#0. Tài khoản demo:

• admin: Tài khoản: admin@vmec04.dev Mật khẩu: gvdv1dZvdeAd3TKf3O6K
• Bác sĩ: Tài khoản: doctor@vmec04.dev Mật khẩu: Test1234!
• Bệnh nhân: Tài khoản: patient@vmec04.dev Mật khẩu: 12345678

1. Bài toán

Người dùng ban đầu là người trẻ từ 18 đến 30 tuổi đang điều trị bằng thuốc. Nhóm này thường quên uống, uống trễ hoặc tự ngừng thuốc khi cảm thấy sức khỏe đã cải thiện. Trong tương lai, họ có thể sử dụng ứng dụng để hỗ trợ cha mẹ và người cao tuổi trong gia đình. Các ứng dụng hiện tại chủ yếu gửi thông báo và dựa vào việc người dùng tự xác nhận, chưa cung cấp dữ liệu đủ tin cậy về mức độ tuân thủ. Trong khi đó, bác sĩ khó biết bệnh nhân có thực hiện đúng phác đồ giữa các lần tái khám hay không. Việc thiếu dữ liệu có thể làm giảm hiệu quả điều trị và khiến bác sĩ đánh giá sai tình trạng bệnh. Đây là nhu cầu thực tế của bệnh nhân, bác sĩ và người thân.

2. Giải pháp kỹ thuật

CapyMedi là ứng dụng sử dụng AI để nhắc thuốc và theo dõi mức độ tuân thủ điều trị.

Bác sĩ tạo và duyệt phác đồ, sau đó hệ thống tự động lập lịch nhắc. Bệnh nhân có thể xác nhận bằng hình ảnh. AI phân tích phản hồi, phát hiện bỏ liều hoặc dấu hiệu tác dụng phụ và cảnh báo cho người thân, bác sĩ khi cần thiết.

Hệ thống sử dụng LLM để hiểu hội thoại, Computer Vision để kiểm tra ảnh thuốc và RAG để tra cứu thông tin từ nguồn đáng tin cậy. AI không được tự kê đơn, đổi thuốc hoặc thay đổi liều; mọi điều chỉnh phải được bác sĩ phê duyệt.

3. Tính khả thi

Sản phẩm có thể triển khai dưới dạng MVP bằng các công nghệ sẵn có như LLM, RAG, Computer Vision, FastAPI, PostgreSQL và hệ thống gửi thông báo.

MVP tập trung vào các chức năng chính: tạo phác đồ, nhắc thuốc, xác nhận đã uống, phát hiện bất thường và dashboard theo dõi.

Những thách thức lớn nhất là độ chính xác của AI, chất lượng dữ liệu thuốc, khả năng nhận diện thuốc qua ảnh và bảo mật dữ liệu y tế. Vì vậy, hệ thống cần có guardrail, audit log và cơ chế chuyển cho bác sĩ xử lý khi AI không chắc chắn.