Phát triển web tương tác thông minh cung cấp thông tin về bệnh thường gặp

ỦY BAN NHÂN DÂN BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐH NGUYỄN TẤT THÀNH SỞ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ CHƢƠNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP THÀNH PHỐ BÁO CÁO TỔNG HỢP KẾT QUẢ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ “PHÁT TRIỂN WEB TƢƠNG TÁC THÔNG MINH CUNG CẤP THƠNG TIN VỀ BỆNH THƢỜNG GẶP” Cơ quan chủ trì nhiệm vụ: Trƣờng Đại Học Nguyễn Tất Thành Chủ nhiệm nhiệm vụ: TS Dƣơng Trọng Hải Thành phố Hồ Chí Minh - 2018 ỦY BAN NHÂN DÂN BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐH NGUYỄN TẤT THÀNH SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CHƢƠNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ CẤP THÀNH PHỐ BÁO CÁO THỐNG KÊ KẾT QUẢ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ “PHÁT TRIỂN WEB TƢƠNG TÁC THÔNG MINH CUNG CẤP THÔNG TIN VỀ BỆNH THƢỜNG GẶP” (Đã chỉnh sửa theo kết luận Hội đồng nghiệm thu ngày 30 tháng 06 năm 2018) Chủ nhiệm nhiệm vụ: (ký tên) TS Dƣơng Trọng Hải Cơ quan chủ trì nhiệm vụ (ký tên đóng dấu) Thành phố Hồ Chí Minh - 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐH Độc lập - Tự - Hạnh phúc NGUYỄN TẤT THÀNH Tphcm, ngày … tháng … năm 2018 BÁO CÁO THỐNG KÊ KẾT QUẢ THỰC HIỆN NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU KH&CN I THÔNG TIN CHUNG Tên nhiệm vụ: Phát triển web tương tác thông minh cung cấp thơng tin bệnh thường gặp Thuộc: Chương trình/lĩnh vực (tên chương trình/lĩnh vực): Chủ nhiệm nhiệm vụ: Họ tên: TS Dương Trọng Hải Ngày, tháng, năm sinh: 29/06/1981 Nam/ Nữ: Nam Học hàm, học vị: Tiến sỹ Chức danh khoa học: ………… Chức vụ: Viện trưởng Điện thoại: Tổ chức: 028 39 415 064 Mobile: 0945 090 908 Fax:028 39404759 E-mail:dthai@ntt.edu.vn, haiduongtrong@gmail.com Tên tổ chức công tác: Trường Đại học Nguyễn Tất thành Địa tổ chức: 300A Nguyễn Tất Thành, P.13, Quận 4, TPHCM Địa nhà riêng: A103A Tô Thần Hiến, P.18, Quận 4, TPHCM Tổ chức chủ trì nhiệm vụ: Tên tổ chức chủ trì nhiệm vụ: Trường Đại học Nguyễn Tất Thành Điện thoại: 028 39 415 064 Fax: 028 39 404 759 E-mail: bangiamhieu@ntt.edu.vn Website: http://ntt.edu.vn Địa chỉ: 300A Nguyễn Tất Thành, Phường 13, Quận 4, TPHCM Họ tên thủ trưởng tổ chức: PGS.TS Nguyễn Mạnh Hùng Số tài khoản: : 3713.0.9061399.00000 Kho bạc: Kho bạc Nhà nước Quận 1, TP HCM Tên quan chủ quản đề tài: Sở Khoa học Cơng Nghệ TPHCM II TÌNH HÌNH THỰC HIỆN Thời gian thực nhiệm vụ: - Theo Hợp đồng ký kết: từ tháng 10 năm 2017 đến tháng 02 năm 2018 - Thực tế thực hiện: từ tháng 01 năm 2018 đến tháng 05 năm 2018 - Được gia hạn (nếu có): - Lần 1: từ tháng 01 năm 2018 đến tháng 05 Năm 2018 - Lần 2: … Kinh phí sử dụng kinh phí: a) Tổng số kinh phí thực hiện: 290 triệu đồng, đó: + Kính phí hỗ trợ từ ngân sách khoa học: 290 triệu đồng + Kinh phí từ nguồn khác: đồng b) Tình hình cấp sử dụng kinh phí từ nguồn ngân sách khoa học: Theo kế hoạch Thực tế đạt Ghi Số Thời gian Kinh phí Thời gian Kinh phí (Số đề nghị TT (Tháng, (Tr.đ) (Tháng, (Tr.