Khóa luận tốt nghiệp Kỹ thuật phần mềm: Xây dựng ứng dụng Sổ tay Covid19

DANH MỤC TỪ TIENG ANHMachine Learning Học máy API Application Programming Interface — phương thức trung gian kết nôi các ứng dung với server Google Cloud API Google Cloud hay còn gọi là

KHOA CONG NGHE PHAN MEM

HA HUY KHOI

KHOA LUAN TOT NGHIEP

XAY DUNG UNG DUNG SO TAY COVID-19

Building Handbook Covid19 Application

KỸ SƯ NGANH KY THUAT PHAN MEM

TP HO CHÍ MINH, 2021

ĐẠI HỌC QUÓC GIA TP HÒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

KHOA CÔNG NGHỆ PHÀN MÈM

HÀ HUY KHÔI — 17520647

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỐ TAY COVID-19

Building Handbook Covid19 Application

KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUAT PHAN MEM

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

PGS.TS TRAN SƠN HAI ThS HUỲNH NGUYÊN KHẮC HUY

TP HO CHÍ MINH, 2021

THONG TIN HỘI DONG CHAM KHÓA LUẬN TOT NGHIỆP

Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số

TĐầy c2 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin.

1 Chủ tịch.

2 Thư ký.

3 Ủy viên.

4 Ủy viên

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH CONG HÒA XÃ HOI CHỦ NGHĨA VIỆT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

TP HCM, ngày tháng năm

NHAN XÉT KHÓA LUẬN TOT NGHIỆP

(CUA CÁN BO HƯỚNG DAN)

Tên khóa luận:

XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SÓ TAY COVID-19

Nhóm SV thực hiện: Cán bộ hướng dẫn:

Hà Huy Khôi 17520647 TS Trần Sơn Hải

Th.S Huỳnh Nguyễn Khắc Huy

Đánh giá Khóa luận

1 Vé cuôn báo cáo:

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH CONG HÒA XÃ HOI CHỦ NGHĨA VIỆT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

TP HCM, ngày tháng năm

NHAN XÉT KHÓA LUẬN TOT NGHIỆP

(CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN)

Tên khóa luân:

XÂY DUNG UNG DUNG SO TAY COVID-19

Nhóm SV thực hiện: Can bộ phản biện:

Hà Huy Khôi 17520047 MO đà % ƒ

Đánh giá Khóa luận

1 Vé cuôn báo cáo:

Số trang Số chương

Số bảng số liệu Số hình vẽ

Số tài liệu tham khảo Sản phẩm

Một sô nhận xét vê hình thức cuôn bao cáo:

2 Vê nội dung nghiên cứu:

LỜI CÁM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô khoa Công Nghệ Phần Mềm đã tậntình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức quý báu cho tôi trong thời gian học đại học

và tạo điêu kiện cho tôi thực hiện luận văn này.

Cảm ơn PGS.TS Trần Sơn Hải và Th§ Huỳnh Nguyễn Khắc Huy, những người đãtrực tiếp hướng dẫn khóa luận Trong quá trình thực hiện, thầy đã tận tình hướng dẫn,giúp tôi giải quyết các vấn đề nảy sinh trong quá trình làm đề tài

Cuối cùng, tôi xin được gửi lời cảm ơn tới gia đình là những người động viên và hỗ trợgiúp tôi những lúc khó khăn Mặc dù tôi đã nỗ lực hết sức dé hoàn thành luận văn, songvẫn không thê tránh khỏi những thiếu sót Vì vậy, tôi rất mong nhận được những đóng

góp quý báu của quý Thầy Cô và các bạn.

Xin chân thành cam ơn.

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi Các số liệu và kết quả nêu bêntrong luận văn là trung thực và chưa từng được công bồ trong bat kỳ công trình nào khác,ngoại trừ các tài liệu tham khảo.

TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2021

Hà Huy Khôi

MỤC LỤC

CHUGNG 1 TONG QUAN 0057 44 2

1.1 Dong lure nghién CUU 0n 2

1.2 Mục tiêu để tbc csscsssessessesscsucsucssessessvssesseessssssssucsuesuessessucsussuesatsssssesseesuesaesssesessiesatsasesvesees 3 1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên CỨU 2-2: ©5<©S£+EE2EEE2E12211971127112711271711711711211E.11111 11111 3 L.A Cac tinh 0.8 A.A1AĂ 4 CHƯƠNG 2 GIỚI THIEU CÔNG NGHỆ, 22-2222 22222211222211227112121127111271112111112111 11 tre 4

"NN ố ố 5 2.2 React Native 4e 7 c ^ co c.ickecce 7

“N00 (805i 11177 ẻe ố .ằ 8

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH LIGHTGBM - 22 22+222222E++2EEE2EEEEEEEEEEEE7EEE2EEEEEECEEEETErrrkrrrrrrrryee 12

3.1 M6 hinh LightGBM 18 nan ẽ ẽ h6 6 .LAŒRH,HHH 13

3.2 Cau trúc mô hình và cơ chế dự đoán của mô hình -¿- ¿2++++++++22++++t2x+++tzx+ezzxxrerrvree 15 CHUONG 4 UNG DUNG SO TAY COVID-19 sccsssssssssssesssssessssssssssscsssseesssscsesssesssseesssscesssseessseeeanes 16 4.1 Phan tich, thiét ké tg 7n ẽ ốc 16

ALL M6 ta nghiGp VU wecsssccsssssesssssescsssesesssccssssccssssccsssscssssecssssscssssscsssecssssecssuesessuesessnescsssecsssesesnecesssess 16

10 .4úäA 16

4.1.3 So đồ tuần tur ec ccccccssecscssesssssssessecsessessesecsucerssssussecsucsusassussusseseesassussussecarsunsussecsesansansusavcaesaneasaneee 19 4.1.4 Sơ A616 ceeceeccscceccsesssesssesssesssessuessecssecssecsusssusssesssvsssssssesssessescssecsssssessesssecssecssesssesssessecssecssesaneeaees 24 4.1.5 So d6 trang thai nẽšẽễa{4$4i.Ó.44 26 4.1.6 So d6 000 88h - Ả , 27 4.1.7 Thiét ké giao ' Ả ,ÔÔỎ 28

“40.0 ¬ 49

CHƯƠNG 5 TONG KET VÀ HƯỚNG PHAT TRIỂN :-22:2252222+2EEEvEExteEErrsrxrerrrrerree 50 Kết UA dat AUOC 0T - 50 Han CHE: cececccceccecsecsesecsecsecsessesucsucsucesuesucsucsucsesussucsucsesuesussucsucsesarsussucausaesuesucsecsusaesussucaucaesassucsucaesarsacencaneass 50

5.1 Thuận lợi và khó khăn ¿G2 2213 12218211191 1811111191111 111011 1 01 T1 HT TH HT TH ng nàng rưy 51

lSnN 0.8 ẽ ẽ ẽ ẽ ẽ (.<4dAĂẴHAg)H HHH , 51 5.1.2 KNG KDA 86 ẽ.ẽ.ẽ.4Ax.HBH, HH , 51

0? 00/1188 d ÔỎ 51 I1000980:7),897 6 0 52

Bai D40 4ì L(ƯHađaiđdẳâẳẢẮỒẦ 52

I0b§T0 0N A HẬHẬH 54

DANH MỤC TỪ TIENG ANH

Machine Learning Học máy

API Application Programming Interface — phương thức trung gian kết

nôi các ứng dung với server

Google Cloud API Google Cloud hay còn gọi là Google Cloud Platform (GCP)

chinh la mot nén tang của kỹ thuật điện toán đám mây cho phép

các cá nhân, tô chức, các doanh nghiệp, các cơ quan có thể xây

dựng, phát triển, và hoạt động các ứng dụng của mình trên hệ

thống phần mềm do google tạo ra.

Covid-19 Virus Corona là chung virus mới chưa từng xuất hiện ở người, có

tên gọi từ nguồn gốc tiếng Latin Vi rút Corona là chủng virusđược bao bọc bang những chiếc gai bao bọc bên ngoai, tương tác

với thụ thé trên tế bào, theo cơ chế tương tự chìa khóa và 6 khóa,

từ đó cho phép virus xâm nhập vào bên trong.

Real-time Thời gian thực, ở đây dùng đề miêu tả dữ liệu của API được cập

nhật theo thời gian thực

SEO SEO là từ viết tắt của Search Engine Optimization (tối ưu hóa công

cụ tìm kiếm), là một quy trình nâng cao thứ hạng của website trên

các công cụ tìm kiếm giúp người dùng có thể tìm thấy trang web

dễ dàng hơn trên bảng kết quả tìm kiếm.

Decision tree Decision tree là một mô hình supervised learning, có thé được áp

dụng vào cả hai bài toán classification va regression Việc xây

dựng một decision tree trên dữ liệu huấn luyện cho trước là việc

đi xác định các câu hỏi và thứ tự của chúng.

