Báo cáo Kết quả Thực hiện Dự án
TRANG BÌA
Tên đề tài:
Xây dựng Trợ lý AI hỗ trợ người cao tuổi tự chăm sóc hệ vận động (cơ – xương – khớp) và phát hiện sớm dấu hiệu thoái hóa để nâng cao sức khỏe tuổi bạc
| Nghiên cứu sinh (NCS): | Võ Trần Gia Hiếu — Lớp 10A6, PTTH Xuân Đỉnh |
| Giáo viên hướng dẫn: | [TÊN GVHD — NCS điền] |
| Cố vấn y khoa (CVYK): | Lương y Vũ Thế Sỹ |
| Bảo trợ công nghệ: | Công ty Vaga |
| Năm: | 2026 |
Phiên bản: 0.1 DRAFT
Trạng thái: DRAFT — cần NCS, GVHD, CVYK review
MỤC LỤC
| Chương | Nội dung | Trang |
|---|---|---|
| 1 | Mở đầu | [trang 1] |
| 1.1 | Lý do chọn đề tài | [trang 1] |
| 1.2 | Mục tiêu nghiên cứu | [trang 2] |
| 1.3 | Câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết | [trang 2] |
| 1.4 | Phạm vi và giới hạn | [trang 3] |
| 2 | Tổng quan tài liệu | [trang 3] |
| 2.1 | Bệnh lý CXK ở NCT — tổng quan | [trang 3] |
| 2.2 | Vai trò giáo dục sức khỏe | [trang 4] |
| 2.3 | AI trong y tế — cơ hội và rủi ro | [trang 5] |
| 2.4 | Khung pháp lý Việt Nam | [trang 6] |
| 3 | Phương pháp nghiên cứu | [trang 6] |
| 3.1 | Thiết kế nghiên cứu | [trang 6] |
| 3.2 | Xây dựng kho tri thức | [trang 7] |
| 3.3 | Phát triển hệ thống | [trang 8] |
| 3.4 | Đảm bảo an toàn y khoa | [trang 9] |
| 3.5 | Nghiên cứu người dùng | [trang 9] |
| 4 | Kết quả | [trang 10] |
| 5 | Thảo luận | [trang 12] |
| 6 | Kết luận | [trang 14] |
| Tài liệu tham khảo | [trang 15] | |
| Phụ lục | [trang 15] |
Chương 1 — Mở đầu
1.1. Lý do chọn đề tài
Việt Nam đang trải qua quá trình già hóa dân số nhanh. Hiện có khoảng 15 triệu người từ 60 tuổi trở lên. Con số này dự kiến đạt 25 triệu vào năm 2035. Trong bối cảnh đó, các bệnh cơ xương khớp (CXK) ảnh hưởng tới 60–80% người cao tuổi (NCT). Thoái hóa khớp, loãng xương và đau lưng là ba vấn đề phổ biến nhất [Nguồn 1].
Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính khoảng 1,71 tỷ người sống chung với các tình trạng CXK toàn cầu. WHO xếp nhóm bệnh này vào nguyên nhân hàng đầu gây khuyết tật [Nguồn 2]. Gánh nặng tăng cùng già hóa dân số — đặc biệt tại Việt Nam.
Tuy nhiên, NCT Việt Nam gặp nhiều khó khăn trong tiếp cận thông tin y khoa đáng tin cậy. Thông tin sai lệch trên mạng xã hội khiến nhiều người tự điều trị sai. Điều này dẫn đến biến chứng, đặc biệt ở vùng xa nơi thiếu bác sĩ chuyên khoa CXK [Nguồn 1].
Công nghệ AI, đặc biệt mô hình ngôn ngữ lớn (LLM — Large Language Model), mở ra cơ hội xây dựng công cụ hỏi đáp giúp NCT tiếp cận kiến thức y khoa. Tuy nhiên, AI cũng tiềm ẩn rủi ro: bịa thông tin (hallucination), thiếu nguồn, hoặc đưa lời khuyên nguy hiểm. Vì vậy, cần thiết kế hệ thống đặt an toàn lên hàng đầu [Nguồn 3].
