HIỆU LỰC CAMERA — cập nhật 26/09/2026, DRAFT.
Các khối v6.0 và điểm 65,1/100 dưới đây là lịch sử nghiên cứu, không phải phê duyệt hoặc bằng chứng triển khai.
Dùng lộ trình hiện hành, kiến trúc và ma trận y khoa.
Hai NCS cùng đọc nguồn; kế hoạch mới chỉ có một chỉ số ứng viên, chưa chọn hoặc duyệt.
GCA trước bản thử kỹ thuật; GCB trước tích hợp. Mọi hoạt động có người, kể cả thành viên nhóm, cần GC riêng.
Chưa xác nhận cổng nào đạt. Không mặc nhiên lưu tọa độ hoặc chỉ số; lưu kết quả cần quyết định riêng.
Số 70–75%, ngưỡng và kết quả công bố cũ là tham khảo/chưa xác minh cho phạm vi dự án.

⚠️ Lưu ý: Bản tóm tắt gốc viết theo kiến trúc v4.0 (RAG). Kiến trúc hiện tại là v6.0 (Context Loading, 21 tuần, 8 sprint). Nội dung y khoa gốc được giữ nguyên; các thay đổi được đánh dấu [CẬP NHẬT v6.0]. Xem KIEN_TRUC_DU_AN.md.

📌 CẬP NHẬT v6.0 (26/09/2026): (1) Context Loading thay RAG; (2) NCS2 phụ trách module camera quan sát cử động; (3) GVHD chính thức; (4) 7 nhóm bệnh MVP; (5) Khung pháp lý VN; (6) Lộ trình 8 sprint/21 tuần. Xem Mục IV: Camera.

BẢN TÓM TẮT ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU

BẢN XUẤT TỪ HỘI THOẠI. Giữ nội dung bản tóm tắt đã trả lời. Các trích dẫn cũ chưa khôi phục được liên kết chính xác được chuyển thành chú thích TC ở cuối tệp; chưa thẩm định lại nguồn hoặc kết quả khoa học tại lần xuất này.

I) MỞ ĐẦU

1. 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."

[CẬP NHẬT v6.0]: Tên ngắn chính thức: CXK AI Assistant / Trợ lý CXK Tuổi Bạc. Đề tài thuộc loại Hybrid (Track I Khoa học + Track II Kỹ thuật) — vừa nghiên cứu đánh giá, vừa xây dựng sản phẩm.

Trong phạm vi đề tài, "phát hiện sớm" được giới hạn ở việc hỗ trợ nhận biết dấu hiệu bất thường, yếu tố nguy cơ và khuyến nghị thăm khám phù hợp. Trợ lý không tự chẩn đoán bệnh, kê đơn hoặc thay thế bác sĩ.

2. Lý do chọn đề tài

Các bệnh lý cơ – xương – khớp có thể gây đau, hạn chế vận động và ảnh hưởng đến khả năng tự chăm sóc, làm việc, tham gia hoạt động xã hội. WHO xác định đây là nhóm bệnh đóng góp hàng đầu vào tình trạng khuyết tật trên toàn cầu. Vì vậy, hỗ trợ người dân tiếp cận kiến thức và chăm sóc hệ vận động là một nhu cầu có ý nghĩa thực tiễn. [^TC01]

Đề tài hướng đến việc cung cấp cho người trung niên và cao tuổi một công cụ hỏi đáp thuận tiện, sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu và có nguồn tham khảo rõ ràng. Những người hạn chế di chuyển, ít được hỗ trợ sử dụng công nghệ hoặc gặp khó khăn khi tìm kiếm thông tin sức khỏe là nhóm cần được chú ý trong quá trình thiết kế.

Đồng thời, đề tài tạo cơ hội kết nối kiến thức y khoa, công nghệ AI, nghiên cứu hành vi và truyền thông giáo dục sức khỏe trong một dự án cộng đồng.

3. Ý nghĩa thực tiễn

Nếu được xây dựng và kiểm chứng hiệu quả, trợ lý có thể giúp người sử dụng hiểu hơn về sức khỏe hệ vận động, biết cách tìm thông tin đáng tin cậy và nhận biết những tình huống cần đi khám.

Dự án cũng hướng đến việc hỗ trợ gia đình đồng hành với người cao tuổi, hình thành cộng đồng chia sẻ kiến thức và duy trì thói quen chăm sóc sức khỏe.

Đối với người nghiên cứu, đề tài tạo môi trường học tập thực tế thông qua việc làm việc với bác sĩ, chuyên gia AI, các phòng ban tại Vaga và cộng đồng người sử dụng.