Predicted label Nhãn dự đoán (Ở đây mô hình dự đoán nhãn của tập dữ liệu bao

gồm 5 triệu chứng và 3 đặc diém là âm tinh hay dương tính)

Actual label Nhãn thật sự của nó (là âm tính hay dương tính)

DANH MỤC HÌNH VE

Hình 1: Hình anh minh họa COVIQ- [ÍÕ c5 1226213111 131911 8395311385111 1 1118311188311 811 gen” 2 s0i0284:161 111777 .d 5 Hình 3: React ÏNafIV€ Án H* HT HH HH HH HH HH 7

IV 06010ì.8ả0ì0i.1ii 11 ễĂâ^Ă'Â'-"L.-"-Ổ Ỏ 9 Hình 5: Google Cloud PafOTTH - - <1 E3 1E 3311311 91115311 11 1 HH HH Hy 11Hình 6: Sơ đô hoạt động của mô hình Lightgbm c ccecccsseessesssessesssessesssessessesseessesseeeseesseess 13Hình 7: Kết quả so sánh độ chính xác của Mô hình mang Neuron Network và Lightgbm 14200): 8: So d6 Usecase 8N ố 17Hình 9: Sơ đồ tuần tự quản lý bai Gang eeccecceccecsesssesseessesssessesssessesssessesssecssssessssssessseesecsseess 19Hình 10 Sơ đồ tuần tự "Chuan đoán tỷ lệ mắc bệnh" -¿- 2 522x+x++£xtzxerxrzrerree 21Hình 11: Sơ đồ tuần tự "Thêm thé loại bai đăng"" 2- 2-52 2+ 2+EE+EE+EE+EEeEEeEEerxerkerrerex 22Hình 12 Sơ đồ lớp của ứng dụng - ¿+ ©22+S++2E£EE£2EEEEEEEEEE2E1271711271211271.211 21 cre 24Hình 13 Sơ đồ trạng thái "Thêm bài đăng "" -s-2¿- ¿+ <+SE£+EE£EESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEkerkrrrkrree 26

Hình 14 Sơ đồ trạng thái "Chuẩn đoán ty lệ nhiễm bệnh"" 2-2-2 s2 £++£x+zxzzsz+sz 27

Hình 15 Sơ đồ thành phần của ứng dụng -2- 2 +2E£+EE£+EE+EE££EEEEEEEEEEEEEEEErrEkerkrrrkrree 27

Hình 16 Sơ đồ màn hình của elient ¿ 222222++2222E+YtttEEEEkErrrtEEirrrttirrrriiiiee 28

Hình 17 Sơ đồ màn hình của Admin cc:55+vt22£xxtrttEkttrrtrtrtrrrrtttrrrrrtrrrrrrrrrre 29Hình 18 Màn hình khởi động của ứng dụng -. - 6 25 3 2E E*ESEeksrkrrkeerkrrkere 30 Hình 19 Thông điệp 5K được sử dụng dưới dạng Onboarding page - - -‹- «+-s++s« 34 Hình 20 Màn hình trang chủ ¿5c 35

Hình 21 Top 10 quộc gia chịu ảnh hưởng nang nhất của dịch bệnh 2 2 2552 36

Hình 22 Biéu đồ hiển thị các thông tin về quốc gia (Vi dụ: Việt Nam) trong 7 ngày gần nhất

Hình 29 Màn hình trang chủ của trang quan Ìý - - +55 + 3k3 E*sESEsesekrreeserrserse 46

Hình 30 Màn hình thông tin chi tiết bài đăng - 2- ¿5£ ©522S£2EE2EE£EE2EEeEEEEEerkerkerrrres 41

Hình 31 Màn hình thêm bai đăng - - - G2 221368211351 833 1391883181 8311 1 11 1 g1 ng r 47 Hình 32 Màn hình chỉnh sửa bai đăng - - 2c 2 3231311931311 111 1 811 1 1 ng ry 48

Hình 33 Màn hình danh sách thé loại - - ¿SE ÊEE+E+EEEE+EEEE+EEEEEEEEEEEEEEEEeEerkrkerkrkerervee 48Hình 34 Màn hình thêm thé loại . - ¿65 SE+E+EE+E‡EEEE+EEEESEEEESEEEEEEEEEEEEEEErEerkrkerkrkererree 48Hình 35 Màn hình chỉnh sửa thé loại -¿- ¿6 St E‡EESE+EEEESEEEESEEEEEEEEEEEEEEErEerkrkererkererree 49

