Nhóm sinh viên Lý Nhật Anh, Nguyễn Quỳnh Giang, Nguyễn Minh Đức thuộc Khoa Y – ĐHQG TP.HCM với sự hướng dẫn của TS. Bùi Chí Đào đã ứng dụng chatbot (hộp trò chuyện) để thu thập dữ liệu triệu chứng hậu Covid-19 hằng ngày trong vòng 6 tháng.

Lý Nhật Anh – nhóm trưởng dự án – cho biết xuất phát từ việc ngày càng có nhiều các bằng chứng cho thấy hội chứng hậu Covid-19 tác động lâu dài đến sức khỏe người bệnh, nhóm sinh viên đã nghĩ đến ý tưởng sử dụng chatbot để khảo sát, theo dõi và đưa ra cảnh báo kịp thời cho bệnh nhân một cách dài hạn.

Theo Nhật Anh dự án nằm trong số ít nghiên cứu đã ghi nhận diễn tiến của các triệu chứng hậu Covid-19 một cách chặt chẽ, cho phép giảm thiểu tối đa sai số ghi nhớ của dữ liệu. Bên cạnh đó, nghiên cứu tập trung vào việc phân tích, đối chiếu giữa dân số khỏe mạnh và dân số có bệnh nền liên quan đến các tính chất, triệu chứng hậu Covid-19 ở Việt Nam. Trước đó, các nghiên cứu thường phân tích chung tất cả nhóm dân số và chưa xét riêng cho từng nhóm bệnh nền.

"Trước khi vận hành chatbot ở dân số nghiên cứu, để đảm bảo kết quả thu thập được từ chatbot tương đương với một bác sĩ lâm sàng, chúng tôi đã dành thời gian đầu để xây dựng bộ câu hỏi và kịch bản, thực hiện kiểm thử và đối chiếu với kết quả của bác sĩ, từ đó điều chỉnh nội dung cho đến khi đạt được mức độ tương đương đã đề ra. Đây là một điểm mới trong nghiên cứu hiện tại ở Việt Nam", Nhật Anh cho biết.

Dự án từ nghiên cứu xây dựng chatbot đến ứng dụng thực tế vào việc thu thập dữ liệu trong vòng 1 năm.

Theo Nguyễn Quỳnh Giang – thành viên nhóm dự án, nhóm chính thức sử dụng chatbot để thu thập dữ liệu vào tháng 11/2021. Nhóm ngừng nhận thêm người tham gia nghiên cứu để có thể đảm bảo thời gian theo dõi cho mỗi bệnh nhân kéo dài ít nhất 6 tháng. Sau hơn 9 tháng theo dõi, đến đầu tháng 6/2022, đã có hơn 63.000 cuộc hội thoại giữa chatbot và các bệnh nhân. Trong thời gian trên, bệnh nhân sẽ được chatbot theo dõi liên tục mỗi ngày.

Theo Quỳnh Giang, chatbot được xây dựng dựa trên hệ thống AI sử dụng mô hình thuật toán chuỗi cấu trúc để phân nhanh bộ câu hỏi và theo dõi triệu chứng hậu Covid-19. Đối với mỗi triệu chứng của bệnh nhân, chatbot sẽ có nội dung hỏi khác nhau, từ đó khai thác các thông tin cơ bản và phân phối chúng bằng cách đánh giá dựa vào AI.

"Nhóm đã xây dựng được chatbot có độ chính xác khi đối chiếu với lâm sàng khá cao, hơn 70% cho mỗi triệu chứng. Ngoài ra, nhóm còn nhận thấy rằng ở các nhóm dân số có bệnh nền, thời gian kéo dài trung bình của triệu chứng hậu Covid-19 dài hơn hẳn so với nhóm không có bệnh nền (p<0,05)", Quỳnh Giang nói.

Theo Quỳnh Giang các biến cố sức khỏe dù chiếm tỉ lệ thấp nhưng lại có mức độ nguy hiểm đến tính mạng cao như suy tim, co giật, nhiễm trùng huyết, đặc biệt chỉ gặp ở nhóm có bệnh nền. Thời gian mắc triệu chứng hậu Covid-19 càng kéo dài thì tỷ lệ gặp các biến cố sức khỏe nguy hiểm sẽ càng cao.

Ngoài ra, nhóm cũng xây dựng được biểu đồ phân tán cho thấy có sự khác biệt rõ ràng về độ phân bố triệu chứng và biến cố sức khỏe nhưng chưa tuyệt đối giữa nhóm không có bệnh nền, nhóm đau đầu migraine với 3 nhóm còn lại. Trong đó, nhóm bệnh nhân có bệnh nền tim mạch có sự phân tán rộng nhất.

Dự án trên giành giải nhất "Giải Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka" ở lĩnh vực Công nghệ sinh - y sinh do Thành đoàn phối hợp ĐHQG TP.HCM tổ chức tháng 11/2022.

Võ Liên