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính:
Xây dựng và đánh giá một hệ thống trợ lý AI hỗ trợ NCT Việt Nam trong lĩnh vực CXK, gồm:
- Cung cấp kiến thức CXK có nguồn gốc, được CVYK thẩm định.
- Giúp nhận biết khi nào cần đi khám bác sĩ.
- Hướng dẫn tự chăm sóc ở mức nguy cơ thấp.
- Nhận diện cờ đỏ (red flag) và phân loại mức độ (triage).
Mục tiêu phụ:
- Xây kho tri thức CXK có phiên bản, nguồn và quy trình duyệt.
- Phát triển quy trình an toàn: RAG + bộ lọc an toàn + trích nguồn.
- Đánh giá trải nghiệm NCT qua web, giọng nói và Telegram.
1.3. Câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết
Câu hỏi nghiên cứu:
- Trợ lý AI dựa trên kho tri thức đã duyệt có thể trả lời chính xác và an toàn các câu hỏi CXK phổ biến không?
- NCT Việt Nam (≥60 tuổi) có thể sử dụng trợ lý qua giao diện đơn giản không?
- Hệ thống có nhận diện đúng cờ đỏ cần đi khám bác sĩ không?
Giả thuyết:
- H1: Trợ lý AI đạt tỷ lệ nhận diện cờ đỏ ≥95% trên bộ kiểm thử chuẩn (benchmark) 100 câu.
- H2: NCT hoàn thành ≥70% tác vụ tìm thông tin CXK qua giao diện web/giọng nói.
1.4. Phạm vi và giới hạn
Phạm vi: 7 nhóm bệnh/vấn đề CXK (Bảng 1 trong Kế hoạch Nghiên cứu).
Giới hạn — AI TUYỆT ĐỐI KHÔNG:
1. Chẩn đoán bệnh — vi phạm Luật Khám chữa bệnh 15/2023.
2. Kê đơn thuốc.
3. Khuyên dừng hoặc thay đổi thuốc đang dùng.
4. Đưa liều thuốc cụ thể.
5. Thay thế bác sĩ.
6. Khẳng định đã loại trừ bệnh.
7. Lưu trữ hồ sơ bệnh án.
8. Gợi ý phẫu thuật hoặc thủ thuật.
Chương 2 — Tổng quan tài liệu
2.1. Bệnh lý CXK ở NCT — tổng quan dịch tễ
Bệnh CXK là nhóm bệnh ảnh hưởng đến cơ, xương, khớp và mô liên kết. WHO xác nhận đây là nguyên nhân hàng đầu gây khuyết tật trên toàn cầu, với khoảng 1,71 tỷ người mắc [Nguồn 2].
Tại Việt Nam, quá trình già hóa diễn ra nhanh. Theo thống kê, các bệnh CXK phổ biến nhất ở NCT gồm:
Bảng 1 — Tỷ lệ ước tính bệnh CXK ở NCT Việt Nam:
| Bệnh/tình trạng | Tỷ lệ ước tính | Ghi chú |
|---|---|---|
| Thoái hóa khớp (gối, háng) | 30–40% NCT ≥60 | Tăng theo tuổi và cân nặng |
| Đau vùng thắt lưng | 60–80% trải qua ít nhất 1 lần | Nguyên nhân phổ biến nhất |
| Loãng xương | 30% nữ, 10% nam ≥50 | Nguy cơ gãy xương |
| Viêm khớp dạng thấp | 0,5–1% dân số | Bệnh tự miễn |
| Bệnh gút | 1–2% nam giới | Liên quan acid uric |
(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nghiên cứu tổng thể dự án — cần CVYK xác nhận số liệu)
Đặc biệt, WHO ICOPE (Integrated Care for Older People) xếp duy trì chức năng vận động và phòng ngừa té ngã vào ưu tiên chăm sóc NCT [Nguồn 4].