đ) toán) UNC số 22.DTHSHCM.2018/KB UNC số 61.DTHSHCM.18/KB UNC số 63.DTHSHCM.18/KB UNC số 62.DTHSHCM.18/KB năm) năm) 10/2017 290 02/2018 93.6 10/2017 290 06/2018 30 10/2017 290 06/2018 6.8684 10/2017 290 06/2018 14.5316 c) Kết sử dụng kinh phí theo khoản chi: Đối với đề tài: Đơn vị tính: Triệu đồng Số Nội dung TT khoản chi Theo kế hoạch Tổng NSKH 187.2 Nguồn Thực tế đạt Tổng NSKH 187.2 93.6 93.6 0 0 44.1 44.1 0 7 6.9316 6.9316 7.6 7.6 7.6 7.6 30 30 30 30 14.1 14.1 6.8684 6.8684 khác Trả công lao động (khoa học, phổ thông) Nguyên, vật liệu, lượng Công tác nước Chi văn phịng phẩm, thơng tin liên lạc, ín ấn Chi phí hội đồng tự đánh giá kết thực nhiệm vụ KH&CN Chi phí th ngồi phục vụ nghiên cứu Chi quản lý quan chủ trì Nguồn khác Chi khác Tổng cộng 0 0 290 290 145 145 - Lý thay đổi (nếu có): Thực tế chi phí cơng tác nước chiếm 44.1 triệu đồng, nhiên chứng từ thất lạc nên khơng đưa vào thành tốn Các văn hành q trình thực đề tài/dự án: (Liệt kê định, văn quan quản lý từ công đoạn xét duyệt, phê duyệt kinh phí, hợp đồng, điều chỉnh (thời gian, nội dung, kinh phí thực có); văn tổ chức chủ trì nhiệm vụ (đơn, kiến nghị điều chỉnh có) Số Số, thời gian ban TT hành văn 1017/QĐ-SKHCN, Quyết định việc phê duyệt nhiệm ngày 20/10/2017 vụ Khoa học Công nghệ Ngày….tháng năm 2015 Ngày….tháng năm 2018 Ngày 27 tháng 12 năm 2016 nhiệm vụ KH&CN Cấp thành phố Sở Y tế Thành phố Hồ Chí Minh Giấy xác nhận phối hợp nghiên cứu nhiệm vụ KH&CN Cấp thành phố Bệnh viện Trung Ương Huế Biên họp hội đồng giám định Quyết định việc thành lập Hội ngày 28 tháng 05 năm đồng nghiệm thu cấp sở đề 2018 tài SKHCN, ngày 20/10/2017 Giấy xác nhận phối hợp nghiên cứu Số 295/QĐ-NTT, 174/2017HĐ6 Tên văn 08/2018 PLHĐ- Hợp đồng thực nhiệm vụ nghiên cứu khoa học công nghệ Phụ lục hợp đồng thực nhiệm Ghi SKHCN, ngày vụ nghiên cứu khoa học công 26/01/2018 nghệ 174/2017/HĐGKNTT,ngày 20/10/2017 11 12 nghệ thành phố hồ chí minh nghiên cứu khoa học cấp sở Khoa NTT, ngày học Cơng nghệ thành phố hồ chí 27/01/2018.01 10 cứu khoa học cấp sở Khoa học Công Phụ lục hợp đồng giao khoán đề tài 174/2018/PLHĐ9 Hợp đồng giao khoán đề tài nghiên minh 03-2018/HĐTK-NTT, ngày 31/01/2018 04-2018/HĐTK-NTT, ngày 31/01/2018 02-2018/HĐTK-NTT, ngày 15/05/2018 Hợp đồng th khốn chun mơn Hợp đồng th khốn chun mơn Hợp đồng th khốn chun mơn Quyết định việc thay đổi thành viên thực đề tài” phát triển Web 13 693/QĐ-NTT, ngày tương tác thông tin cung cấp thông 30/12/2017 tin bệnh thường gặp – giai đoạn “ TS Dương trọng Hải làm chủ nhiệm 14 295/QĐ-NTT, ngày Danh sách hội đồng nghiệm thu cấp 28/05/2018 sở Tổ chức phối hợp thực nhiệm vụ: Số TT Tên tổ chức Tên tổ chức Nội dung Sản phẩm đăng ký theo tham gia thực tham gia chủ yếu Thuyết minh chủ yếu đạt Ghi chú* Sở Y tế Cung cấp tài Trên 3000 TPHCM liệu tài liệu thống bệnh tật bệnh tật thống Bệnh viện Phân loại tài Phân loại Trung ương liệu bệnh tật tài liệu Huế thu thập bệnh tật vào thu thập 300 bệnh vào thường gặp, 300 bệnh ontology thường phân loại gặp, bệnh ontology phân loại bệnh Đánh giá kết Kết Phòng khám Bác sĩ Gia đình đánh giá Sài Gịn - Lý thay đổi (nếu có): Ban đầu có Sở Y tế TPHCM đơn vị phối hợp thực nhiệm vụ nghiên cứu khoa học, nhiên trình thực hiện, thành viên từ Sở Y tế TPHCM thay đổi quan làm việc khơng có thời gian tham gia tiếp giai đoạn Vì chúng tơi định ký hợp tác với thành viên khác từ Bệnh viện Trung ương Huế Phịng khám Bác sĩ Gia đình Sài Gịn phối hợp thực nhiệm vụ nghiên cứu khoa học Cá nhân tham gia thực nhiệm vụ: (Người