4. Điểm mới của đề tài

Điểm mới dự kiến nằm ở cách kết hợp kho tri thức y khoa được kiểm duyệt với những câu hỏi, cách diễn đạt và tình huống thực tế của người cao tuổi Việt Nam.

Trợ lý được thiết kế theo hướng giao tiếp bằng văn bản và giọng nói, đưa ra câu trả lời có nguồn dẫn, hỗ trợ nhận biết dấu hiệu cần thăm khám và kết nối với hoạt động giáo dục sức khỏe trong cộng đồng.

Mức độ mới cần được xác định qua việc đối chiếu với các ứng dụng và nghiên cứu đã có; chưa có cơ sở khẳng định đây là mô hình đầu tiên.

[CẬP NHẬT v6.0]: Bổ sung 3 điểm mới so với bản gốc:
1. Context Loading thay RAG — nạp nguyên văn tài liệu vào cửa sổ ngữ cảnh (context window) LLM thay vì chunking. An toàn hơn vì bảo toàn ngữ cảnh y khoa, đặc biệt các cờ đỏ (red flag).
2. Agentic Engineering — phương pháp phát triển: NCS thiết kế kiến trúc + an toàn, tác tử AI (AI agent) thực thi code. Phù hợp PL8 STT 7.
3. Module camera quan sát cử động — NCS2 nghiên cứu khả thi đo TUG/5STS/Gait Speed bằng camera, xử lý tại thiết bị (on-device). Camera chỉ quan sát, KHÔNG chẩn đoán.

II) NỘI DUNG

1. Cơ sở khoa học để tiến hành nghiên cứu

Cơ sở y khoa: Nghiên cứu kiến thức về giải phẫu, chức năng của cơ – xương – khớp; thoái hóa khớp, suy giảm sức cơ, loãng xương và nguy cơ té ngã. Với thoái hóa khớp, WHO nhấn mạnh vai trò của giáo dục sức khỏe, vận động phù hợp, quản lý cân nặng và kế hoạch chăm sóc theo nhu cầu từng người. Đây là nền tảng để xây dựng nội dung tự chăm sóc. [^TC02]

Cơ sở lão khoa và hành vi: Người cao tuổi có sự khác biệt lớn về sức khỏe, khả năng vận động và nhu cầu hỗ trợ. Vì vậy, cần khảo sát trực tiếp thay vì thiết kế dựa trên một hình mẫu chung về tuổi già. [^TC03] Cách tiếp cận chăm sóc tích hợp cho người cao tuổi của WHO cũng đặt trọng tâm vào từng cá nhân và việc duy trì khả năng hoạt động trong đời sống. [^TC01]

Cơ sở công nghệ và an toàn: AI tạo sinh có thể đưa ra thông tin sai, thiếu hoặc thiên lệch. WHO khuyến nghị sự tham gia của chuyên gia y tế và người sử dụng trong quá trình phát triển, đồng thời chú trọng kiểm chứng và bảo vệ thông tin cá nhân. Những nguyên tắc này là căn cứ để thiết kế trợ lý có giới hạn nhiệm vụ và cơ chế giám sát. [^TC04]

[CẬP NHẬT v6.0] — Cơ sở pháp lý bổ sung:
- Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025/QH15: Quy định consent, thu thập tối thiểu, mã hóa, quyền xóa.
- Luật Công nghiệp công nghệ số 71/2025/QH15: AI phải minh bạch nguồn, có trách nhiệm giải trình.
- Luật Khám chữa bệnh 15/2023/QH15: Chỉ người có giấy phép hành nghề mới được chẩn đoán/kê đơn → trợ lý KHÔNG chẩn đoán.
- Phụ lục 8 Sở GD&ĐT Hà Nội 2026: Quy định AI tạo sinh trong NCKH — dự án tuân thủ 14/14 STT (xem CHIEN_LUOC_BAO_VE_PL8.md).

2. Cách thực hiện đề tài và nhật ký nghiên cứu

Bước 1. Xác định phạm vi và nghiên cứu tài liệu

Trước mắt, lựa chọn một số nội dung giới hạn cho phiên bản đầu: tự chăm sóc khớp gối, duy trì sức mạnh cơ và phòng ngừa té ngã.

[CẬP NHẬT v6.0]: Phạm vi MVP mở rộng thành 7 nhóm bệnh/vấn đề: (1) Thoái hóa khớp; (2) Đau vùng thắt lưng; (3) Loãng xương & té ngã; (4) Viêm khớp dạng thấp; (5) Bệnh gout; (6) Nhiễm khuẩn CXK; (7) Vận động & phòng ngừa. Nguồn chính: Giáo trình ĐHYHN Tập 1-2, BYT QĐ 361, WHO ICOPE.

