Bệnh nhân trước và sau phẫu thuật có rất nhiều câu hỏi lo lắng ("nhịn ăn mấy tiếng?", "vết mổ rỉ dịch có sao không?", "uống thuốc này khi nào?") nhưng:
Bác sĩ không thể trực 24/7 để giải đáp từng câu;
Bệnh nhân tự tra Google → gặp thông tin sai lệch, gây hoang mang hoặc bỏ lỡ dấu hiệu nguy hiểm;
Chatbot AI thông thường bịa thông tin y tế (hallucination) — cực kỳ nguy hiểm trong bối cảnh sức khỏe.
💡 Giải pháp kỹ thuật
Hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) y tế với an toàn là tiêu chí số một:
Knowledge Base chuẩn hoá: từ tài liệu chính thống Vinmec (crawl → làm sạch → gắn nhãn khoa/giai đoạn/mức rủi ro) + Q&A curated, lưu trên Qdrant Cloud.
Hybrid Search: kết hợp dense (Cohere embed-multilingual-v3.0, 1024d) + sparse (BM25/FastEmbed) hợp nhất bằng RRF → tăng độ chính xác truy hồi tiếng Việt y khoa.
Guardrail an toàn 4 lớp:
Lọc từ khoá đã chuẩn hoá dấu + dò phủ định (Cấp cứu / Chẩn đoán / Kê đơn);
LLM phân loại ý định, chặn khi vượt ngưỡng tin cậy;
Grounding guard — không có dữ liệu thì (chống bịa);
§
Phụ lục — Demo & Slides
Video demo
Bản demo trực tiếp
Slide trình bày
không gọi LLM
Output guard — chèn cảnh báo an toàn sau khi sinh.
→ Hệ thống không chẩn đoán, không kê đơn, tự động chuyển hotline khi phát hiện dấu hiệu cấp cứu.
Cổng bác sĩ: tìm & tiếp nhận bệnh nhân, kê đơn điện tử (tra cứu thư viện 5.695 thuốc theo Thông tư 26), sinh lịch dùng thuốc tự động, xem & gắn cờ hội thoại AI để giám sát.
Kiến trúc 3 tầng: React 19 (Frontend) · ASP.NET Core .NET 10 + PostgreSQL (Backend, auth JWT HttpOnly) · FastAPI Python 3.12 (LLM/RAG). Deploy thực tế trên Render.com, same-origin tại persja.io.vn.
✅ Tính khả thi
Đã chạy thật, dùng được ngay: sản phẩm live tại [c2-app-074.io.vn] với đủ 4 vai trò (Bệnh nhân / Bác sĩ / Admin / SuperAdmin).
Đo lường được: eval tự động cho action accuracy 100%, retrieval hit rate 86,8%, LLM-judge 4,62/5, và vi phạm an toàn (must_not) ≈ 0 — an toàn y tế là tiêu chí eval cứng.
Chi phí thấp: dùng tier free/giá rẻ (Groq, Qdrant Cloud, Render) → khả thi cho pilot bệnh viện mà không cần hạ tầng GPU đắt đỏ.
Kiểm thử thực tế: UI test 17/18 PASS (Playwright + API), guardrail được kiểm chứng với case cấp cứu/kê đơn/chẩn đoán.
🚀 Hướng phát triển
Tích hợp hồ sơ bệnh án (EMR/HIS) để cá nhân hoá theo từng ca mổ thực tế.
Mở rộng KB sang nhiều chuyên khoa & đa ngôn ngữ; chuyển embedding/sparse sang model self-host để cắt phụ thuộc API.
Voice & ảnh: hỏi đáp bằng giọng nói
Dashboard bệnh viện: thống kê câu hỏi thường gặp, cảnh báo sớm bệnh nhân có dấu hiệu bất thường.