DANH MỤC BANG

Bang 1: Đặc điểm của mô hình bao gồm 5 triệu chứng và 3 đặc điểm - 15J5710150208.:101i80~:10)00 6i 413 17 Bảng 3: Danh sách USe Case -G G E1 191112111 111 1111 HH TH TH HH kh 18Bang 4: Bảng mô tả lớp đối tượng News -¿- 2-5121 2t E21211211211211111111 1111 re 25Bang 5 Bang mô tả lớp đối tượng Cat€gOTi€s -2- 55552522 2EE2EEE212E1E7171 211 re 25

TOM TAT KHÓA LUẬN

Khóa luận Xây dựng số tay Covid gồm 05 chương:

Chương 1: Giới thiệu về đề tài, động lực nghiên cứu, mục tiêu đê tài Đôitượng và phạm vi nghiên cứu, đưa ra những tính năng mới so với các ứng

dụng khác.

Chương 2: Trình bày các kiến thức nền tảng liên quan đến ứng dụng

Chương 3: Trình bày chỉ tiết kiến thức, áp dụng máy học và công nghệ liênquan đến ứng dụng

Chương 4: Trình bày chỉ tiết quy trình xây dựng hệ thống, từ xác định vàphân tích yêu cầu bài toán cho đến xây đựng CSDL, cuối cùng là xây dựnggiao diện cho ứng dụng.

Chương 5: Kết luận, rút ra được các ưu nhược điểm của ứng dụng và

hướng phát triển trong tương lai

CHƯƠNG 1 TONG QUAN

1.1 Động lực nghiên cứu

COVID-19: Virus Corona là chủng virus mới chưa từng xuất hiện ở người, đang ảnh

hưởng rất lớn đến chính trị, kinh tế của thế giới nói chung và các quốc gia nói riêng

trong đó có cả Việt Nam Việc cập nhật tin tức, thông tin liên quan đến Covid-19 là

điêu cân thiết trong cuộc sông hiện nay.

Điện thoại di động đang trở thành một vật dung không thé thiếu đối với cuộc sống hiệnđại ngày nay, vi thế ai cũng sẽ có một chiếc điện thoại di động bên cạnh mình Do đó,kèm theo với sự phát triển của công nghệ 4.0 việc con người luôn mong muốn có đượcnhững ứng dụng chất lượng, đáp ứng được nhu cầu của con người là không thẻ thiếu

Vì vậy, em quyết định làm khóa luận tốt nghiệp với dé tài: Xây dựng ứng dụng sé tay

Covid-19.

1.2 Mục tiêu đề tài

Mục tiêu dé tài là tạo ra ứng dụng đi động số tay Covid-19 cho người tat cả những ai

đã, dang và có sử dụng điện thoại thông minh Số tay có những chức năng bao gồm:

- Show dt liệu, tracking sô liệu hiện tại của các quốc gia và thê giới trong đó có Việt

Nam.

- _ Cập nhật những tin tức liên quan đến Covid-19 (nguồn: https://ncov.moh.gov.vn)

- Tim những trung tâm, y tế gần với vị trí của mình

- Chuan đoán tỉ lệ nhiễm bệnh Covid-19 thông qua 5 triệu chứng cơ bản và 3 đặc

điểm (giới tính, tuổi và tiếp xúc với nguồn bệnh hay chưa? )

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Khoá luận này hướng đến nghiên cứu các đổi tượng sau:

— Các công nghệ:

+ Front-end: ReactJs (admin page), React Native (client side)

+ Back-end: Flask (Dung dé goi API model)

+ Database: Firestore database

+ Mô hình Lightgbm

+ IDE: Visual Studio Code, Android Studio

— Déi tượng trong phạm vi đề tài hướng đến:

+ Tất cả những ai đã, đang và sé sử dụng thiết bị di động

Khóa luận hướng đên phạm vi nghiên cứu sau:

Phạm vi môi trường: Mobile đối với Client, Web đối với Admin

Pham vi chức năng:

Đối với client:

+ Cung cấp cho người ding mọi thông tin cần thiết về Covid-19 trên thé

giới nói chung và Việt Nam nói riêng thông qua số liệu & biểu đồ

+ Cung cấp cho mọi người những thông tin chính xác nhất, đầy đủ nhất

+ Chuan đoán tỷ lệ nhiễm bệnh dựa vào các thông tin mà người dùng cung

cap.