tham gia thực đề tài thuộc tổ chức chủ trì quan phối hợp, khơng q 10 người kể chủ nhiệm) Số Tên cá nhân Tên cá nhân Nội dung Sản phẩm T đăng ký theo tham gia tham gia chủ yếu đạt T Thuyết minh thực Dương Trọng Dương Trọng - Viết báo - 01 báo Hải Hải khoa học Nguyễn Hồng Nguyễn Hồng - Hướng dẫn - 01 học viên Sơn Sơn học viên cao cao học Nguyễn Thị Nguyễn Thị học Phương Trang Phương Trang - khoa học -Phương pháp Hệ thống tìm tương kiếm tác tương tác thơng minh tra thơng minh cứu /tìm kiếm -Hệ thống tìm thơng tin bệnh kiếm bệnh tật tật theo triệu - Đóng gói chứng, tương chuyển giao tác Công nghệ - Tổng minh gợi ý kết, đánh giá, báo chứng cáo thu thông triệu tiềm nghiệm ẩn -Đóng gói chuyển giao cơng nghệ -Phương pháp xác định 300 Ghi chú* bệnh thường gặp - Ontology bệnh tật - Tổng kết, đánh giá, báo cáo nghiệm thu Trương Cơng Hồng Bách - Thu thập - Thu thập Hòa Thảo 1000 tài liệu 3000 tài Trương Công bệnh tật, báo liệu, báo cáo, Hòa cáo, thống kê thống kê từ Cao xuân Nguyễn Anh bệnh tật phong Tuấn - Phân loại tài sở Y tế, Sở Y tế, liệu tật bệnh thư viện cho 300 bệnh trường đại tật thường gặp, học chun thơng tin có ngành Y liên quan đến dược việc cấu thành - Phối hợp với bệnh (dịch tể, nhóm CNTT yếu tố nguy xác định 300 cơ, nguyên bệnh thường nhân, tiền căn, gặp dấu hiệu nhận - Phân loại biết, chứng, ) 10 triệu tài liệu bệnh tật thu - 300 tài liệu bệnh tật từ Cơ sở Y tế, bệnh viện chuyên khoa Trường Đại học Y dược Minh chứng kết thu thập liệu lưu trữ CD kèm theo báo cáo tổng kết Dữ liệu chuyên gia y tế thành viên đề tài thu thập Các chuyên gia y tế khác hợp đồng để đánh giá độc lập liệu tài liệu bệnh tật thống thoả mãn với nội dung 3.2.2 Đánh giá a Tìm 300 bệnh tật phổ biến làm liệu đánh giá Để xây dựng sở liệu đánh giá phải xác định 300 bệnh thường gặp Các chuyên gia Y tế cho việc xác định 300 bệnh thường gặp khơng có hay quy định bệnh thường gặp Vì dùng phương pháp thống kê với hai cách tiếp cận, tiếp cận theo liệu tiếp cận theo đồng thuận Bác sĩ:  Theo hướng tiếp cận liệu, 02 giả thuyết chấp nhận sau : - Một bệnh tật thường gặp bệnh tật người dân thưởng hỏi đáp nhiều hơn, chia sẻ nhiều hệ thống Internet - Một bệnh tật thường gặp bệnh tật chuyên gia hay tổ chức y tế đề cập tài liệu mạng Internet nhiều Điều tương đương với việc sử dụng cơng cụ tìm kiếm mạng Internet, kết trả nhiều tra cứu bệnh tật, tức bệnh tật thường gặp Từ xác định 300 bệnh tật thường gặp thực sau: - Với khái niệm bệnh tật từ 6000 bệnh tật ontology bệnh tật - Tìm kiếm khái niệm bệnh tật từ khóa Google Search, lấy kết trả số tài liệu có đề cập đến khái niệm bệnh tật tìm kiếm - Sắp xếp lại theo tứ tự kết trả giảm dần - Chọn 300 bệnh có kết trả cao 87 Theo cách tiếp cận 300 bệnh tật chọn bệnh thường gặp  Cách tiếp cận theo hướng đồng thuận: a) Xây dựng nhóm cộng tác, gồm nhiều Bác sĩ Bệnh viện Trung Ương Huế (Có dánh sách hồ sơ minh chứng) b) Ban đầu bác sĩ làm việc độc lập, phương pháp thống kê kinh nghiệm có được, bác sĩ đề xuất 300 bệnh thường gặp độc lập c) Người điều phối tổng hợp lại theo thống kê để tính tốn đồng thuận nhóm d) Sáu trả kết cho người, người tiếp tục chỉnh sửa kết cho phù hợp với kết đạt Tức kết đạt tham khảo định e) Quay lên bước c) có đồng thuận bác sĩ tham gia 300 bệnh thường gặp f) Kết thúc trình cộng tác (Kết 300 bệnh thường gặp đính kèm hồ sơ minh chứng) Kết hợp phương pháp liệu phương pháp đồng thuận, 240 bệnh tật tương đồng xác định từ hai phương pháp tiếp cận Tuy nhiên sau báo cáo lên chuyên gia, bác sĩ tham gia nhóm cộng tác đề tài, đồng thuận dựa cách tiếp cận bác sĩ cách tiếp cận có độ tin cậy cao Như vậy, theo đánh giá nhóm bác sĩ gồm 15 bác sĩ chuyên khoa Bệnh viện TW Huế, đồng thuận 300 bệnh tật kể bệnh thường gặp Mức độ xác dựa đồng thuận đạt 100% Tổng hợp kết dựa phương pháp liệu đồng thuận độ xác 240/300 = 80% 88 3.2.3 Phƣơng pháp đánh giá độ xác độ bao phủ máy tính kiếm tƣơng tác thông minh - Sử dụng phương pháp đánh giá truy hồi thơng tin với tiêu chí đánh giá F kết hợp tiêu chí đánh giá Precision (độ xác) Recall (độ bao phủ): + Precision: Trong tập hợp tìm có phần tìm + Recall: Trong số phần tử tồn tìm phần tử - Trong đó, số bệnh tìm so với triệu chứng bệnh xác định; xác định số bệnh tìm sai so với triệu chứng bệnh số bệnh thỏa mãn triệu chứng bệnh xác định hệ thống khơng tìm thấy Lấy ngẫu nghiên 20 bệnh, dựa triệu chứng bệnh, sử dụng hệ thống tìm kiếm với triệu chứng Hệ thống tìm - Tính xác  229/300 bệnh ~ 76% - Tính bao phủ  Về tìm kiếm, 229/300 ~ 75% - F= 76% 89 3.2.4 Tính dễ dàng sử dụng  Các tiếu chí để đánh giá tính dễ dàng sử dụng hệ thống xây dựng bao gồm:  Sự tương tác, gợi ý cho người dùng trình tìm kiếm  Số bước để đến tìm kiếm kết mong đợi  So sánh với hệ thống tìm kiếm khác theo quan điểm cá nhân người dung  Đối tượng khảo sát bệnh nhân, học sinh sinh viên, người lao động, bác sĩ  Hệ thống đưa từ khóa gợi ý giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm bệnh Hệ thống thử nghiệm Phịng khám Bác sĩ gia đình Sài gịn đánh giá dễ dàng tìm kiếm bệnh tật từ triệu chứng bệnh hệ thống sử dụng Google Search hay hệ thống khác Ngồi ra, nhóm nghiên cứu Huế làm phiếu khảo sát kết 20 bệnh nhân, kết thu 90% người dùng đồng ý hệ thống dễ dàng sử dụng 90 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 4.1 Kết Luận 4.1.1 Kết nhiệm vụ KHCN Các kết đăng ký đề tài đạt 100% Trong vượt mức đăng ký với số khái niệm bệnh 6000/300 Đã nghiên cứu thành công phương pháp xây dựng ontology dựa dịch tự động, dịch dựa tài liệu song ngữ chuẩn, dựa từ điển chuyên ngành, dựa tìm kiếm từ khố gần google phương pháp cộng tác, kết đánh giá độ 80% so với đăng ký đề tài 75% Kết độ xác hệ thống tìm kiếm đánh giá dựa độ xác độ bao phủ đạt 76% so với đăng ký 75% Có 01 báo đăng tạp chí quốc tế số SCOPUS đăng ký Ngồi ra, đề tài góp phần đào tạo 01 sinh viên đại học tốt nghiệp với luận văn thực theo với nội dung nghiên cứu đề tài Chương trình web tìm kiếm/ tra cứu bệnh tật tương tác thơng minh đóng gói để chuyển giao Phương pháp đánh giá có tính khoa học, độ tin cậy cao Kết đánh giá đạt với mục tiêu đăng ký nhiệm vụ KHCN 4.1.2 Hiệu khoa học công nghệ Đề tài nghiên cứu công nghệ mang lại hiệu quả: - Ontology bệnh tật tiếng Việt: Ontology tiếng Việt dựa DO nhiều sở liệu bệnh tật thống khác, chuẩn hố theo mơ hình bệnh tật Việt Nam Cho đến trước có kết nhiệm vụ khoa học chưa có ontology bệnh tật tiếng Việt Ontology sở tri thức cho nhà nghiên cứu nhiều lĩnh vực khác Y tế, Công nghệ Thông tin, Quản lý, v.v nghiên cứu, ứng dụng vào thực tiễn rút trích thơng tin bệnh tật tài liệu y