Bài toán Bệnh nhân thường ghi chép huyết áp rời rạc, dễ quên đo và khó nhận biết xu hướng bất thường. Khi cần tra cứu, họ có thể tiếp cận các nguồn thông tin y tế thiếu chính xác hoặc chưa được cá nhân hóa. Trong khi đó, bác sĩ không có đủ thời gian theo dõi liên tục lịch sử đo, triệu chứng và diễn biến của từng bệnh nhân, dẫn đến việc phát hiện rủi ro hoặc can thiệp có thể bị chậm. Sự đứt gãy kết nối này đẩy tỷ lệ bỏ tái khám định kỳ lên cao, trực tiếp làm suy giảm giá trị vòng đời khách hàng và khiến bệnh viện thất thoát nguồn doanh thu chăm sóc mạn tính dài hạn vào tay các đối thủ số hóa. Giải pháp kỹ thuật VHeart xây dựng một nền tảng web gồm hai vai trò chính: bệnh nhân và bác sĩ.

• Bệnh nhân có thể nhập chỉ số huyết áp, nhịp tim, triệu chứng và xem lại lịch sử đo.
• Ảnh máy đo được xử lý qua pipeline tiền xử lý ảnh, phát hiện vùng hiển thị và OCR để tự động nhận diện chỉ số; người dùng vẫn phải kiểm tra và xác nhận trước khi lưu.
• Hệ thống phân loại mức độ huyết áp bằng các luật xác định trước, giúp phát hiện các trường hợp nguy hiểm mà không phụ thuộc hoàn toàn vào mô hình ngôn ngữ.
• Chatbot AI sử dụng workflow nhiều bước gồm phân loại yêu cầu, lấy ngữ cảnh bệnh nhân, truy xuất guideline y khoa, sinh câu trả lời và kiểm tra safety. Chatbot có khả năng từ chối chẩn đoán, kê đơn hoặc hướng dẫn tự ý đổi thuốc; các tình huống khẩn cấp được chuyển hướng đến hỗ trợ y tế.
• AI phân tích lịch sử đo để tạo tóm tắt xu hướng theo tuần/tháng, hiển thị cho bệnh nhân và bác sĩ.
• Bác sĩ có dashboard để xem danh sách bệnh nhân, chỉ số gần nhất, biểu đồ lịch sử, báo cáo AI và phản hồi theo từng phiên bản báo cáo.
• Sản phẩm hỗ trợ tương tác bằng giọng nói tiếng Việt thông qua STT/TTS, phù hợp với người lớn tuổi hoặc gặp khó khăn khi nhập liệu.
• Backend sử dụng FastAPI, PostgreSQL/Supabase, SQLAlchemy và Alembic; frontend sử dụng React, Vite và TanStack Query. Hệ thống có xác thực JWT, phân quyền bệnh nhân/bác sĩ và kiểm soát truy cập dữ liệu theo người dùng. Tính khả thi Sản phẩm đã có MVP tương đối đầy đủ: giao diện bệnh nhân và bác sĩ, API lưu lịch sử huyết áp, OCR ảnh máy đo, chatbot, phân tích xu hướng, báo cáo theo phiên bản, lịch nhắc đo, thông báo và các bộ kiểm thử cho nhiều luồng quan trọng. Kiến trúc tách biệt giữa giao diện, API, dịch vụ nghiệp vụ, AI và lớp safety giúp thuận lợi mở rộng cũng như thay đổi mô hình AI hoặc nhà cung cấp dịch vụ. Để triển khai thực tế trong môi trường y tế, cần tiếp tục kiểm chứng độ chính xác OCR và AI trên dữ liệu đa dạng, hoàn thiện cơ chế cảnh báo thời gian thực, tích hợp email/push notification ổn định, tăng cường bảo mật dữ liệu sức khỏe và đánh giá safety với bác sĩ chuyên môn. VHeart nên được định vị là công cụ hỗ trợ theo dõi và kết nối bệnh nhân–bác sĩ, không thay thế chẩn đoán hay quyết định điều trị. Hướng phát triển
• Tích hợp Bluetooth/API với các thiết bị đo huyết áp phổ biến.