1. Bài toán

Nhu cầu hỗ trợ sức khỏe tinh thần ngày càng tăng, nhưng người dùng thường gặp khoảng trống giữa lúc bắt đầu cảm thấy căng thẳng, lo âu hoặc quá tải và thời điểm thực sự tìm đến chuyên gia. Nhiều người chưa biết mình cần hỗ trợ ở mức nào, ngại chia sẻ trực tiếp hoặc không thể tiếp cận chuyên gia ngay tại thời điểm cần thiết.

2. Giải pháp

Tựa xây dựng một điểm hỗ trợ ban đầu giữa người dùng – AI – chuyên gia. Người dùng có thể trò chuyện tự nhiên với AI để chia sẻ cảm xúc, nhận các gợi ý hỗ trợ phù hợp như grounding, bài tập thở, sàng lọc tâm trạng hoặc các bước hành động nhỏ.

Tựa không được thiết kế để chẩn đoán hay thay thế chuyên gia tâm lý. Khi người dùng muốn được hỗ trợ sâu hơn, họ có thể gửi yêu cầu kết nối trực tiếp với chuyên gia. Hệ thống tự động tổng hợp những thông tin cần thiết từ cuộc trò chuyện, giúp chuyên gia nhanh chóng nắm được bối cảnh trước khi tiếp nhận.

3. Giải pháp kỹ thuật

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc nhiều lớp:

• Conversational AI: tạo hội thoại hỗ trợ cảm xúc với tone giao tiếp an toàn và nhất quán.
• Crisis Detection: kết hợp rule-based detection, LLM classification và policy engine để nhận diện các tín hiệu nguy cơ cần được ưu tiên.
• Support Tools: mood screening, grounding, breathing exercise và các công cụ hỗ trợ ngắn hạn.
• Expert Escalation: cho phép người dùng chủ động yêu cầu hỗ trợ từ chuyên gia; các chuyên gia đang available có thể tiếp nhận yêu cầu.
• AI Summarization: tóm tắt bối cảnh và trạng thái hiện tại để giảm thời gian chuyên gia phải đọc lại toàn bộ lịch sử hội thoại.

Trong những trường hợp có tín hiệu nguy cơ cao, hệ thống ưu tiên safety flow và human escalation thay vì tiếp tục hội thoại AI thông thường.

4. Tính khả thi

Phiên bản MVP tập trung vào ba năng lực cốt lõi: hỗ trợ hội thoại, phát hiện nguy cơ và kết nối chuyên gia. Các thành phần được tách module để có thể đánh giá riêng về chất lượng hội thoại, độ chính xác phát hiện crisis, độ trễ và tính ổn định trước khi mở rộng.

Hệ thống áp dụng Human-in-the-loop, trong đó AI đóng vai trò hỗ trợ và định tuyến thông tin, còn các quyết định cần chuyên môn cao vẫn được chuyển tới con người.

5. Hướng phát triển

Trong giai đoạn tiếp theo, Tựa hướng tới cá nhân hóa trải nghiệm dựa trên lịch sử tương tác với sự đồng thuận của người dùng, cải thiện hệ thống đánh giá mức độ nguy cơ, phát triển dashboard dành cho chuyên gia và xây dựng quy trình phối hợp giữa AI và chuyên gia rõ ràng hơn.

Mục tiêu dài hạn của Tựa không phải thay thế con người, mà là rút ngắn khoảng cách từ thời điểm một người cần được hỗ trợ đến thời điểm họ thực sự nhận được sự hỗ trợ phù hợp.