Nghiên cứu sinh đọc sách chuyên ngành, giáo trình và hướng dẫn chuyên môn do CVYK giới thiệu; lập bảng tổng hợp kiến thức về biểu hiện, yếu tố nguy cơ, cách chăm sóc và dấu hiệu cần đi khám. Tài liệu đưa vào hệ thống phải được kiểm tra tính cập nhật, nguồn gốc và quyền sử dụng.

Bước 2. Khảo sát nhu cầu và tham vấn chuyên gia

Phỏng vấn, quan sát người trung niên và cao tuổi để tìm hiểu những vấn đề họ quan tâm, cách tìm kiếm thông tin, khó khăn khi sử dụng điện thoại và mong muốn khi trò chuyện với trợ lý.

Tham vấn bác sĩ cơ – xương – khớp, chuyên gia phục hồi chức năng, chuyên gia AI và marketing. Tại Vaga, nghiên cứu sinh tham gia thảo luận với các phòng ban, tìm hiểu câu hỏi thường gặp của khách hàng và tiếp xúc với cộng đồng. Các trao đổi với chuyên gia nhà máy giúp bổ sung hiểu biết về sản phẩm và thị trường; thông tin chuyên môn sử dụng cho trợ lý cần được đánh giá độc lập.

[CẬP NHẬT v6.0] — Đội ngũ nghiên cứu chính thức:

Vai trò	Người	Phụ trách
NCS1	Võ Trần Gia Hiếu	Core MVP (kiến trúc, kho tri thức, hỏi đáp)
NCS2	Đỗ Đoàn Anh Tuấn	Module camera quan sát cử động (POC)
GVHD	Nguyễn Đảm	Hướng dẫn phương pháp NCKH, ký cổng kiểm soát
CVYK	Lương y Vũ Thế Sỹ	Cố vấn y khoa, duyệt thẻ tri thức
Bảo trợ	Công ty Vaga	Hạ tầng + kỹ thuật

Phương pháp: Agentic Engineering — NCS thiết kế 100% kiến trúc + an toàn, tác tử AI (AI agent) thực thi code + trích xuất tri thức. NCS đóng vai Product Owner.

Dữ liệu cá nhân và tình huống thực tế chỉ được sử dụng sau khi có sự đồng ý phù hợp và đã loại bỏ thông tin nhận diện.

Bước 3. Xây dựng kho tri thức và bộ tình huống

Chuyển tài liệu được lựa chọn thành các mục kiến thức có cấu trúc; mỗi mục ghi rõ nguồn, thời điểm cập nhật và người duyệt.

[CẬP NHẬT v6.0]: Kho tri thức dùng thẻ tri thức (knowledge card) theo schema YAML chuẩn (knowledge-base/schemas/). Mỗi thẻ chứa: ID, tên bệnh/triệu chứng, nội dung, nguồn trích dẫn, trạng thái duyệt, người duyệt, ngày. Kèm thẻ bằng chứng (evidence card) liên kết nghiên cứu cụ thể.

Quy trình duyệt:
DRAFT → AI_REVIEWED → NCS_REVIEWED → CLINICAL_REVIEW (CVYK) → APPROVED
Nội dung có trạng thái ≠ APPROVED không được hiển thị cho người dùng cuối.

Xây dựng bộ câu hỏi thường gặp và tình huống mô phỏng, bao gồm câu hỏi tự chăm sóc, thông tin chưa đầy đủ, hiểu lầm phổ biến và dấu hiệu cần thăm khám. CVYK kiểm duyệt nội dung cùng phương án phản hồi trước khi sử dụng.

Bước 4. Phát triển trợ lý trên website

Xây dựng website có giao diện đơn giản, chữ dễ đọc, thao tác rõ ràng và chức năng hỏi đáp. Trợ lý tìm thông tin trong kho tri thức đã duyệt trước khi tạo câu trả lời, kèm nguồn tham khảo.

[CẬP NHẬT v6.0] — Kiến trúc kỹ thuật:
- Phương pháp: Context Loading — nạp nguyên văn file Markdown vào cửa sổ ngữ cảnh LLM (Gemini 2.5 Pro/Flash, hỗ trợ đến 1M tokens). Không dùng RAG cho giai đoạn 1.
- Lý do bỏ RAG: (1) Chunking có thể mất ngữ cảnh cờ đỏ (red flag); (2) Tổng dữ liệu ~2MB < 1M tokens; (3) CVYK đọc trực tiếp qua Obsidian.
- Bộ lọc an toàn (safety layer) 3 lớp:
- Pre-check: Phát hiện cờ đỏ trước khi xử lý
- Context Loading: Nạp thẻ tri thức đã duyệt
- Post-check + Citation Check: Chặn claim chưa approved, đảm bảo có nguồn
- Hạ tầng: Windows Server 2022 + IIS 10 + MSSQL 2022 + GPU
- Chiến lược 2 giai đoạn: GĐ1 Context Loading thuần → GĐ2 Hybrid (khi >3MB hoặc >100 queries/ngày)

Thiết lập quy tắc an toàn: hỏi thêm khi thiếu dữ kiện; thông báo khi chưa đủ cơ sở trả lời; khuyến nghị đi khám theo tình huống; từ chối tự kê đơn hoặc hướng dẫn thay đổi điều trị.