+ Tìm các trung tâm y tê, bệnh viện gan nhât dựa vao vi tri của người

dùng.

Đôi với Admin:

+ Cung cấp cho người quan lý có thé quan lý bài đăng

+ Cung cấp cho người quản lý thé loại bài đăng

1.4 Các tính năng nỗi bật

Sau khi tham khảo một số ứng dụng cũng với chủ đề Covid 19, tôi rút ra được

nhận xét như sau:

— Hầu hết các ứng dụng chỉ tập trung cập nhật số liệu của các quốc gia trên

thế giới real-time (Update liên tục số ca bệnh, tử vong, hồi phục)

Từ đó tôi quyết định nghiên cứu và tích hợp vào ứng dụng thêm một số chức

năng giúp cho người dùng có nhiều sự lựa chọn về các tính năng hơn và góp

phân làm cho ứng dụng có tính toàn diện hơn với một sô chức năng như:

— Thêm vào trang tin tức.

— Tích hợp Google Cloud API vào trong ứng dụng.

— Áp dụng máy học vào ứng dụng đề chuẩn đoán nhiễm bệnh.

CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ

2.1 ReactJs.

React là thư viện JavaScript phố biến nhất dé xây dựng giao diện người dùng (UI) Nó

cho tốc độ phản hồi tuyệt vời khi user nhập liệu bằng cách sử dụng phương pháp mới

để render trang web

Components của công cụ này được phát triển bởi Facebook Nó được ra mắt như một

công cụ JavaScript mã nguôn mở vào năm 2013.

Ở ứng dụng này, ReactJs sẽ đóng vai trò để thiết kế admin pages

Một số lợi ích khi sử dụng ReactJs:

1 Dé ste dụng:

React là một thư viện GUI nguồn mở JavaScript tập trung vào một điều cụ thé; hoànthành nhiệm vu UI hiệu quả Nó được phân loại thành kiểu “V” trong môhình MVC (Model-View-Controller).

Bởi vi sử dung Javascript, nên nêu như ban đã có san cho minh kiên thức vê js thì sé

không có gì khó khăn khi bạn làm quen với ReactJs.

2 Viết component dễ dàng hơn:

React component dễ viết hơn vì nó sử dụng JSX, mở rộng cú pháp tùy chọn choJavaScript cho phép bạn kết hợp HTML với JavaScript

JSX là một sự pha trộn tuyệt vời cua JavaScript và HTML Nó làm rõ toan bộ quá trìnhviết cấu trúc trang web Ngoài ra, phần mở rộng cũng giúp render nhiều lựa chọn dễ

dàng hơn.

JSX có thê không là phần mở rộng cú pháp phô biến nhất, nhưng nó được chứng minh

là hiệu quả trong việc phát triển components đặc biệt hoặc các ứng dụng có khối lượnglớn.

3 Hiệu suất tốt hơn với Virtual DOM:

React sẽ cập nhật hiệu qua quá trình DOM (Document Object Model — Mô hình đốitượng tài liệu) Như bạn có thé biết, quá trình này có thé gây ra nhiều thất vọng trongcác dự án ứng dụng dựa trên web May mắn là React sử dụng virtual DOMs, vi vậy bạn

có thê tránh được vấn đề này

Công cụ cho phép bạn xây dựng các virtual DOMs và host chúng trong bộ nhớ Nhờ

vậy, mỗi khi có sự thay déi trong DOM thực tế, thi virtual sẽ thay đổi ngay lập tức

Hệ thống này sẽ ngăn DOM thực tế để buộc các bản cập nhật được liên tục Do đó, tốc

độ của ứng dụng sẽ không bị gián đoạn.

4 Thân thiện với SEO:

React cho phép bạn tạo giao diện người dùng có thê được truy cập trên các công cụ tìmkiếm khác nhau Tính năng này là một lợi thế rất lớn vì không phải tất cả các khungJavaScript đều thân thiện với SEO

Ngoài ra, vì React có thé tăng tốc quá trình của ứng dụng nên có thé cải thiện kết quaSEO Cuối cùng tốc độ web đóng một vai trò quan trọng trong tối ưu hóa SEO

Tuy nhiên, bạn cần lưu ý rằng React chỉ là một thư viện JavaScript Nghĩa là nó khôngthể tự làm mọi thứ Sử dụng các thư viện bổ sung có thể cần thiết cho các mục tiêu

quản lý, định tuyến và tương tác

2.2 React Native

React Native là một framework do công ty công nghệ nổi tiếng Facebook phát triển

nhằm mục đích giải quyết bài toán hiệu năng của Hybrid và bài toán chi phí khi maphải viết nhiều loại ngôn ngữ native cho từng nền tang di động

Hinh 3: React Native

Hybrid App là gì?

