GenAI và AI Agent Trong Quản Lý Hồ Sơ Bệnh Án Điện Tử (EHR) - Trích Xuất Thông Tin Quan Trọng
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Ứng dụng GenAI để tóm tắt, diễn giải và đối thoại về hồ sơ bệnh án

✅ Xây dựng AI Agent có thể đọc file bệnh án và phản hồi theo yêu cầu

✅ Đảm bảo hệ thống hoạt động an toàn, đúng chuẩn và có thể triển khai thực tế

  • GenAI và AI Agent Trong Quản Lý Hồ Sơ Bệnh Án Điện Tử (EHR) – Tự Động Hóa Tóm Tắt & Trích Xuất Thông Tin Y Tế Quan Trọng

    Thời lượng: 40 giờ

    Lớp cấp tốc: 16 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Tự xây được AI Agent có thể đọc bệnh án điện tử và phản hồi theo lệnh
    ✅ Tóm tắt tự động thông tin từ các loại dữ liệu: EMR, xét nghiệm, ảnh chẩn đoán
    ✅ Trích xuất chính xác thông tin y tế: triệu chứng, chẩn đoán, thuốc điều trị, chỉ số sinh tồn
    ✅ Ứng dụng GenAI để tương tác dữ liệu bệnh nhân đa ngôn ngữ
    ✅ Biết cách triển khai hệ thống này trên nền HIS/PACS hoặc nền tảng cloud

Chi tiết khóa học

Bài 1: Tổng quan EHR và tiềm năng ứng dụng GenAI

  • Hồ sơ bệnh án điện tử là gì? Định dạng dữ liệu thường gặp

  • Các chuẩn: HL7, FHIR, ICD-10, DICOM

  • Khó khăn thường gặp trong trích xuất & quản lý EHR

  • Vì sao GenAI và Agent là giải pháp đột phá?

  • Khám phá cấu trúc bệnh án mẫu và phân tích dữ liệu đầu vào

Bài 2: Tóm tắt bệnh án bằng GenAI & Prompt Engineering y tế

  • Tạo prompt chuyên biệt cho bác sĩ, điều dưỡng, quản lý

  • Sử dụng GPT-4, Claude, MedPaLM để viết tóm tắt bệnh án

  • Tạo báo cáo từ nhiều nguồn: xét nghiệm + ghi chú + hình ảnh

  • Sinh báo cáo lâm sàng từ 3 loại dữ liệu (notes, lab, chẩn đoán)

Bài 3: Trích xuất thông tin quan trọng từ bệnh án (Information Extraction)

  • Trích xuất dữ liệu định danh, chỉ số lâm sàng, thuốc, phản ứng phụ

  • Sử dụng spaCy, LangChain, hay LLM-based entity extraction

  • Phân loại nội dung bệnh án để hỗ trợ phân tích thống kê & dự báo

  • Xây script AI trích xuất thông tin từ 10 bệnh án PDF

Bài 4: Xây dựng AI Agent truy xuất và đối thoại với EHR

  • Tích hợp LLM + RAG với database EHR

  • Sử dụng AutoGen, LangGraph hoặc CrewAI để xây Assistant thông minh

  • Giao diện: nhập ngôn ngữ tự nhiên – xuất kết quả chính xác

  • Tạo AI Agent trả lời câu hỏi từ dữ liệu bệnh nhân thật (đã ẩn danh)

Bài 5: Triển khai thực tế & tuân thủ bảo mật – đạo đức

  • Quy định pháp lý: HIPAA, ISO 27799, AI Act, thông tư BYT VN

  • Kiểm tra độ chính xác & chống "hallucination"

  • Chiến lược triển khai thử nghiệm tại bệnh viện/phòng khám

  • Thiết kế quy trình kiểm thử GenAI với dữ liệu thật (mock data)

Đăng ký khóa học