Sinh viên Bách khoa thiết kế hệ thống “nghe” thở, đoán bệnh

Tháng 6/2024, nhóm sinh viên năm 4 Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội mang đến Hội nghị sinh viên NCKH một hệ thống độc đáo, có thể "nghe" tiếng ho, thở của bệnh nhân, phân tích và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh hô hấp một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Nghiên cứu có tính ứng dụng cao này đã đạt giải Nhất Hội đồng Công nghệ và Thiết bị Y sinh. 

Nhóm sinh viên K65 Điện tử Viễn thông - ET1 SEEE gồm: Lê Trung Kiên, Nguyễn Đức Toàn, Nguyễn Anh Phương, Nguyễn Long Vũ, Nguyễn Đình Phúc, giảng viên hướng dẫn là PGS. Hán Trọng Thanh - Trường Điện - Điện tử. Đề tài nghiên cứu của nhóm là “Thiết kế hệ thống nhúng, ứng dụng mô hình học sâu để hỗ trợ chẩn đoán bệnh về đường hô hấp”. 

Sản phẩm y tế ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Hiện nay, chất lượng không khí tại các thành phố lớn ngày càng suy giảm, đặc biệt trong giai đoạn đại dịch Covid-19 đã ảnh hưởng lớn đến sức khỏe cộng đồng. Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), những bệnh đường hô hấp có nguy cơ cao trở thành nguyên nhân gây tử vong hàng đầu thứ 3 trên toàn cầu đến năm 2030. Điều này khiến nhóm sinh viên Bách khoa Hà Nội - vốn theo đuổi hướng nghiên cứu về Y sinh - nhận thấy rằng chẩn đoán bệnh hô hấp một cách kịp thời là một vấn đề lớn của xã hội, một việc cần được ưu tiên trong giới Công nghệ cũng như giới Y học.

Nhóm sinh viên tìm hiểu các tài liệu, biết hiện đã có nhiều phương pháp được sử dụng như chụp cắt lớp vi tính (CTs), lấy mẫu đờm để xác định bệnh nhân có mắc bệnh hô hấp hay không. Tuy nhiên, việc nghe âm thanh hô hấp qua ống nghe vẫn là yếu tố cơ bản và quan trọng trong chẩn đoán của bác sĩ, dù đã có những ống nghe chuyên dụng nhưng những âm thanh này đôi khi rất khó phân biệt và theo dõi. Do đó, nhóm sinh viên đã nghiên cứu, phát triển sản phẩm dựa trên công nghệ thiết bị nhúng nhằm hỗ trợ phân loại bệnh hô hấp.

Lê Trung Kiên - Trưởng nhóm nghiên cứu - mô tả hệ thống này có thể "nghe" tiếng ho, thở của bệnh nhân, phân tích và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh hô hấp một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng cảm biến âm thanh và các công nghệ học máy tiên tiến, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bệnh từ tiếng ho, thở và cung cấp kết quả hỗ trợ chẩn đoán cho bác sĩ.

Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một hệ thống chẩn đoán hỗ trợ chính xác, phù hợp với điều kiện thực tế lâm sàng để nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân, đặc biệt là khu vực nông thôn xa xôi tại Việt Nam.
 

Giây phút vinh danh, nhớ từng khoảnh khắc

Mang mô hình sản phẩm nghiên cứu tham dự Hội nghị Sinh viên NCKH lần thứ 41 năm học 2023 - 2024, nhóm sinh viên đã giành giải Nhất với những đánh giá cao từ Hội đồng giám khảo. 

Giây phút được xướng tên nhận giải Nhất, các chàng trai, cô gái Bách khoa lại nhớ từng khoảnh khắc ấn tượng trên hành trình nghiên cứu của mình: Có nụ cười, có áp lực và cả nỗi thất vọng khi mãi không thí nghiệm thành công…, lúc nản lòng lại nghĩ về lý do vì sao mình bắt đầu! 

Lê Trung Kiên - Trưởng nhóm nghiên cứu - bắt đầu tham gia NCKH từ năm Hai đại học. Gia nhập Lab nghiên cứu của PGS. Hán Trọng Thanh, Kiên xin thầy chọn hướng nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Y sinh, thỏa đam mê bấy lâu của mình. 

Từ năm 2019 - 2021, khi đại dịch Covid-19 bùng phát mạnh, PGS. Hán Trọng Thanh hướng dẫn Kiên cùng nghiên cứu về âm thanh hô hấp, kết quả ban đầu là phát triển được một mô hình phân loại bệnh hô hấp. Tuy nhiên, hệ thống này sử dụng phần cứng lớn, tiêu thụ điện năng cao và cồng kềnh. Kiên nung nấu mong muốn nghiên cứu thiết bị chuẩn đoán chính xác, hiệu quả, gọn nhẹ và dễ sử dụng hơn.