tế, phân loại quản lý thông tin bệnh tật, tra cứu thông tin v.v Ontology bệnh tật xây dựng tự động hoá ngày cao Kế thừa từ 91 ontology, tài liệu bệnh quốc tế mơ hình bệnh tật Việt Nam, việc trì phát triển ontology bệnh tật tiếng Việt có tính khả thi cao - Phương pháp tìm kiếm tương tác thơng minh hệ thống tim kiếm thông tin bệnh tật: Đây kết đề tài Hiện chưa có mơ hình tìm kiếm thơng tin bệnh tật dựa tương tác thơng minh ngồi hệ thống chun gia (chỉ dành cho hỗ trợ bác sĩ khám chữa bệnh) Hệ thống tim kiếm thơng tin bệnh tật dựa phương pháp tìm kiếm thông minh đáp ứng câu tra cứu bệnh dựa gợi ý bác sĩ Thơng tin đem lại xác bao phủ 6000 bệnh, có 300 bệnh tích hợp thơng tin tham khảo thống Hệ thống tìm kiếm thông tin bệnh tật dựa công nghệ ngữ nghĩa kết hợp với luật kết hợp, phù hợp với thơng tin bệnh tật Hệ thống có khả mở rộng cao 4.1.3 Hiệu kinh tế xã hội - Quản lý thông tin bệnh tật: kết nhiệm vụ tạo ontology với 6000 khái niệm bệnh tật Các khái niệm bệnh tật kết nối với mã chuẩn ICDs, tạo điều kiện cho việc quản lý thông tin bệnh tật - Thơng tin tham khảo thống: ngày người dân sử dụng hiệu việc tham khảo, tra cứu thông tin bệnh tật từ mạng Internet Tuy nhiên thông tin mạng chưa kiểm chứng, khiến cho việc tham khảo gặp nhiều khó khăn, dẫn đến hậu đáng tiếc xẩy Hệ thống tìm kiếm thơng tin bệnh xây dựng dựa tài liệu thống thu thập từ nhiều nguồn Sở Y tế, Cơ sở y tế khác kiểm duyệt phân loại trước tiện lợi cho việc tra cứu tham khảo Tuy thơng tin cịn mang tính chuyên môn cao phát đồ điều trị, nhiên điều tạo điều kiển để bệnh nhân, người dân giám sát việc khám chữa bệnh, điều trị từ sở y tế 92 - Dễ dàng tiếp cận thông tin bệnh tật: Sự dụng công nghệ cloud, web ngữ nghĩa, giải thuật rút trích thơng tin, tìm kiếm tương tác thông minh nghiên cứu nhiệm vụ khoa học mang lại hệ thống tìm kiếm dễ dàng tiếp cận thông tin bệnh tật Thường người dân khơng thể tự chuẩn đốn, khó để biết bệnh tật mắc phải, cần có hệ thống hướng dẫn tìm kiếm dựa thơng tin triệu chứng bản, từ suy luận gợi ý trả lời để đến nhóm bệnh có khả mặc phải, từ dẫn đến tài liệu tham khảo phù hợp Cách tiếp cận tạo chế tìm kiếm dễ dàng cho người dùng 4.2 Đề nghị Một vấn đề lớn thiếu hệ sở tri thức ngữ nghĩa bệnh cho ngôn ngữ Tiếng Việt Việc xây dựng sở tri thức phân loại bệnh (CSTT-PLB) khơng phục vụ cho việc tìm kiếm tra cứu thơng tin bệnh trở nên nhanh xác cao, tầm quan trọng CSTT-PLB nhận việc phục vụ cho quản lý bệnh, phổ biến kiến thức y học thường thức (YHTT), giúp nhà quản lý định sớm, xây dựng sở tri thức phần loại bệnh vấn đề cần thiết cấp bách tình hình diễn biến phức tạp bệnh tật, thời kỳ hội nhập, tồn cầu hóa Hiện ta có hệ thống phân loại bệnh ICDs, nhiên đáp ứng phần nhu cầu cho phía chuyên gia, người có kiến thức ngành y Ngồi hệ thống chưa có thơng tin bệnh, đặc tả thơng tin bệnh để phổ biến kiến thức YHTT Để xây dựng hệ thống phân loại bệnh việc đòi hỏi chuyên môn bác sĩ kết hợp chuyên môn công nghệ thông tin ngành liên quan, cộng tác mật thiết để thực Đề tài đề xuất phương pháp xây dựng hệ tri thức bệnh tật dựa ontology Phương pháp chứng minh tính hiệu cao, hướng tiếp cận đúng, tính khả thi cao áp dụng cho việc xây dựng hệ tri thức bệnh tật quy mô lớn Vì kiến nghị tiếp tục phát 93 triển đề tài giai đoạn hai, tức