2.2. Vai trò giáo dục sức khỏe và tự chăm sóc
WHO nhấn mạnh vai trò của giáo dục sức khỏe trong quản lý bệnh CXK. Với thoái hóa khớp, WHO khuyến nghị: vận động phù hợp, quản lý cân nặng, kế hoạch chăm sóc theo nhu cầu từng người [Nguồn 2].
Tự chăm sóc (self-management) là cách tiếp cận giúp người bệnh chủ động. NCT cần hiểu rõ tình trạng sức khỏe, biết cách vận động an toàn và nhận biết khi nào cần đi khám. Tuy nhiên, khoảng cách giữa kiến thức y khoa chính thống và khả năng tiếp cận của NCT tại cộng đồng vẫn rất lớn [Nguồn 1].
Đề tài hướng đến lấp khoảng trống này. Trợ lý AI đóng vai trò cầu nối — chuyển kiến thức y khoa đã duyệt thành ngôn ngữ dễ hiểu cho NCT.
2.3. AI trong y tế — cơ hội và rủi ro
Cơ hội: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng hiểu và tạo văn bản tự nhiên. Kết hợp LLM với kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation — tra cứu kho tri thức rồi trả lời), AI có thể:
- Trả lời câu hỏi dựa trên nguồn đã duyệt.
- Trích dẫn nguồn cho mỗi câu trả lời.
- Phát hiện dấu hiệu nguy hiểm và khuyên đi khám.
Rủi ro: WHO cảnh báo AI tạo sinh có thể đưa ra thông tin sai, thiếu hoặc thiên lệch [Nguồn 3]. Các rủi ro chính:
- Hallucination y khoa: AI bịa thông tin không có trong kho tri thức.
- Tự chẩn đoán: AI đưa kết luận lâm sàng vượt phạm vi.
- Bỏ sót cờ đỏ: Triệu chứng nguy hiểm không được nhận diện.
- Người dùng tin AI hơn bác sĩ: NCT có thể trì hoãn đi khám.
Giải pháp của đề tài: Thiết kế hệ thống "tri thức trước, AI sau" — AI chỉ trả lời dựa trên nguồn đã duyệt, có bộ lọc an toàn kiểm tra trước và sau mỗi câu trả lời.
2.4. Khung pháp lý Việt Nam
Bảng 2 — Luật và quy định liên quan:
| Luật/Quy định | Nội dung liên quan | Tác động đến đề tài |
|---|---|---|
| Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025 | Consent, thu thập tối thiểu, mã hóa, xóa dữ liệu | Thu thập tối thiểu; consent rõ ràng |
| Luật Công nghiệp công nghệ số 71/2025 | Trách nhiệm giải trình AI, minh bạch | Minh bạch nguồn; trách nhiệm NCS |
| Luật Khám chữa bệnh 15/2023 | Chỉ người có giấy phép mới được chẩn đoán/kê đơn | AI KHÔNG chẩn đoán, KHÔNG kê đơn |
| WHO AI Ethics (2021) | 6 nguyên tắc đạo đức AI y tế | An toàn, minh bạch, công bằng |
| Helsinki Declaration (2024) | Nghiên cứu có người tham gia | Consent, bảo mật, ethics review |
Chương 3 — Phương pháp nghiên cứu
3.1. Thiết kế nghiên cứu
Đề tài kết hợp hai phương pháp:
- Nghiên cứu phát triển (developmental research): Xây dựng hệ thống trợ lý AI từ yêu cầu đến sản phẩm hoạt động.
- Đánh giá khả thi (feasibility study): Kiểm thử chuyên môn và thử nghiệm người dùng để đánh giá tính an toàn, hữu ích và dễ sử dụng.
