KHÓA LUẬN tốt NGHIỆP xây DỰNG ỨNG DỤNG sổ TAY COVID 19

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM HÀ HUY KHƠI KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID-19 Building Handbook Covid19 Application KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM TP HỒ CHÍ MINH, 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM HÀ HUY KHƠI – 17520647 KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID-19 Building Handbook Covid19 Application KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN PGS.TS TRẦN SƠN HẢI ThS HUỲNH NGUYỄN KHẮC HUY TP HỒ CHÍ MINH, 2021 THƠNG TIN HỘI ĐỒNG CHẤM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số …………………… ngày Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin Chủ tịch Thư ký Ủy viên Ủy viên ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc TP HCM, ngày… tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN) Tên khóa luận: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID-19 Nhóm SV thực hiện: Hà Huy Khơi Cán hướng dẫn: TS Trần Sơn Hải 17520647 Th.S Huỳnh Nguyễn Khắc Huy Đánh giá Khóa luận Về báo cáo: Số trang Số chương Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm Một số nhận xét hình thức báo cáo: ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… Về nội dung nghiên cứu: ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… Về chương trình ứng dụng: ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… Về thái độ làm việc sinh viên: ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… Đánh giá chung: ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… Điểm cho sinh viên: Hà Huy Khôi: … /10 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc TP HCM, ngày… tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN) Tên khóa luận: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID-19 Nhóm SV thực hiện: Hà Huy Khôi Cán phản biện: 17520647 ……………………………………………………… Đánh giá Khóa luận Về báo cáo: Số trang Số chương Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm Một số nhận xét hình thức báo cáo: ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………… Về nội dung nghiên cứu: …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… ……………… Về chương trình ứng dụng: …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………… Về thái độ làm việc sinh viên: …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… ……………… Đánh giá chung: …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… ……………… Điểm cho sinh viên: Hà Huy Khôi:………/10 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cơ khoa Cơng Nghệ Phần Mềm tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức quý báu cho thời gian học đại học tạo điều kiện cho thực luận văn Cảm ơn PGS.TS Trần Sơn Hải ThS Huỳnh Nguyễn Khắc Huy, người trực tiếp hướng dẫn khóa luận Trong trình thực hiện, thầy tận tình hướng dẫn, giúp giải vấn đề nảy sinh q trình làm đề tài Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình người động viên hỗ trợ giúp tơi lúc khó khăn Mặc dù nỗ lực để hồn thành luận văn, song khơng thể tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, tơi mong nhận đóng góp q báu q Thầy Cơ bạn Xin chân thành cảm ơn LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu kết nêu bên luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác, ngoại trừ tài liệu tham khảo TP Hồ Chí Minh, tháng … năm 2021 Hà Huy Khôi MỤC LỤC CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Động lực nghiên cứu 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Các tính bật CHƯƠNG GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ 2.1 ReactJs 2.2 React Native 2.3 Firestore database 2.4 Google Cloud API 11 CHƯƠNG MÔ HÌNH LIGHTGBM 13 3.1 Giới thiệu mục đích tốn phương pháp tiếp cận 14 3.2 Cấu trúc mơ hình chế dự đốn mơ hình 16 CHƯƠNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID-19 17 4.1 Phân tích, thiết kế ứng dụng 17 4.1.1 Mô tả nghiệp vụ 17 4.1.2 Use case 17 4.1.3 Sơ đồ 19 4.1.4 Sơ đồ lớp 24 4.1.5 Sơ đồ trạng thái 26 4.1.6 Sơ đồ thành phần 27 4.1.7 Thiết kế giao diện 28 4.2 Thực 42 CHƯƠNG TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 43 Kết đạt 43 Hạn chế: 43 Figure 17:Hình 4.12 Màn hình trang chủ 34 Figure 18:Hình 4.13 Top 10 quốc gia chịu ảnh hưởng nặng Màn hình trang chủ hiển thị thơng tin tình hình dịch bệnh giới, Việt Nam quốc gia chịu ảnh hưởng Covid-19 35 Figure 19:Hình 4.14 Biểu đồ thông tin dịch bệnh Việt Nam Khi ấn vào nút Xem chi tiết bên trang chủ ứng với quốc gia hay