giai đoạn hồn thiện sản phẩm quy mơ ứng dụng Tuy nhiên cần tách hệ sở tri thức thành đề tài khác chủ nhiệm đề tài địi hỏi phái có chun mơn y học thường thức y khoa Thành viên đề tài phải bao gồm bác sĩ chuyên khoa nhà quản lý bệnh tật học Có việc xây dựng hệ tri thức bệnh tật có hiệu mặt ứng dụng cao Vấn đề tiếp cận thông tin bệnh gặp trở ngại hệ thống tra cứu Tra cứu thông tin bệnh thường theo tuần tự, phải từ mục bệnh đến vấn đề cần tra cứu, tiếp đến phải đọc nhiều để tìm đến thơng tin cần tham khảo, nhiều thời gian, hiệu đem lại không cao, không phù hợp với vấn đề tra cứu thông tin bệnh, đầu vào thường đặc tả triệu chứng bệnh người tra cứu thường tên bệnh mắc phải hay cần tìm Trong đề tài này, phương pháp tìm kiếm tương tác thông minh đề xuất để hướng luồng tìm kiếm Người dùng cần cung cấp dấu hiệu, triệu chứng bệnh, hệ thống khuyến nghị triệu chứng khác giúp người dùng dễ dàng nhận thơng tin bệnh cần tìm Chỉ qua vài bước tương tác, người dùng dễ dàng tìm thấy thơng tin bệnh cần tìm Đề tài sở mở hướng tiếp cận hiệu để xây dựng hệ tri thức bệnh, phục vụ cho việc quản lý phổ biến thông tin y học thường thức Đề tài mở nhiều hướng tiếp cận, nghiên cứu hệ tri thức ontology bệnh Để hoàn thiện trì phát triển hệ tri thức ontology bệnh, đề tài đề xuất đế tiếp tục hoàn thiện hệ tri thức bệnh tật được, phục vụ cho khơng tra cứu bệnh thơng thường mà cịn tích hợp vào thiết bị y tế, giao thức chuẩn để hệ thống y tế giao tiếp, trao đổi tri thức Để thực đề tài này, chủ nhiệm đề tai cần có chun mơn Industry 4.0, Khoa học liệu hệ thống tìm kiếm thơng minh 94 PHỤ LỤC Phụ Lục Quản Lý Phụ Lục Minh Chứng Kết Quả Nhiệm Vụ KHCN Phụ Lục Tài Liệu Kỹ Thuật 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Website Ykhoa.net – phần Bệnh trẻ em: http://www.ykhoa.net/yhocphothong/nhikhoa/index.htm [2] Website Eva – phần Làm mẹ: http://hcm.eva.vn/lam-me-c10.html [3] Website Mẹ yêu con: http://meyeucon.org/tag/cac-benh-thuong-gap-o- tre-em/ [4] Bệnh viện Nhi Đồng – phần bệnh thường gặp: http://www.nhi-dong.org.vn/Default.aspx?SID=9 [5] Bệnh viện Nhi Trung Ương - phần Phổ biến Kiến thức: http://www.nhp.org.vn/list.aspx?cat=025003 [6] T.H Duong, G S Jo, ”Collaborative Ontology Building by Reaching Consensus among Participants”, Information-An International Interdisciplinary Journal, vol 13, no 5, pp 1557-1569, 2010 [7] Pan Du, Gang Feng, Jared Flatow, Jie Song, Michelle Holko, Warren A Kibbe1 and Simon M Lin, From disease ontology to disease-ontology lite: statistical methods to adapt a general-purpose ontology for the test of geneontology associa-tions,Bioinformatics (2009) 25 (12):i63i68.doi:10.1093/bioinformatic s/btp193 [8] Yang Chen, Xiaofeng Ren, Guo-Qiang Zhangz and Rong Xuz, Ontology-guided Approach to Retrieving Disease Manifestation Images for Health Image Base Construction, 2012 IEEE Second Conference on Healthcare Informatics, Imaging and Systems Biology [9] Ranga Chandra Gudivadaa, Xiaoyan A Qua, Jing Chena, Anil G Jeggab, Eric K Neumannd, Bruce J Aronow, Identifying disease-causal genes using Semantic Web-based representation of integrated genomic and phenomic knowledge, Journal of Biomedical Informatics, Volume 41, Issue 5, October 2008, Pages 717–729 96 [10] Trong Hai Duong, Ngoc Thanh Nguyen, Cuong