Hybrid App là sự kết hợp giữa ứng dụng Web và ứng dụng mobile Tức là chúng vừa

có thé cài đặt lên điện thoại người dùng giống như là những ứng dụng Native bìnhthường và bạn có thé tìm thấy chúng trên chợ ứng dụng nhưng khó có thé nhận ra đâu

là ứng dụng Native và đâu là ứng dụng Hybrid thường thì người dùng sẽ không để ý

Ứng dụng tin cậy và ôn định

Xây dựng cho nhiều hệ điều hành khác nhau với ít native code nhất

Trải nghiệm người dùng tốt hơn là hybrid app

ANF Y NY FP Cộng đồng phát triển mạnh

Nhược điểm:

1 Vẫn đòi hỏi native code.

2 Hiệu năng sẽ thấp hơn với app thuần native code

3 Khả năng tùy biến cũng không thực sự tốt đối với một vài module

4 Bảo mật không cao do dựa trên JS.

2.3 Cloud Firestore

Cloud Firestore là cơ sở dữ liệu mới của Firebase phát triển dành cho ứng dụng di

động Nó là sự kế thừa của Realtime Database với mô hình đữ liệu mới và trực quanhon Cloud Firestore phong phú hơn, nhanh hơn va có khả năng mở rộng siêu việt hơn

so với Realtime Database.

Giống như Firebase Realtime Database, nó giúp dữ liệu của bạn đồng bộ hóa trên cácứng dụng client thông qua việc đăng ký realtime và cung cấp hỗ trợ ngoại tuyến cho

be, Cloud Firestore

Hình 4: Cloud Firestore

Tinh năng chính của Cloud Firestore:

1 Tinh linh hoạt: Cloud Firestore hỗ trợ các cấu trúc dit liệu linh hoạt, phân

cấp dữ liệu Lưu trữ dữ liệu của bạn trong các document , được tổ chứcthành các collection Cac document có thé chứa các đôi tượng phức tạp

2 Truy vấn tượng trưng: Bạn có thé sử dụng các truy van dé truy xuất các

document riêng lẻ hoặc dé truy xuất tất cả các document trong collection khớp với các tham số truy vấn của bạn Các truy vấn của bạn có thể bao

gồm nhiều bộ lọc, kết hợp giữa bộ lọc và sắp xếp

3 Cáp nhật thời gian thực: Cloud Firestore sử dụng đồng bộ hóa dit liệu dé

cập nhật dữ liệu trên mọi thiết bi được kết nối Nó cũng được thiết kế dé

thực hiện các truy vân tìm nạp một lân.

4 Hỗ trợ offline: Cloud Firestore lưu trữ dit liệu tai local, vì vậy ứng dung có

thể viết, đọc, nghe va truy vấn dữ liệu ngay cả khi thiết bị ngoại tuyến Khi thiết bị trở lại trực tuyến, Cloud Firestore sẽ đồng bộ hóa mọi thay đôi cục

bộ lên Cloud Firestore.

5 Khả năng mở rộng: Mang đến khả năng từ Google Cloud Platform thiết kế

dé sử dụng cơ sở dữ liệu khó khăn nhất từ các ứng dụng lớn nhất thế giới.

Cách hoạt động của firestore database:

Cloud Firestore là một cơ sở dữ liệu NoQuery được lưu trữ trên đám mây mà các ứng

dụng IOS, Android, Web có thê truy cập trực tiếp thông qua SDK.Cloud Firestore cũng

có sẵn trong Node.js, Java, Python và Go SDKs, REST va RPC APIs

Được tô chức theo mô hình dữ liệu NoQuery của Cloud Firestore, dữ liệu lưu trong các

document ánh xạ tới các gia tri Các document nay được lưu trữ trong các collection

cho bạn tô chức dữ liệu và thực hiện truy vấn

Bảo vệ quyền truy cập vào di liệu của bạn trong Cloud Firestore với FirebaseAuthentication cho Android, iOS và JavaScript hoặc nhận dạng va quản lý truy cập

(IAM)