quốc tế, ứng dụng chuyển qua trang biểu đồ, biểu đồ thể chi tiết số ca bệnh, số ca tử vong hay hồi phục quốc gia ngày gần nhất, giúp cho người dùng biết tồn cảnh dịch bệnh quốc gia 36 Figure 20:Hình 4.15 Trang tin tức ứng dụng Những tin tức cập nhật cách liên tục để đảm bảo thông tin đưa đến cho người dùng cách nhanh Các thông tin chọn lọn nguồn thơng tin thống (https://ncov.moh.gov.vn) 37 Figure 21:Hình 4.16 Bản đồ ứng dụng Ứng dụng yêu cầu vị trí người dùng, từ định vị người dùng đâu Khi người dùng nhấp vào vị trí bệnh viện, trung tâm y tế ứng dụng tìm ngắn để tới điểm đến, ra, ứng dụng hiển thị thông tin liên lạc (nếu có) bệnh viên, trung tâm y tế 38 Về phía admin page: Figure 22:Hình 4.17 Trang đăng nhập web quản lý ứng dụng Figure 23:Hình 4.18 Màn hình web quản lý 39 Figure 24:Hình 4.19 Thơng tin chi tiết đăng Figure 25:Hình 4.20 Form nhập thêm đăng 40 Figure 26:Hình 4.21 Form chỉnh sửa đăng Figure 27:Hình 4.22 Màn hình hiển thị danh sách thể loại Figure 28:Hình 4.23 Màn hình hiển thị form them thể loại 41 Figure 29:Hình 4.24 Màn hình hiển thị form chỉnh sửa thể loại 4.2 Thực 4.2.1 Nghiên cứu lựa chọn công nghệ Dựa vào lí thuyết nghiên cứu chương mơ cơng nghệ, tơi thấy thuận lợi khó khăn nghiên cứu triển khai đề tài nên đưa lựa chọn sau để phù hợp với tính chất nghiên cứu − ReactJS (Admin Page): library Javascript cho ứng dụng Single Page ReactJS cho phép nhúng Javascript vào HTML khiến cho việc xử lý kiện, tiếp nhận request xử lý response đơn giản nhanh chóng − Flask (Server): Web Framework nhẹ Python, dễ dàng giúp người dùng tạo website nhỏ Flask kết hợp với Pytorch để triển khai API − React Native (Client): framework công ty công nghệ tiếng Facebook phát triển nhằm mục đích giải tốn hiệu Hybrid tốn chi phí mà phải viết nhiều loại ngôn ngữ native cho tảng di động − Ngồi ra, ứng dụng cịn sử dụng số thư viện, công nghệ hỗ trợ khác bao gồm: Google Cloud API (Hỗ trợ việc tạo map, set đường tới trạm y tế, bệnh viện), react-native-chart-kit (hỗ trợ vẽ biểu đồ), firebase (giúp lưu trữ liệu),… 42 CHƯƠNG TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết đạt Qua khóa luận tơi nghiên cứu thêm kiến thức cho riêng mình, biết thêm cách tích hợp mơ hình Lightgbm máy học vào ứng dụng Google Cloud API Cách xử lý API để cho ứng dụng không nặng nóng thiết bị cầm tay để tổng hợp thơng tin, số liệu xác cần phải tác động (gọi) API liên tục Hạn chế: Mặc dù ứng dụng chuẩn đốn phần tram tỷ lệ nhiễm bệnh đơn giản chuẩn đốn dựa yếu tố là: giới tính, tuổi 60 hay khơng có tiếp xúc với người nhiễm bệnh hay chưa? Và kèm theo triệu chứng điển hình như: ho, cảm cúm, đau họng, khó thở, đau đầu Covid-19 biến đổi mạnh nên hầu hết triệu chứng khơng có xuất cách đại trà nữa, có số trường hợp người mang bệnh khơng có xuất vài triệu chứng khiến cho việc phát hiện, truy vết gặp khó khăn Tuy nhiên, việc chuẩn đốn ứng dụng giúp cho người bệnh hiểu rõ tỉ lệ phần trăm mang mầm bệnh, từ giúp cho họ nâng cao ý thức chống dịch Khi việc tổng hợp thông tin, số liệu cách liên tục, cập nhật khiến cho thiết bị hay bị nóng lag khiến cho việc trải nghiệm bị ảnh hưởng Mặc dù cải thiện khả lag máy call API liên tục xảy tượng nóng máy sử dụng khoảng 20-30 phút dòng điện thoại Android iOS Để xử lý tình trạng trên, giảm thời gian gọi API xuống sử dụng API cần thiết (nghĩa người dùng muốn xem chi tiết nước Việt Nam, ấn “Xem chi tiết” lúc API gọi trả cho người dùng số liệu nhất) Ngồi ra, có tinh chỉnh UI giúp cho ứng dụng không bị đảm bảo cho người dùng trải nghiệm tốt 43 5.1 Thuận lợi khó khăn 5.1.1 Thuận lợi − Giảng viên hướng dẫn tận tâm, có kiến thức sâu rộng, hỗ trợ tối đa từ việc định hướng đề tài, cung cấp thiết bị, liệu hướng dẫn viết báo cáo − Thường xuyên trao đổi, thuyết trình đề tài nghiên cứu với nhóm khác nên học hỏi trao đổi nhiều − Các mơ hình sở cơng khai miễn phí báo khoa học số liệu liên quan − Hầu hết API ứng dụng open source nên dễ dàng lấy (trừ Google Cloud API) 5.1.2 Khó khăn − Kiến thức lạ, khơng chun ngành nên khó khăn việc tìm hiểu ứng dụng − Nguồn liệu tương đối hạn chế − Điều kiện thực nghiệm khó khăn, yêu cầu phần cứng mạnh − Google Cloud API phải trả phí để sử dụng 5.2 Hướng phát triển − Sẽ tích hợp ứng dụng Web giúp mở rộng đối tượng sử dụng sản phẩm − Nâng cao trải nghiệm người dùng, mở rộng ứng dụng trở thành mạng xã hội để người bình luận, tương tác lẫn − Sẽ tích hợp thêm hệ thống truy vết (tương tự BlueZone) nhờ vào chuẩn đốn bệnh (khi người dùng có tỉ lệ nhiễm