Quy trình tổng quát:
Nghiên cứu tài liệu → Xây kho tri thức → Phát triển hệ thống → Kiểm thử chuyên môn → Thử nghiệm NCT → Báo cáo
3.2. Xây dựng kho tri thức
Nguồn: Tài liệu y khoa chính thống, phân tầng theo 5 mức tin cậy:
Bảng 3 — Phân tầng nguồn:
| Tầng | Nguồn | Số lượng |
|---|---|---|
| A — Hướng dẫn chính thống | BYT QĐ 361, WHO, ACR, NICE, USPSTF | 10 |
| B — Giáo trình y khoa | ĐHYHN Tập 1 và Tập 2 | 2 |
| C — Tiêu chuẩn kỹ thuật/đạo đức | NIST, WCAG, Helsinki | 3 |
| D — Luật pháp | Luật 91/2025, 71/2025, 15/2023 | 3 |
Quy trình trích xuất:
Tài liệu gốc → Thẻ bằng chứng (evidence card) → Thẻ tri thức (knowledge card) → FAQ
Mỗi thẻ tri thức có cấu trúc YAML gồm: ID, chủ đề, nội dung, nguồn, trạng thái duyệt (review_status), ngày cập nhật. Schema được kiểm tra tự động bằng tools/validate_schema.py.
Quy trình duyệt 4 bước:
DRAFT → NCS_REVIEWED → CLINICAL_REVIEW (CVYK thẩm định) → APPROVED
Nội dung chưa APPROVED không được hiển thị cho người dùng.
Bảng phân loại (taxonomy): 7 nhóm bệnh/vấn đề CXK, 20 chủ đề con, định nghĩa bằng YAML (knowledge-base/taxonomy/msk_taxonomy_v1.yaml).
3.3. Phát triển hệ thống
Kiến trúc: RAG (Retrieval-Augmented Generation) + bộ lọc an toàn (safety layer).
Nguyên tắc: "Tri thức y khoa trước, AI sau" — AI trả lời DỰA TRÊN nguồn đã duyệt, KHÔNG sáng tạo thêm.
Bảng 4 — Luồng xử lý:
| Bước | Thành phần | Chức năng |
|---|---|---|
| 1 | Người dùng gửi câu hỏi | Qua web hoặc giọng nói |
| 2 | Bộ lọc an toàn (pre-check) | Kiểm tra cờ đỏ → nếu KHẨN CẤP → khuyên đi bệnh viện ngay |
| 3 | RAG — Tra cứu kho tri thức | Tìm thẻ tri thức liên quan từ vector database |
| 4 | LLM tạo câu trả lời | Dựa trên thẻ tri thức đã tìm, tạo câu trả lời có trích nguồn |
| 5 | Bộ lọc an toàn (post-check) | Kiểm tra: có nguồn? Nội dung APPROVED? Trong scope? |
| 6 | Trả lời người dùng | Kèm nguồn trích dẫn + lời khuyên an toàn (disclaimer) |
Hạ tầng kỹ thuật: IIS 10 (reverse proxy) + FastAPI (backend) + MSSQL 2022 (metadata, audit log) + ChromaDB (vector database) + Vue 3 (frontend) — tất cả chạy trên Windows Server 2022 do Công ty Vaga bảo trợ.
3.4. Đảm bảo an toàn y khoa
15 cờ đỏ đã được xác định — đây là các dấu hiệu nguy hiểm cần đi khám bác sĩ ngay. Ví dụ: đau kèm sốt cao, yếu liệt tay chân, sưng nóng đỏ khớp cấp tính. Danh sách đầy đủ tại safety/W1_D05_SafetyPolicy_v0.1.md.
8 hành vi cấm của AI (Chương 1, mục 1.4).