Năm Ba đại học, khi học môn "Kỹ thuật vi xử lý", Kiên nhận ra FPGA (Field Programmable Gate Array) có thể là giải pháp phù hợp để nâng cấp hệ thống đã nghiên cứu. Chàng sinh viên trình bày ý tưởng và được thầy Thanh ủng hộ. Đây chính là khởi đầu của dự án nghiên cứu hiện tại - "Hệ thống nhúng phân tầng phân loại bệnh hô hấp triển khai trên FPGA".

Khởi đầu, Lê Trung Kiên và Nguyễn Anh Phương cùng nghiên cứu. Hai bạn trẻ gặp khó khăn cân đối thời gian khi vừa thu thập và xử lý dữ liệu âm thanh từ bệnh nhân, vừa huấn luyện và triển khai mô hình AI có độ chính xác cao trong quá trình thử nghiệm. 

“Nhiều lúc tôi và Phương thấy “đuối” lắm. May mắn chúng tôi được thầy Hán Trọng Thanh và các thành viên mới là Nguyễn Đức Toàn, Nguyễn Long Vũ, Nguyễn Đình Phúc hỗ trợ nên đã tiếp tục cùng các bạn theo đuổi hướng nghiên cứu, hoàn thành được hệ thống phân loại bệnh hô hấp.

Kiên, Phương, Toàn, Vũ, Phúc hay nhắc đến PGS. Hán Trọng Thanh - thầy giáo nhiệt tâm hướng dẫn - với tình cảm yêu kính nhất. 
Khi nhóm đang căng thẳng gấp rút hoàn thiện sản phẩm trước ngày trình bày thì lại vấp ngay việc sửa lỗi và tinh chỉnh giao diện.

Lúc đó tối muộn, chỉ còn ít thời gian nữa thôi là ra Hội đồng, thầy Thanh đã ở lại phòng thí nghiệm, giúp cả nhóm gỡ dần những vướng mắc, động viên, thúc đẩy nhóm hoàn thành nhiệm vụ. Có lẽ, với các sinh viên, hình ảnh thầy Thanh dù mệt mỏi vì vừa đi dạy về vẫn nhiệt tình cùng nhóm tinh chỉnh đề án, mang đồ ăn cho học trò, vừa ăn vừa kể chuyện vui, động viên nhóm tự tin trình bày đề tài là kỷ niệm đẹp nhất về tình thầy trò tại Bách khoa Hà Nội. 

Sau khi hoàn thiện mô hình, nhóm sinh viên tiến hành thử nghiệm sản phẩm tại một số bệnh viện lớn ở Hà Nội; phối hợp với các bác sĩ thu thập mẫu âm thanh từ bệnh nhân và đưa vào hệ thống để phân loại. Kết quả được so sánh với chẩn đoán của bác sĩ. Phần lớn các trường hợp, hệ thống đều phân loại chính xác bệnh lý. 

Các bác sĩ đánh giá cao tính ứng dụng thực tiễn cũng như khả năng hỗ trợ chẩn đoán của sản phẩm. Bên cạnh đó, nhóm sinh viên nhận được một số góp ý về giao diện người dùng để phù hợp hơn với quy trình khám bệnh. 

Hiện nhóm nghiên cứu đang tiếp tục hoàn thiện sản phẩm để phát triển chuyên nghiệp hơn. Sau khi hoàn tất giai đoạn gọi vốn và thử nghiệm thực tế, nhóm sẽ tiếp tục phát triển hệ thống thêm nhiều tính năng mới, như: Hỗ trợ theo dõi sức khỏe bệnh nhân tại nhà bằng cách tích hợp thiết bị đo đạc sức khỏe; Mở rộng cơ sở dữ liệu bệnh lý để phân loại chính xác hơn; Cải thiện giao diện người dùng thân thiện hơn.
 

“Chúng tôi mong muốn có thể hợp tác với nhiều phòng khám, bệnh viện để hệ thống được ứng dụng rộng rãi, mang lại lợi ích cho cộng đồng. Trong tương lai, sản phẩm có thể trở thành thiết bị y tế gia đình, phục vụ nhu cầu khám bệnh tại nhà.” - Lê Trung Kiên, Nguyễn Đức Toàn, Nguyễn Anh Phương, Nguyễn Long Vũ, Nguyễn Đình Phúc.