2.4 Google Cloud API

Google Cloud hay còn gọi là Google Cloud Platform (GCP) chính là một nền tảng của

kỹ thuật điện toán đám mây cho phép các cá nhân, tổ chức, các doanh nghiệp, các cơquan có thé xây dựng, phát triển, và hoạt động các ứng dụng của mình trên hệ thốngphần mềm do google tạo ra Các ứng dụng rất phổ biến hiện nay được mọi người sử

dụng rất nhiều như: Trình duyệt Chrome, ứng dụng bản đồ Google Map, Google Apps,

kênh Youtube

Google Cloud cung cấp tất cả các giải pháp quản lý cho doanh nghiệp, giúp doanhnghiệp có thể phát triển hệ thống công nghệ của mình một cách chính xác, hiện đại

10

Bên cạnh đó, GC còn giúp người dùng và doanh nghiệp giải quyết các van đề như:Developer (phát triển), Management (Quản lý), Computer Engine, Mobile, Storage,Big Data

Một điểm khác biệt nữa ma GC mang lại so với các dịch vụ đám mây khác đó chính là

hệ thống DataCenter luôn 6n định và có độ bảo mật dữ liệu cực cao, giúp bảo vệ dữ

liệu người dùng và khách hàng trước sự dòm ngó và xâm nhập trái phép của các hacker công nghệ.

Google Cloud Platform

Hinh 5: Google Cloud Platform

Google Cloud cung cấp những san phẩm chính sau đây:

1 Big Data: BigQuery, Cloud Dataproc, Cloud Dataflow

2 Services: Translate API, Prediction API

3 Storage: Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud SQL

4 Compute: App Engine, Compute Engine,

lãi

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH LIGHTGBM

Đại dịch virus corona năm 2019 (COVID-19) do SARV-CoV-2 gây ra là mối đe dọa

nghiêm trọng và khan cấp đối với sức khỏe của toàn thế giới Dot bùng phát vào đầu

tháng 12 năm 2019 ở tỉnh Hồ Bắc của Trung Quốc đã lan rộng ra toàn thế giới Tính

đến tháng 10 năm 2020, tổng số bệnh nhân được xác nhận mắc bệnh đã vượt quá

180.000.000 ở hơn 180 quốc gia, mặc dù số người mắc bệnh có lẽ cao hơn nhiều Hơn 3.000.000 người đã chết vì COVID-19.

Tầm soát hiệu quả cho phép chân đoán COVID-19 nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời

có thê giảm nhẹ gánh nặng cho hệ thống chăm sóc sức khỏe Các mô hình dự đoán kếthợp một số tính năng dé ước tính nguy cơ lây nhiễm đã được phát triển, với hy vọng hỗtrợ nhân viên y tế trên toàn thế giới trong việc phân loại bệnh nhân, đặc biệt trong bối

cảnh nguồn lực chăm sóc sức khỏe hạn chế Bộ Y tế Israel đã công bố công khai dữ

liệu của tất cả các cá nhân đã được xét nghiệm SARS-CoV-2 thông qua xét nghiệmRT-PCR của một miếng gạc mũi hongl1 Trong những thang đầu tiên của đại dịch

COVID-19 ở Israel, tất cả các xét nghiệm chân đoán COVID-19 trong phòng thí

nghiệm đều được thực hiện theo các tiêu chí do Bộ Y tế Israel xác định Tất cả cáctrường hợp COVID-19 âm tính và dương tính, tập dữ liệu nay đã được xác nhận thông qua xét nghiệm RT-PCRII.

Do đó, tôi đề xuất một mô hình học máy dự đoán nhiễm trùng SARS-CoV-2 dươngtính trong xét nghiệm RT-PCR bang cách hỏi tám câu hỏi cơ bản Mô hình được đàotạo dựa trên đữ liệu của tất cả các cá nhân ở Israel đã được kiểm tra SARS-CoV-2trong những tháng đầu tiên của đại dịch COVID-19 Do đó, mô hình của chúng tôi cóthể được triển khai trên toàn cầu nhằm sảng lọc hiệu quả và ưu tiên xét nghiệm virustrong dân sô nói chung.