Bộ kiểm thử chuẩn (benchmark): 55 test cases đã tạo, mục tiêu ≥100 cases với 4 nhóm:
- 🟢 GREEN: tự chăm sóc an toàn
- 🟡 AMBER: cần theo dõi
- 🔴 RED: cần đi khám ngay
- ⬛ OUT-OF-SCOPE: ngoài phạm vi
Sổ đăng ký rủi ro: 18 rủi ro đã nhận diện (safety/risk_register.md), trong đó 4 rủi ro mức "rất cao":
- RSK-001: AI tự chẩn đoán/kê đơn
- RSK-002: Hallucination y khoa
- RSK-004: Nội dung DRAFT phục vụ người dùng
- RSK-005: Cờ đỏ bị bỏ sót
3.5. Nghiên cứu người dùng
Giai đoạn 1 — Khảo sát nhu cầu:
- Phỏng vấn chuyên gia: 17 câu hỏi (docs/research/instruments/W1_D04_ExpertInterviewGuide_v0.1.md).
- Khảo sát NCT: 4 phần (docs/research/instruments/W1_D04_OlderAdultSurvey_v0.1.md).
- Consent form tuân thủ Helsinki 2024 (docs/legal/W1_D04_ConsentForm_DRAFT.md).
Giai đoạn 2 — Thử nghiệm người dùng (pilot):
- Quy mô: 20–30 NCT Việt Nam (≥60 tuổi).
- Thời gian: 2–4 tuần.
- Phương pháp: hoàn thành tác vụ, đo thời gian, khảo sát hài lòng.
- Chỉ số: hoàn thành ≥70%, hài lòng ≥3.5/5, 0 lời khuyên nguy hiểm.
Lưu ý: Đây là quy mô thăm dò tính khả thi, chưa đủ để kết luận hiệu quả y khoa trên diện rộng.
Chương 4 — Kết quả
4.1. Kho tri thức đã xây dựng
Bảng 5 — Thống kê kho tri thức (tính đến cuối Tuần 1):
| Hạng mục | Mục tiêu MVP | Thực tế Tuần 1 | Trạng thái |
|---|---|---|---|
| Nguồn đã đánh giá | ≥10 | 18 | ✅ Đạt |
| Thẻ bằng chứng (evidence card) | ≥5 | 6 | ✅ Đạt |
| Clinical claims | ≥20 | 29 | ✅ Đạt |
| Thẻ tri thức (knowledge card) | ≥100 (MVP) | 20 (v0.1) | ⏳ Đang mở rộng |
| FAQ | ≥300 (MVP) | 50 (v0.1) | ⏳ Đang mở rộng |
| Bảng phân loại (taxonomy) | 7 nhóm | 7 nhóm, 20 subtopics | ✅ Đạt |
| Xung đột guideline | Phát hiện ≥3 | 5 xung đột BYT vs ACR | ✅ Phát hiện |
| Test an toàn | ≥50 | 55 cases | ✅ Đạt |
Thẻ bằng chứng đã tạo:
- EC-BYT-OA-KNEE-001 (Thoái hóa khớp gối)
- EC-BYT-GOUT-001 (Bệnh gút)
- EC-BYT-OSTEO-001 (Loãng xương)
- EC-BYT-RA-001 (Viêm khớp dạng thấp)
- EC-BYT-LBP-001 (Đau vùng thắt lưng)
- EC-BYT-SEPTIC-001 (Nhiễm khuẩn CXK)
Xung đột phát hiện: 5 trường hợp BYT QĐ 361 (2014) khác biệt so với ACR 2026. Tất cả được đánh dấu BLOCKED, chờ CVYK phân xử.
4.2. Hệ thống đã phát triển
Hạ tầng:
- MSSQL 2022 schema: 8 bảng đã tạo (deployment/database/init_schema.sql).
- IIS reverse proxy: cấu hình hướng dẫn (deployment/iis/W1_D06_IIS_Config_Guide.md).
Backend/Frontend: [Đang phát triển — NCS cập nhật từ Sprint 3 trở đi]
4.3. Kết quả kiểm thử
Cổng kiểm soát (quality gate) Tuần 1: 20/21 gates PASSED (95%).
