5.1. Kết qua dé tài
Cho đến thời điểm hiện tại, nhóm nghiên cứu đã hoàn thiện gần như toàn bộ
hệ thống định lượng đường huyết không xâm lắn băng cách sử dụng phương pháp quang phé cận hồng ngoại, kết hợp cả phan cứng và phần mềm điều khiến, cùng với
các mô hình học máy.
Đề dam bao tính ổn định của thiết bị đo, nhóm đã sử dụng phương pháp phan tích đo đường SMA. Kết quả kiểm tra đã chứng minh rằng thiết bị hoạt động ổn định với thời gian đo trung bình mỗi mẫu là 6.3 giây, đáp ứng đủ yêu cau để tiễn hành lấy mẫu và sử dụng trong quá trình nghiên cứu.
Nhóm đã tiến hành phân tích và áp dụng nhiều mô hình học máy khác nhau trong việc định lượng glucose, bao gồm Multiple Linear Regression, Support
Vector Machine, Decision Tree, Random Forest và Gradient Boosting. Từ sự thử
nghiệm này, nhóm đã xác định được hai mô hình phù hợp nhất là Gradient Boosting
(MAD = 9.7960,mARD = 9.7803,RMSE = 14.1778) và Random Forest
(MAD = 12.4439,mARD = 11.9069,RMSE = 16.9051). Qua trinh danh gia
các mô hình trên tập dữ liệu gồm 20 mẫu từ 10 tình nguyện viên trên lưới phân tích lỗi Clarke cũng cho thấy kết quả khả quan. Mô hình Gradient Boosting có tỉ lệ điểm phân bổ ở vùng A chiếm 90% va vùng B chiếm 10%, trong khi mô hình Random Forest có tỉ lệ điểm phân bé ở vùng A chiếm 80% va vùng B chiếm 20%. Điều này chứng tỏ rằng hệ thống thiết bị mà nhóm nghiên cứu đã phát triển có khả năng thay thế một số hoạt động lâm sàng, giúp bác sĩ tiếp cận bệnh nhân một cách tiện lợi và
chính xác.
Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, nhóm đã gặp một số khó khăn trong việc thu thập mẫu dữ liệu, dẫn đến viéc số lượng mẫu còn hạn chế. Điều này đã ảnh hưởng đến khả năng dự đoán của các mô hình và không đạt được như kỳ vọng ban đầu của nhóm. Mặc dù vậy, những nỗ lực này vẫn là một bước tiến quan trọng trong việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ đo đường huyết không xâm lấn hiện
đại.
111
Ngoài ra nhóm cũng đã áp dụng thuật toán RFE để xác định được đặc trưng quan trong là các phố bước sóng ở 460nm, 680nm, 730nm, 810nm, 860nm, 900nm
và 940nm. Kết quả này đem đến một cơ sở vững chắc cho nhóm nghiên cứu kế thừa tập trung vào những vùng bước sóng này trong các nghiên cứu va phát trién tương lai. Việc tối ưu và cải thiện độ chính xác cho hệ thông sẽ được thúc đây dựa trên sự hiểu biết về những đặc trưng quang trọng này.
5.2. Những điểm đạt được
Về kiến thức chung: Các thành viên trong nhóm đã hiểu biết nhiều hơn về những công nghệ cũng như các sản phẩm trên thị trường về đo đường huyết không xâm lấn. Trao đồi và áp dụng được thêm nhiều kỹ năng, thái độ trong việc học tập
và nghiên cứu cũng nhưng tỉnh thần làm việc nhóm.
Về thiết bị phần cứng: Nhóm đã thiết kế xong và hoàn thiện đóng thiết bị phần cứng nhỏ gọn, hoạt động ồn định với chi phí thấp.
Về ứng dụng phần mềm: Nhóm đã thiết kế và xây dựng xong ứng dụng điều khiến với giao diện trực quan, đầy đủ các chức năng chính là đo và xem lịch sử kết qua đo. Nhóm đã tích hợp được mô hình học máy vào ứng dụng dé đo đường huyết
trên ứng dụng.
Về mô hình học máy: Nhóm đã tìm hiểu và áp dụng đa dạng mô hình học
máy dé huấn luyện, so sánh độ chính xác và tìm ra mô hình tốt nhất cho hệ thống.
Đồng thời nhóm cũng đã xác bước sóng tối ưu dé phục vụ cho việc nghiên cứu cho
các nhóm nghiên cứu kê thừa.
5.3. Những điểm hạn chế
Về phan cứng, nhóm van dang gặp khó khăn trong việc giải quyết van đề về nguồn phát cho bóng đèn Halogen, do đó buộc phải sử dụng nguồn Pin ngoài dé cung cấp điện. Việc đặt cảm biến chưa tối ưu đã ảnh hưởng đến chất lượng kết quả thu được, khiến cho một số hạn chế vẫn tồn tại như anh hưởng của kích thước ngón
tay, móng tay được sơn, và các yêu tô khác.
112
Một khó khăn nữa là số lượng tình nguyện viên tham gia trong thử nghiệm vẫn còn hạn chế và không đa dạng, gây ra sự thiếu đi mẫu dữ liệu đủ lớn, dẫn đến
độ chính xác của các mô hình chưa cao.
Thiết bị hiện tại chỉ có khả năng đo giá trị đường huyết trong khoảng từ 70mg/dL đến 180mg/dL, dẫn đến việc không thé đo đường huyết ở các trường hop dưới mức đường huyết bình thường (hạ đường huyết) và trên mức cao (đường huyết
cao).
Hơn nữa, hệ thống hiện chưa thê thực hiện theo dõi đường huyết liên tục do
tác động nhiệt từ bóng đèn Halogen. Điều này còn làm giới hạn khả năng của hệ
thông trong việc cung cap dữ liệu liên tục và chính xác cho người dùng.
5.4. Hướng phát triển của đề tài
Tiếp tục thu thập mẫu đo và tối ưu hóa mô hình hiện tại.
Áp dung các mô hình máy học tiên tiễn dé cải thiện khả năng dự đoán và độ chính xác của hệ thống, như sử dụng mô hình hoc sâu (Deep Learning).
Mở rộng phạm vi đo đường huyết dé bao gồm cả trường hợp hạ đường huyết
và đường huyết cao.
Tiếp tục nâng cao cấu hình phần cứng và phát triển phần mềm nhúng, bao gồm tích hợp khả năng lưu trữ và thống kê lich sử đo trực tiếp vào trình thiết
bị. Đồng thời, tích hợp mô hình học máy vào thiết bị nhúng.
Sử dụng photodiot như nguồn phát để tiến hành theo dõi đường huyết liên
tục.
Hoàn thiện ứng dụng điều khiển với các tính năng nâng cao như như cảnh
báo và đưa ra lời khuyên.
Khai thác các ứng dụng của quang phô bước sóng cận hồng ngoại, bao gồm tích hợp các chức năng đo các thông số cơ thé khác như nhịp tim, SPO_2 (mức oxy huyết cơ bản), chất béo, v.v.
113
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]