bệnh cao) − Tiến hành mở rộng mơ hình, liệu cho chuẩn đoán nhiễm bệnh 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO Bài báo khoa học [1] Dong, E., Du, H & Gardner, L An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time Lancet Infect (2020) [2] Gozes, O et al Rapid AI development cycle for the coronavirus (COVID-19) pandemic: initial results for automated detection & patient monitoring using deep learning CT image analysis arXiv e-prints 2003, arXiv:2003.05037 (2020) [3] Song, Y et al Deep learning Enables Accurate Diagnosis of Novel Coronavirus (COVID-19) with CT images [4] Wang, S et al A deep learning algorithm using CT images to screen for Corona Virus Disease (COVID-19) [5] Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa Globally and locally consistent image completion ACM Transactions on Graphics (TOG), 36(4):107, 2017 [6] Jin, C et al Development and evaluation of an AI system for COVID-19 diagnosis [7] Punn, N S & Agarwal, S Automated diagnosis of COVID-19 with limited posteroanterior chest X-ray images using fine-tuned deep neural networks arXiv:2004.11676 [cs, eess] (2020) [8] Tostmann, A et al Strong associations and moderate predictive value of early symptoms for SARS-CoV-2 test positivity among healthcare workers, the Netherlands, March 2020 Eurosurveillance 25, 2000508 (2020) [9] Feng, C et al A novel triage tool of artificial intelligence assisted diagnosis aid system for suspected COVID-19 pneumonia in fever clinics [10] S Punn, N S., Sonbhadra, S K & Agarwal, S COVID-19 Epidemic Analysis using Machine Learning and Deep Learning Algorithms [11] Mei, X et al Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19 Nat Med 26, 1224–1228 (2020) 45 [12] COVID-19-Government Data [13] The Novel CoronavirusIsrael Ministry of Health [14] COVID-19-Government Data Information [15] Struyf, T et al Signs and symptoms to determine if a patient presenting in primary care or hospital outpatient settings has COVID‐19 disease Cochrane Database Syst [16] Liu, Y., Gayle, A A., Wilder-Smith, A & Rocklöv, J The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus J Travel Med 27 (2020) [17] Jin, J.-M et al Gender Differences in Patients With COVID-19: Focus on Severity and Mortality Front Public Health (2020) [18] BMJ GH Blogs Sex, gender and COVID-19: Disaggregated data and health disparities BMJ Global Health blog [19] Whittington, A M et al Coronavirus: rolling out community testing for COVID19 in the NHS BMJ Opinion [20] Menni, C et al Real-time tracking of self-reported symptoms to predict potential COVID-19 Nat Med 26, 1037–1040 (2020) [21] Hastie, T., Tibshirani, R & Friedman, J In The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (eds Hastie, T., Tibshirani, R & Friedman, J.) 337–387 (Springer, 2009) [22] Fernández-Delgado, M., Cernadas, E., Barro, S & Amorim, D Do we need hundreds of classifiers to solve real world classification problems? J Mach Learn Res 15, 3133–3181 (2014) [23] Omar, K B A XGBoost and LGBM for Porto Seguro’s Kaggle challenge: A comparison Semester Project (ETH Zurich, 2018) [24] Josse, J., Prost, N., Scornet, E & Varoquaux, G On the consistency of supervised learning with missing values arXiv:1902.06931 [cs, math, stat] (2019) [25] Chen, T & Guestrin, C XGBoost: A scalable tree boosting system in Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 785–794 (Association for Computing Machinery, 2016) [26] Ke, G et al In Advances in Neural Information Processing Systems 30 (eds Guyon, I et al.) 3146–3154 (Curran Associates, Inc., 2017) 46 Mã nguồn mở [27] https://github.com/nshomron/covidpred Tài liệu khác: [28] https://machinelearningcoban.com/ [29] https://github.com/nshomron/covidpred [30] https://reactnative.dev/ 47 48 ... XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN) Tên khóa luận: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID- 19 Nhóm SV thực hiện: Hà Huy Khôi Cán phản biện: 17520647 ……………………………………………………… Đánh giá Khóa luận. .. Do - Hạnh Phúc TP HCM, ngày… tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN) Tên khóa luận: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID- 19 Nhóm SV thực hiện: Hà Huy Khơi Cán hướng dẫn: TS... THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM HÀ HUY KHƠI – 17520647 KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SỔ TAY COVID- 19 Building Handbook Covid1 9 Application KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG