Capstone: Intelligent Patient Behavior Monitoring System (Hệ thống hỗ trợ giám sát hành vi bệnh nhân thông minh)

 Lê Trần Minh Đạt, Phan Thị Hoài Diễm, Trịnh Đăng Khôi, Phan Nhật Minh

Tháng 01/2026

- Ứng dụng “Intelligent Patient Behavior Monitoring System” được phát triển dựa trên yêu cầu từ Công ty TNHH Whammy Tech với định hướng xây dựng phần mềm thực hiện sử dụng hệ thống camera đã thiết lập cho một căn phòng giám sát người có bệnh có tiền sử đột quỵ hay sốt co giật để phát hiện người bệnh bị té ngã, co giật hay té sấp triển khai ngay tại công ty đặt hàng. Hệ thống được áp dụng AI cùng các thư viện được chỉ định từ công ty đặt hàng. Bên cạnh đó, nhóm yêu cầu tối ưu các AI để đảm bảo tính tinh cậy cho hệ thống. Hệ thống yêu cầu khả năng checking nhanh chóng ngay tại nơi giám sát và hỗ trợ gợi ý tư vấn từ hệ thống AI trên cloud hỗ trợ.

Các quy trình được xác định, thực hiện và tư vấn trực tiếp với nơi triển khai thông qua công ty đặt hàng. Định hướng của phần mềm cho phép khách hàng đăng ký sử dụng hệ thống và chi trả dịch vụ tùy theo gói do công ty niêm yết và thanh toán theo từng tháng. Mỗi khách hàng sử dụng ứng dụng sẽ phục vụ cho duy nhất một người thân. Khách hàng có thể kết nối với một người chăm sóc (caregiver) để hỗ trợ họ chăm sóc bệnh nhân tại nhà. Hệ thống cho phép từ hình ảnh của camera, gần như tức thời sẽ phát hiện các hành động trong nhóm có nguy cơ để từ đó thông báo đến cả khách hàng và caregiver. Người khách hàng có thể sử dụng ứng dụng để xem lại hình ảnh, video trực tiếp hay gián tiếp. Từ đó, người khách hàng có thể đưa ra các hành động tốt nhất để hỗ trợ người thân của họ (báo khẩn cấp, kích hoạt báo động, gọi caregiver, …). Bên cạnh đó, ứng dụng cho phép người khách hàng nhận được các gợi ý từ hệ thống thông qua việc tổng hợp thông tin để có các quyết định tốt nhất cho người thân của họ. Hơn thế nữa, khách hàng thay đổi các kết quả phát hiện không chính xác để giúp hệ thống tổng hợp thông tin gợi ý chính xác hơn. Người caregiver với sự cho phép của người khách hàng có thể đưa ra các nội dung điều chỉnh trên các kết quả phát hiện. Hệ thống hỗ trợ thông báo việc tái tục khi sử dụng các gói của hệ thống.  Quy trình chính yếu của hệ thống được yêu cầu dựa trên đặc tả của đơn vị triển khai thông qua Công ty TNHH Whammy Tech kết hợp cùng với nội dung tư vấn thiết kế của nhóm phát triển và thực hiện dự án theo các ràng buộc như sau

-        Toàn bộ account của khách hàng, caregiver, admin, … được chuyển từ hệ thống khác theo format để để vào hệ thống thực hiện để cấp account – không có việc đăng ký và xác thực

-        Một khách hàng chỉ kết nối duy nhất với một bệnh nhân với một ứng dụng

-        Một khách hàng tại một thời điểm chỉ kết nối được với một caregiver.

-        Việc thống kê gợi ý dựa trên thông tin của ngày hiện hành kết hợp thông tin tổng hợp của các ngày trước đó theo cấu hình.

-        Việc phát hiện hành động sẽ được ghi nhận và đánh nhãn theo mức độ nguy hiểm.

-        Một event trong hệ thống cần phải kèm theo 5 hình ảnh ghi nhận thời điểm xảy ra.

-        Việc tái tục gói sử dụng chỉ áp dụng định kỳ theo từng tháng.

-        Các thành phần thiết bị phần cứng được giả định đảm bảo tình trạng sẵn sàng để hỗ trợ phần mềm.

-        Hệ thống phải có khả năng tự vận hành một số chức năng để đảm bảo đề xuất các thông tin phù hợp và cập nhật các thông báo đến người dùng.

-        Một số thành phần thay đổi phải được cấu hình để đảm bảo tính linh động khi vận hành hệ thống.

-        Hệ thống sử dụng YOLOv8, BLIP-2, MarianMT do công ty đặt hàng chỉ định với pretrained weights cố định.

-        Một sự kiện té ngã chỉ được ghi nhận khi vượt qua 4 bộ lọc tuần tự (Walking, Already Lying, Depth Movement, Sitting Filter).

-        Event Lifecycle tuân thủ thời gian cố định: auto-alarm sau 30s, auto-call sau 60s, auto-resolve sau 30s phát hiện NORMAL.

-        Reliability Score tính dựa trên AI confidence (40%), motion level (30%), caption quality (20%), temporal consistency (10%).

-        Hệ thống chỉ gửi notification khi reliability score ≥ 60 để tránh spam người dùng.

-        Frame buffer giữ tối đa 10 frames với khoảng cách tối thiểu 0.5 giây để phân tích movement pattern.

- Ứng dụng thực hiện được các chức năng như sau

 + Ứng dụng mobile hỗ trợ khách hàng và caregiver theo quy trình tổng quát đã nêu trên, cụ thể hơn

·        Hệ thống hỗ trợ xử lý sự kiện theo thời gian thực (Real-time Event Processing)

·        Hệ thống hỗ trợ cơ chế cập nhật và xác minh kết quả AI (Event Update & Verification)

·        Tích hợp quy trình cảnh báo khẩn cấp và leo thang (Emergency Alert & Escalation Workflow)

·        Hệ thống hỗ trợ xem lại hình ảnh và giám sát trực tiếp (Image Review & Livestream)

·        Hỗ trợ gợi ý thông minh từ AI (AI-driven Recommendations)

·        Hệ thống hỗ trợ quản lý gói dịch vụ và tái tục (Subscription & Renewal Management)

 + Ứng dụng web để hỗ trợ người admin quản lý thông tin và cấu hình hệ thống theo đặc tả nghiệp vụ đã nêu trên

 + Hệ thống cần tuân thủ những business rule theo thỏa thuận với công ty đặt hàng và nghiệp vụ của đơn vị triển khai đã đưa ra.

 + …

- Xây dựng qui trình dựa trên nhu cầu thực tế thu thập trực tiếp từ chủ dự án, đề xuất ý tưởng thiết kế và giải pháp cho phần mềm và triển khai thực tế. Từ đây, hệ thống được triển khai thử nghiệm dần dần và đánh giá rút kinh nghiệm để cải tiến …

- Ứng dụng sử dụng cơ chế để hệ thống có thể chạy tự động với các tác vụ để xử lý mà không cần sự tương tác của người vận hành

Xem chi tiết tại đây