm bảo chính xác và tiết kiệm thời gian.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích ảnh X-quang, tự động phát hiện và đánh dấu các vùng bất thường; đưa ra xác suất mắc bệnh và so sánh với các ảnh chụp trước đó để theo dõi tiến triển bệnh; có khả năng hiểu và phản hồi các mô tả triệu chứng từ bệnh nhân; giải đáp các câu hỏi liên quan đến sức khỏe, giúp bệnh nhân cảm thấy được hỗ trợ và an tâm hơn.
Cấu tạo và nguyên lý hoạt động:
Cấu tạo:
Mô hình có cấu tạo gồm: (i) máy tính Rasbarry pi 4; (ii) camera usb; (iii) mic usb; (iv) loa; (v) bộ lưu nguồn; (vi) đèn led và các tấm mica.
Nguyên lý hoạt động:
Bước 1: Khởi động hệ thống.
Bước 2: Nhận diện bệnh nhân.
Bước 3: Giao tiếp với bệnh nhân.
Bước 4: Hỗ trợ chẩn đoán sơ bộ.
Bước 5: Hiển thị kết quả và chỉ dẫn
Khả năng áp dụng:
Mô hình có khả năng áp dụng tại các bệnh viện, cơ sở khám chữa bệnh giúp bệnh nhân và người nhà bệnh nhân đăng ký khám bệnh nhanh bằng CCCD; chẩn đoán sơ bộ phim X-Quang; giải đáp các thắc mắc của bệnh nhân; in số thứ tự cho bệnh nhân đến khám.
Hiệu quả của mô hình:
Mô hình giúp tăng tốc độ tiếp nhận bệnh nhân đến khám chữa bệnh tại các bệnh viện, cơ sở y tế; hỗ trợ chẩn đoán nhanh, chính xác tình trạng bệnh thông qua phim X-Quang; hỗ trợ bác sĩ trong công tác chuyên môn; cải thiện trải nghiệm người bệnh.
Mô hình có thể được mở rộng để hỗ trợ nhiều loại bệnh lý khác nhau, tích hợp với các thiết bị y tế khác hoặc hệ thống quản lý bệnh viện, góp phần vào quá trình chuyển đổi số trong y tế.