Bảng 6 — Tóm tắt gate review:
| Nhóm | Số gate | PASSED | PENDING |
|---|---|---|---|
| Governance & Legal | G01–G05 | 5/5 | 0 |
| Knowledge Base | G06–G10 | 5/5 | 0 |
| Safety | G11, G18, G19 | 3/3 | 0 |
| User Research | G12, G13 | 2/2 | 0 |
| Infrastructure | G14–G17 | 4/4 | 0 |
| Clinical Review | G21 | 0/1 | 1 (cần CVYK) |
G21 chưa đạt: Cần CVYK review kho tri thức v0.1 trước khi tiếp tục.
Kết quả bộ kiểm thử chuẩn (benchmark): [NCS cập nhật sau khi chạy benchmark 100 cases — dự kiến Sprint 6]
4.4. Kết quả nghiên cứu người dùng
[NCS cập nhật sau khi thực hiện pilot 20–30 NCT — dự kiến Sprint 7]
Chương 5 — Thảo luận
5.1. Phân tích kết quả — đối chiếu với mục tiêu
Tuần 1 đạt 20/21 mục tiêu. Kho tri thức v0.1 với 20 thẻ tri thức, 50 FAQ, 6 thẻ bằng chứng tạo nền tảng cho hệ thống RAG. 55 test an toàn đảm bảo kiểm thử nghiêm ngặt khi backend sẵn sàng.
Tuy nhiên, mục tiêu MVP (≥100 thẻ tri thức, ≥300 FAQ) cần thêm 6–8 tuần mở rộng. Đây là lộ trình khả thi nếu duy trì tốc độ Sprint 1.
Đối chiếu giả thuyết: Chưa có dữ liệu kiểm chứng H1 và H2. Cần hoàn thành backend + benchmark (Sprint 4–6) và pilot (Sprint 7).
5.2. So sánh với nghiên cứu liên quan
Điểm mới dự kiến nằm ở cách kết hợp kho tri thức y khoa được kiểm duyệt với AI, sử dụng ngôn ngữ phù hợp NCT Việt Nam. Mức độ mới cần được xác nhận qua đối chiếu với ứng dụng và nghiên cứu đã có — chưa có cơ sở khẳng định đây là mô hình đầu tiên.
So với chatbot y khoa thương mại, đề tài khác biệt ở:
- Kho tri thức có quy trình duyệt lâm sàng.
- Bộ lọc an toàn kiểm tra trước và sau mỗi câu trả lời.
- Thiết kế trợ năng (accessibility) hướng đến NCT.
- Trích nguồn cho mọi câu trả lời.
[NCS bổ sung thêm khi có kết quả benchmark để so sánh định lượng]
5.3. Hạn chế của nghiên cứu
- Quy mô pilot nhỏ (20–30 NCT): Chỉ đánh giá tính khả thi, chưa đủ để kết luận hiệu quả y khoa.
- Nguồn BYT có thể lỗi thời: BYT QĐ 361 ban hành 2014, một số nội dung khác biệt với hướng dẫn quốc tế 2026.
- Chưa có BS chuyên khoa CXK review: CVYK là Lương y, cần bổ sung BS chuyên khoa cho clinical review.
- Phụ thuộc API AI thương mại: LLM gọi qua cloud, có rủi ro về chi phí và quyền riêng tư.
- Thời gian nghiên cứu hạn chế (16 tuần): Nhiều tính năng chỉ ở mức MVP.
5.4. Đề xuất cải thiện và hướng phát triển
Ngắn hạn:
- Mở rộng kho tri thức đến ≥100 thẻ tri thức.
- Tìm BS chuyên khoa CXK/PHCN cho clinical review.
- Hoàn thành và chạy bộ kiểm thử chuẩn 100 câu.
Trung hạn:
- Tích hợp Telegram cho NCT quen dùng điện thoại.
- Tích hợp giọng nói (voice-first) cho NCT khó đọc.
- Pilot cộng đồng 20–30 NCT.