12

3.1 Mô hình LightGBM là gì?

Light GBM là một khung công tác tăng cường độ dốc sử dụng thuật toán học tập dựa

trên cây quyết định (decision tree) Nó được thiết kế dé phân phối và hiệu quả với

những ưu điêm sau:

1 Tốc độ đào tạo nhanh hơn và hiệu quả cao hơn

2 Sử dụng bộ nhớ thấp hon

3 Độ chính xác tốt hơn

4 Hỗ trợ học tập song song, phân tán và GPU.

5 Có khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Tỷ lệ mắc bệnh

Covid-19

điểm Mo hinh Lightgbm

Hình 6: Sơ do hoạt động cua mô hình Lightgbm

13

Predicted label Predicted label

Hình 7: Kết quả so sánh độ chính xác cua Mô hình mang Neuron Network và Lightgbm

3.2 Cầu trúc mô hình và cơ chê dự đoán của mô hình

(#) Feature Total COVID-19 negative COVID-19 positive

Bang 1: Đặc điểm của mô hình bao gom 5 triệu chứng và 3 đặc điển

Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu bao gồm 99.232 mẫu, trong đó có 90.839 mẫu

âm tính (nagative) và 8393 mẫu dương tinh (positive) Có tat ca bao gồm 8 đặc điểm baogồm giới tinh (nam, nũ), số tuôi trên 60 (true, false), tiếp xúc với người bị nhiễm bệnh

(true, false) và 5 triệu chứng lâm sảng ban đầu (ho, cảm cúm, đau họng, khó thở và đau

đầu)

Dữ liệu sẽ được chuẩn hóa từ dạng text sang một mảng số thực đề đưa vào mô hình (Vi

dụ, tương ứng với bộ di liệu (nam, trên 60: true, ho: true, cảm cúm: true, dau hong: true,khó thở: true, đau đầu: true) sẽ được chuẩn hóa thành [0.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])

15

CHƯƠNG 4 ỨNG DỤNG SỐ TAY COVID-19

4.1 Phân tích, thiết kế ứng dụng

4.1.1 Mô tả nghiệp vụ

Ứng dụng cho phép người dùng xem thống kê, biểu đồ dịch bệnh trên thế giới, cácquốc gia Cho phép người dùng chuẩn đoán tỉ lệ mắc bệnh cũng như xem các tin tức,

bài đăng của bộ y tế hay công văn của các địa phương Ngoài ra, ứng dụng cho phép sử

dụng vị tri của người dùng dé tìm các bệnh viện, trung tâm y tế gần nhất và hién thịthông tin của bệnh viện, trung tâm y tế đó nếu người dùng cần giải đáp hoặc thắc mắc.4.1.2 Use case

Xem thong kê biểu

Quản lý bải đăng

Quản lý thé loại bai

đăng

Quản lý tải khoản

Hình 8: Sơ đồ Usecase

IActor Y nghĩa / Ghi chú

User Là người tham gia qua trình sử dung ứng dung

IAdmin Là người quản lý ứng dụng

Bang 2: Danh sách Actor

17

[Use case YY nghĩa / Ghi chú

Thêm bai đăng Quan trị viên sẽ truy cập vào web quản lý và tiễn

hành đăng bải.

Thêm thể loại bài đăng Quản trị viên sẽ truy cập vào trang web quản lý và

sử dụng chức năng thêm thé loại cho bài đăng

Chuẩn đoán tỉ lệ măc bệnh Người dùng sẽ tiên hành nhập vào các thông tin bao

ôm 5 triệu chứng và 3 đặc điêm Két quả trả vê sẽ

là khả năng nhiêm bệnh của người dùng.

Bảng 3: Danh sách Use case

18

4.1.3 Sơ đồ tuần tự

ThemBaiDang CSDL

Admin

1 Chọn thêm bài đăng

2 Nhập thông tin bai dang

3 Tải ảnh cho bai dang

4 Tải ảnh lên

5 Hien thị ảnh

6 Lưu bai dang

7 Lưu vảo CSDL

8.Thông báo thêm thành công

9 Hiến thị thông bảo thêm thành công

Hình 9: Sơ đô tuân tự quản lý bài đăng

19

Mô tả:

(1) Người dùng ấn nút Quan lý bài đăng, ở đây màn hình sẽ hiển thị tat cả các bài

đăng hiện đang có trên ứng dụng, khi người dùng muốn thêm một bài đăng

mới, người dùng sẽ ấn nút Thêm bài đăng.

(2) Khi người dùng ấn nút Thêm bài đăng, màn hình sẽ hiển thị form để người dùng

điền thông tin vào, người dùng sẽ phải nhập lần lượt các thông tin để tạo một

bài đăng.

(3) Form sẽ kiểm tra các lỗi validate, nếu có sẽ thông báo cho người dùng nhập lại,

nếu không, hệ thống sẽ thông báo nhập thành công và quay lại màn hình hiểnthị danh sách bài đăng.

20