Đề xuất dùng trí tuệ nhân tạo kiểm soát F1, F2 COVID-19 cách ly tại nhà

Nhóm các nhà khoa học thuộc Khoa Y, ĐH Quốc gia TPHCM vừa công bố một nghiên cứu mới, giới thiệu hệ thống kiểm soát ứng dụng công nghệ dưới dạng những cabin có khả năng phát hiện hàng loạt F1, F2 đang được yêu cầu cách ly cũng như những người có nguy cơ mắc COVID-19 trong đám đông.

Tại hội thảo trực tuyến do Bệnh viện Thống Nhất (TPHCM) và Khoa Y - Đại học Quốc gia TPHCM tổ chức sáng 25/5, nhóm nghiên cứu của PGS-TS Phạm Xuân Đà ( Khoa Y - Đại học Quốc gia TPHCM) đã giới thiệu Giải pháp "Công nghệ IoT kết hợp trí tuệ nhân tạo AI nhằm kiểm soát đồng thời nhóm người tại khu vực cách ly, bệnh viện, khu công nghiệp, cửa khẩu, khu tập trung đông người trong phòng chống dịch COVID-19".

Hệ thống theo dõi được thiết kế dưới dạng những cabin đặt ở nơi mọi người phải đi qua, như cổng chung cư, cổng bệnh viện, cửa ra vào các cao ốc văn phòng, khu vực cách ly, khu vui chơi giải trí… Cabin này trang bị hệ thống giúp nhận dạng khuôn mặt và kiểm tra thân nhiệt nhiều người cùng một lúc.

Theo PGS Phạm Xuân Đà, hệ thống này rất có lợi nếu có chủ trương cách ly cả F1 tại nhà ở những địa phương có số ca bệnh đông, lượng F1, F2 rất lớn. Ông Đà cho rằng trong điều kiện người nghi nhiễm có thể gia tăng thì việc cách ly tập trung nhóm người tiếp xúc gần sẽ là gánh nặng cho các địa phương, từ việc bố trí cơ sở cách ly đến nhân lực phục vụ. Do vậy việc ứng dụng công nghệ IoT và trí tuệ nhân tạo là giải pháp phù hợp trong điều kiện phòng chống dịch hiện nay ở nước ta.

Dữ liệu của những người thuộc diện này sẽ được nhập vào hệ thống, bao gồm tên tuổi, số điện thoại, tình trạng bị cách ly... Nếu họ đi qua nơi đặt cabin kiểm soát, như ra khỏi chung cư, hệ thống lập tức phát ra cảnh báo. Đầu tiên là thông báo cho người đó rằng đã vi phạm quy định cách ly, sau đó thông báo đồng loạt tới những người có trách nhiệm quản lý cách ly.

Dữ liệu này cũng được đồng bộ lên hệ thống, kết nối trực tiếp với một modul phần mềm báo cáo, modul phân tích báo cáo… nhằm giảm tiêu hao sức người trong công tác phòng dịch.

Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống này còn giúp phát hiện từ xa, hàng loạt các trường hợp nguy cơ cao không thuộc diện giám sát, ví dụ những người bị sốt.

Ngoài các lợi ích như trên, ứng dụng này sẽ thống kê số liệu từng giờ diễn biến đo thân nhiệt của người dân trong khu vực lắp đặt thiết bị, đây là cơ sở để xác định nguy cơ người nghi nhiễm COVID-19 ngay trong phạm vi từng đơn vị để có sự chủ động phòng ngừa.

Về phía quản lý vĩ mô, khi hệ thống này ứng dụng trên diện rộng thì cơ quan y tế nắm được diễn biến các địa phương, trở thành dữ liệu lớn cho công tác phân tích bản đồ dịch tễ và có thể dự báo nguy cơ lây lan cho từng khu vực theo số liệu thân nhiệt người dân.

Bình luận về công trình trên, GS-TS Đặng Vạn Phước, Trưởng Khoa Y - Đại học Quốc gia TPHCM, cho rằng giải pháp này rất thiết thực bởi việc cách ly tại nhà cho F1 vẫn là một thách thức. Chỉ cần 1 người lọt ra, có thể xuất hiện ổ dịch mới.

Theo PGS-TS-BS Lê Đình Thanh, Giám đốc Bệnh viện Thống Nhất, hệ thống này rất có lợi trong môi trường bệnh viện vì có thể giúp tìm ra những người đang bị sốt dễ dàng trong đám đông mà không cần tiếp xúc gần để kiểm tra thân nhiệt.

Đặc biệt ở các khu cách ly tập trung, hệ thống này sẽ giảm thiểu sự tiếp xúc trực tiếp giữa nhân viên y tế và người cách ly nhờ tính năng tự động đo thân nhiệt. Trong khi thực tế hiện nay nhân viên y tế đang thực hiện thủ công đo thân nhiệt cho người cách ly ít nhất 3 lần/ngày.

Việc kiểm soát thông qua thân nhiệt và nhận diện khuôn mặt cũng giúp tăng cường tính tự giác của mỗi người. Ông Thanh cũng cho rằng đây là một giải pháp có hiệu quả về mặt kinh tế, giúp tiết kiệm thời gian, nhân lực và chi phí.