LLM: trích xuất thông tin và đưa ra đề xuất mức triage. LLM nhận câu trả lời tự do của bệnh nhân và chuyển thành các structured fields theo schema JSON.

Ví dụ, với câu trả lời:

"Tôi sốt từ tối qua, khoảng 39 độ và lúc sáng thấy khó thở."

LLM không được tự kết luận "bệnh nhân cần cấp cứu", mà chỉ trích xuất:

{
  "fever_duration": "từ tối qua",
  "temperature": "39°C",
  "dyspnea": true
}

Mỗi trường còn yêu cầu bằng chứng nguyên văn từ câu trả lời của bệnh nhân, giúp kết quả có thể kiểm tra và audit.

6. Human-in-the-loop 100%

Một nguyên tắc cốt lõi của VMedTriage là:

AI có thể đề xuất, nhưng không được tự quyết định thay điều dưỡng.

Khi phát hiện red flag:

Red flag detected
      ↓
Đẩy case vào Nurse Queue
      ↓
Ưu tiên cao
      ↓
Điều dưỡng review
      ↓
Approve / xử lý thủ công
      ↓
Bệnh nhân mới nhận kết quả

Mọi protocol triage đều bắt buộc qua bước điều dưỡng phê duyệt. Hệ thống hiện có:

• nurse_queue.py: hàng đợi ca cần điều dưỡng xử lý.
• /cases/{id}/review: giao diện/API cho điều dưỡng review.
• /cases/{id}/result: bệnh nhân chỉ xem kết quả sau khi approval_status hợp lệ.

7. Kiến trúc hệ thống

UI
 ↓
FastAPI
 ↓
Intake Agent
(LLM → structured fields)
 ↓
State Machine + Ranking
 ↓
Đủ dữ kiện
 ↓
Red Flag Detector
 ↓
Protocol Triage Engine
 ↓
Nurse Queue
 ↓
Điều dưỡng Review
 ↓
Approval Store
 ↓
Bệnh nhân nhận kết quả

Hệ thống hiện sử dụng:

• FastAPI
• JWT + role-based access
• SQLite cho development
• PostgreSQL cho production
• Multi-provider LLM router

Kiến trúc multi-provider giúp hệ thống không phụ thuộc vào một nhà cung cấp LLM duy nhất. Router hiện hỗ trợ fallback. Mỗi bước có thể định tuyến model khác nhau.

8. An toàn và bảo mật

VMedTriage được thiết kế theo nguyên tắc safety-first:

• Không chẩn đoán bệnh.
• Không kê đơn.
• Không để LLM tự quyết định triage.
• Red flag được kiểm tra bằng rule cố định.
• Case được chuyển điều dưỡng trước khi trả kết quả.
• Phân quyền theo role PATIENT / NURSE.
• Mật khẩu được hash.
• API sử dụng JWT authentication.

9. Bằng chứng khả thi về mặt kỹ thuật

VMedTriage hiện đã có nền tảng kiểm thử tương đối đầy đủ với bộ evaluation dataset. Hệ thống đã xây dựng:

• 30 golden cases cho 5 nhóm triệu chứng phổ thông (sốt, đau bụng, tức ngực, khó thở, đau đầu)
• 55 case golden_v1_full, gồm:
  • 45 case dựa trên nghiên cứu Semigran et al. 2015, được dịch sang tiếng Việt.
  • 10 case nhiễu: adversarial, ngoài phạm vi y tế, ngoài phạm vi phi y tế và edge case tiếng Việt.

Kiến trúc đã được tách thành các thành phần có thể kiểm thử độc lập:

LLM extraction → State Machine → Red Flag Rules → Triage Engine → Human Approval

10. Tầm nhìn

VMedTriage không đặt mục tiêu xây dựng một "bác sĩ AI". Mục tiêu thực tế hơn là xây dựng một lớp hỗ trợ triage an toàn giữa bệnh nhân và nhân viên y tế:

Bệnh nhân nói → AI cấu trúc thông tin → Rule phát hiện nguy cơ → AI đề xuất → Điều dưỡng quyết định.

Nếu AI có thể làm tốt phần thu thập thông tin và phát hiện những ca cần ưu tiên, điều dưỡng có thể tập trung nhiều hơn vào những quyết định thực sự cần chuyên môn con người.

VMedTriage — AI hỗ trợ phân luồng, con người giữ quyền quyết định.