ỨNG DỤNG OTOMAT HỮU HẠN CHO HỆ THỐNG Y TẾ KHÁM BỆNH KHÔNG TIẾP XÚC DỰA TRÊN TRIỆU CHỨNG LÂM SÀNG

Tóm tắt

Một engine được xây dựng dựa trên mô hình toán học của otomat hữu hạn không đơn định (NFA) để phân luồng khám bệnh không tiếp xúc theo triệu chứng lâm sàng (sau đây gọi là “triệu chứng”). Trong đó, dữ liệu đầu vào để xây dựng engine là tập hợp các triệu chứng lâm sàng của người bệnh; tập hợp các luồng khám bệnh của bệnh viện và bộ quy tắc phân luồng khám bệnh theo triệu chứng lâm sàng. Engine được huấn luyện bằng bộ dữ liệu thu thập được từ hồ sơ đăng ký khám bệnh của bệnh nhân với các triệu chứng lâm sàng khác nhau từ một bệnh viện tuyến trung ương, một bệnh viện đa khoa cấp tỉnh và một trung tâm y tế cấp huyện với tổng số lượt đăng ký khám xấp xỉ 50.000 lượt. Engine này đã được tích hợp vào “Hệ thống đăng ký khám và phân luồng bệnh nhân không tiếp xúc” để phân luồng khám bệnh trong mùa dịch Covid-19 tại một số bệnh viện tuyến trung ương và địa phương. Hệ thống này cho phép bệnh nhân đăng ký, xếp hàng trực tuyến (online) và được tự động phân luồng khám thông qua các triệu chứng lâm sàng mà bệnh nhân khai báo. Mô hình toán học để xây dựng engine cũng được nghiên cứu, thử nghiệm, phân tích và đánh giá với một số các mô hình toán học khác. Kết quả phân tích toàn diện cho thấy NFA là mô hình hợp lý nhất cho việc phát triển engine. Hệ thống sau khi tích hợp với engine được thử nghiệm với bộ dữ liệu lấy ngẫu nhiên 100 lần từ tập hợp các triệu chứng trong kho hồ sơ bệnh nhân. Kết quả cho ra trùng khớp 80,5%