Duc Nguyen, Thi Phuong Trang Nguyen, Ali Selamat:Trust-Based Consensus for Collaborative Ontology Building Cybernetics and Systems 45(2): 146-164 (2014) [11] T.H Duong, N.T Nguyen, and G S Jo, ”A Hybrid Method for Integrating Multiple Ontologies”, Cybernetics and Systems, vol 40, no 2, pp.123-145, 2009 [12] T.H Duong, G S Jo, J.J Jung, and N.T Nguyen, ”Complexity Analysis of Ontology Integration Methodologies: A Comparative Study”, Journal of Universal Computer Science, vol 15, no 4, pp.877-897, 2009 [13] T.H Duong, Jo G.S., Enhancing performance and accuracy of ontology integration by propagating priorly matchable concepts, Neurocomputing, 88(1), pp 3-12, 2012 [14] Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O.: The Semantic Web, Scientific American, vol 284, no.5, pp.35-43 (2001) Zadeh, L A (1965) Fuzzy sets Inform and Control, pp 338-353 [15] Trong Hai Duong, Jo G.S., Jung J.J., Nguyen N.T (2009): Complexity Analysis of Ontology Integration Methodologies: A Comparative Study Journal of Universal Computer Science 15(4), 877-897 [16] Trong Hai Duong, Nguyen N.T., Jo G.S (2009): A Hybrid Method for Integrating Multiple Ontologies Cybernetics and Systems 40(2), 123-145 [17] Trong Hai Duong, Nguyen N.T., Jo G.S (2010): Constructing and Mining: A Semantic-Based Academic Social Network Journal of Intelligent & Fuzzy Systems21(3), 197-207 [18] Trong Hai Duong, Jo G.S (2010): Collaborative Ontology Building by Reaching Consensus among Participants Information-An International Interdisciplinary Journal, 1557-1569 [19] The Prot g , Stanford Center for Biomedical Informatics Research, Available at http://protege.stanford.edu/ 97 [20] Auer, S., S Dietzold, and T Riechert “OntoWikia tool for social, semantic collaboration.” In the 5th International Semantic Web Conference, ISWC, Athens, GA, Springer, (May 2006), 736-749 [21] Gabel, T., Y Sure, and J Voelker (2004) ”KAON - Ontology Management Infrastructure” In SEKT information Deliverable D3.1.1.a Institute AIFB, University of Karlsruhe [22] Karapiperis S., D Apostolou (2006), “Consensus Building in Collaborative Ontology Engineering Processes” Journal of Universal Knowledge Managemant, 199-216 [23] Ruiz E J., Grau B C., Horrocks I., Berlanga R., Conflict detection and resolution in collaborative ontology development Technical report (2009), Tool and user study available at: http:=krono.act.uji.es=people=Ernesto=contentcvs [24] Sure, Y “OntoEdit: Collaborative Ontology Development for the Semantic Web” In International Semantic Web Conference 2002 (ISWC 2002), Sardinia, Italia, (June 9-12, 2002), 221-235 [25] Tudorache, T., N F Noy, S W Tu, and M A Musen “Supporting collaborative ontology development in Protg.” In Proceedings of 7th International Semantic Web [26] Holsapple C.W (2002), K.D Joshi, Collaborative Approach in Ontology Design, Communications of the ACM, 45, 42 - 47 [27] Gluz, J.C and L.R.J da Silva Ontological semantic search of learning objects: experiments and results in Anais Simpúsio Brasileiro de Informỏtica na Educaỗóo 2014 [28] Pierre, M.S and W.P LaPlant, Issues in crosswalking content metadata standards 2000: NISO 98 [29] Bošnjak, A and V Podgorelec, Upgrade of a current research information system with