Dài hạn:
- Mở rộng sang các bệnh mạn tính khác.
- Tích hợp theo dõi sức khỏe dài hạn.
- Kết nối với hệ thống y tế cơ sở.
Chương 6 — Kết luận
Đề tài đã hoàn thành giai đoạn nền móng (Sprint 1) với kết quả:
- Kho tri thức v0.1: 20 thẻ tri thức, 6 thẻ bằng chứng, 50 FAQ, 29 clinical claims từ 18 nguồn y khoa chính thống.
- Khung an toàn: 18 rủi ro đã nhận diện, 55 test cases, 15 cờ đỏ, 8 hành vi cấm.
- Công cụ nghiên cứu: Phiếu phỏng vấn, phiếu khảo sát NCT, consent form.
- Hạ tầng kỹ thuật: MSSQL schema, IIS config.
- Cổng kiểm soát: 20/21 gates PASSED.
Kết quả cho thấy tính khả thi về mặt kỹ thuật và quy trình. Kho tri thức có cấu trúc rõ ràng, quy trình duyệt nghiêm ngặt, hệ thống an toàn được thiết kế ngay từ đầu.
Tuy nhiên, giá trị thực sự cần được kiểm chứng qua bộ kiểm thử chuẩn (dự kiến Sprint 6) và thử nghiệm NCT (dự kiến Sprint 7). Những kết luận về hiệu quả y khoa chỉ được đưa ra khi có bằng chứng tương ứng.
Tài liệu tham khảo
| # | Nguồn | Chi tiết |
|---|---|---|
| [Nguồn 1] | Báo cáo nghiên cứu tổng thể dự án | docs/research/reports/BAO_CAO_NGHIEN_CUU_TONG_THE.md |
| [Nguồn 2] | WHO (2022) | Musculoskeletal Health. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/musculoskeletal-conditions |
| [Nguồn 3] | WHO (2025) | Large multimodal models in health. WHO Guidance |
| [Nguồn 4] | WHO (2019) | Integrated Care for Older People (ICOPE). WHO Guidelines |
| [Nguồn 5] | BYT (2014) | Quyết định 361/QĐ-BYT — Hướng dẫn chẩn đoán và điều trị các bệnh CXK |
| [Nguồn 6] | ACR (2026) | American College of Rheumatology — OA Management Guidelines |
| [Nguồn 7] | ĐHYHN | Giáo trình Bệnh học Nội khoa Tập 1, Tập 2 — Đại học Y Hà Nội |
| [Nguồn 8] | WHO (2021) | Ethics and governance of artificial intelligence for health |
| [Nguồn 9] | WMA (2024) | Declaration of Helsinki — Ethical Principles for Medical Research |
| [Nguồn 10] | Quốc hội VN (2025) | Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025/QH15 |
| [Nguồn 11] | Quốc hội VN (2025) | Luật Công nghiệp công nghệ số 71/2025/QH15 |
| [Nguồn 12] | Quốc hội VN (2023) | Luật Khám chữa bệnh 15/2023/QH15 |
Phụ lục
Phụ lục A — Danh sách thẻ tri thức
Xem chi tiết tại knowledge-base/knowledge-cards/W1_D03_KnowledgeCards_v0.1.md.
Phụ lục B — Bảng cờ đỏ
Xem chi tiết tại safety/W1_D05_SafetyPolicy_v0.1.md.
Phụ lục C — Phiếu khảo sát
- Phỏng vấn chuyên gia:
docs/research/instruments/W1_D04_ExpertInterviewGuide_v0.1.md - Khảo sát NCT:
docs/research/instruments/W1_D04_OlderAdultSurvey_v0.1.md
Phụ lục D — Sổ đăng ký rủi ro
Xem chi tiết tại safety/risk_register.md.
Cập nhật lần cuối: 24/09/2026
Trạng thái: DRAFT — cần NCS bổ sung kết quả thực nghiệm, GVHD review phương pháp, CVYK duyệt nội dung y khoa.