ontologically supported semantic search engine Expert Systems with Applications, 2016 66: p 189-202 [30] Jain, V and S Prasad, Ontology based information retrieval model in semantic web: a review International Journal, 2014 4(8) [31] Chen, D., L Li, and R Wang An ontology-based system for semantic query over heterogeneous databases in Software Engineering, 2009 WCSE'09 WRI World Congress on 2009 IEEE [32] Arenas, M., et al., Faceted search over RDF-based knowledge graphs Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, 2016 37: p 55-74 [33] Guha, R., R McCool, and E Miller Semantic search in Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web 2003 ACM [34] Thomee, B and M.S Lew, Interactive search in image retrieval: a survey International Journal of Multimedia Information Retrieval, 2012 1(2): p 71-86 [35] Jacso, P., Columns and News-Internet Insights-Thoughts About Federated Searching-Peter Jacso discusses the consolidated retrieval of results in response to a query sent to several databases Information Today, 2004 21(9): p 17-27 [36] Graham, J., et al., Federated or cached searches: Providing expected performance from multiple invasive species databases Frontiers of Earth Science, 2011 5(2): p 111-119 [37] Ma, B., et al., public opinion analysis based on probabilistic topic modeling and deep learning public opinion, 2016 [38] Trong Hai Duong, Mohammed Nazim Uddin, Cuong Duc Nguyen: Personalized Semantic Search Using ODP: A Study Case in Academic Domain ICCSA (5) 2013: 607-619 99 [39] Tuong Le, Bay Vo, Trong Hai Duong: Personalized Facets for Semantic Search Using Linked Open Data with Social Networks IBICA 2012: 312-317 [40] Mohammed Nazim Uddin, Trong Hai Duong, GeunSik Jo: Contextual Information Search Based on Ontological User Profile ICCCI (2) 2010: 490500 [41] Reichert, M., Linckels, S., Meinel, C., Engel, T.: Student’s perception of a semantic searchengine IADIS CELDA, pp 139–147 Porto, Portugal (2005) [42] Lopez, V., Pasin, M., Motta, E.: Aqualog: An ontology-portable question answering system for the semantic web In: Proceedings of the European Semantic Web Conference (ESWC) (2005) 546–562 [43] Cimiano, P., Haase, P., Heizmann, J.: Porting natural language interfaces between domains– a case study with the ORAKEL system – In: Proceedings of the International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI) (2007) 180–189 [44] Interactive Query Construction for Keyword Search on the.Semantic Web Gideon Zenz, Xuan Zhou, Enrico Minack, Wolf Siberski, and Wolfgang Nejdl [45] Lei, Y., Uren, V., Motta, E.: Semsearch: A search engine for the semantic web In: Proceedings of the 15th International Conference on Knowledge Engineering and KnowledgeManagement (EKAW) (2006) 238– 45 [46] Https://Jena.Apache.Org/ [47] "XML and Web Services In The News" xml.org October 2006 Retrieved 2007-01-17 [48] Http://En.Wikipedia.Org/Wiki/Autocomplete 100 [49] J.,Han, and M.,Kamber (2006) Data mining: concepts and techniques (2nd ed.) Amsterdam: Elsevier [50] Jaynes, E.T "Bayesian Methods: General Background." In MaximumEntropy and Bayesian Methods in Applied Statistics, by J H Justice (ed.) Cambridge: Cambridge Univ Press, 1986 [51] Http://En.Wikipedia.Org/Wiki/Bayesian_Probability 101