Sau khi website được kiểm thử, tiếp tục tích hợp Telegram và giao tiếp bằng giọng nói. Với thông tin quan trọng được nhận dạng từ giọng nói, trợ lý cần xác nhận lại trước khi phản hồi.

Bước 5. Xây dựng nội dung giáo dục và cộng đồng

Từ kết quả khảo sát, xây dựng bài viết, nội dung hỏi đáp và hoạt động cộng đồng về chăm sóc hệ vận động. Các chủ đề dự kiến gồm duy trì vận động, bảo vệ sức khỏe xương, phòng ngừa té ngã và nhận biết dấu hiệu cần thăm khám.

Nội dung được rà soát chuyên môn, tránh hù dọa hoặc hứa hẹn chữa bệnh. Hoạt động giáo dục sức khỏe và hoạt động bán hàng phải được phân biệt rõ; lợi ích thương mại không được chi phối câu trả lời y khoa.

Nhật ký nghiên cứu dự kiến

Khung thời gian dưới đây là kế hoạch đề xuất, được điều chỉnh theo nguồn lực thực tế.

[CẬP NHẬT v6.0] — Lộ trình thực tế 21 tuần / 8 sprint:

Sprint	Tuần	Nội dung chính	Cổng kiểm soát
S1	1–2	Nền móng tri thức + an toàn	—
S2	3–5	Knowledge Base mở rộng	Gate A (Knowledge)
S3	6–8	Data Pipeline + Context Loader	—
S4	9–11	Prompt Templates	Gate A pass
S5	12–14	Safety Engine + Backend	Gate B (Technical)
S6	15–16	Frontend + Voice MVP	Gate C (Clinical)
S7	17–19	Telegram bot + Pilot	—
S8	20–21	Báo cáo ≤15 trang (PL6) + Bảo vệ	Gate D (Pilot)

C1–C4 là lịch cũ. Hai NCS dùng lộ trình chung; GCA trước POC, GCB trước tích hợp, GC riêng trước người thật.

Mỗi lần ghi nhật ký cần có: ngày thực hiện, mục tiêu, công việc đã làm, tài liệu hoặc dữ liệu sử dụng, kết quả, khó khăn và điều chỉnh tiếp theo.

3. Thực nghiệm và kiểm chứng đề tài

Kiểm chứng chuyên môn: Đề xuất xây dựng khoảng 100 câu hỏi và tình huống kiểm thử độc lập với dữ liệu dùng để phát triển trợ lý. Hai bác sĩ đánh giá câu trả lời về độ đúng, nguồn dẫn, mức dễ hiểu và tính an toàn; trao đổi để xử lý những điểm chấm chưa thống nhất.

Bộ kiểm thử cần có các tình huống cần tự chăm sóc, cần đi khám, cần hỗ trợ khẩn cấp và tình huống thiếu thông tin. Theo dõi riêng tỷ lệ bỏ sót dấu hiệu cảnh báo và tỷ lệ cảnh báo quá mức.

[CẬP NHẬT v6.0] — Bộ kiểm thử chuẩn (benchmark) và chỉ số thành công:

Chỉ số	Target	Cách đo
Thẻ tri thức đã duyệt	≥100 KC	Đếm file, schema valid
FAQ draft	≥300 FAQ	Đếm, kiểm truy vết nguồn (provenance)
Phát hiện cờ đỏ	100% sensitivity	Bộ kiểm thử chuẩn 100 cases
Lời khuyên có hại	0	Red-team testing
Truy xuất đúng ngữ cảnh	≥80% recall	Benchmark queries
Hoàn thành nhiệm vụ (pilot)	≥70%	Usability test NCT
Hài lòng (pilot)	≥3.5/5	Khảo sát
Có nguồn dẫn	100%	Audit

Kiểm chứng khả năng sử dụng: Sau khi vượt qua kiểm thử chuyên môn, đề xuất thử nghiệm với khoảng 20–30 người trung niên và cao tuổi trong bốn tuần. Đây là quy mô thăm dò tính khả thi, chưa đủ để kết luận hiệu quả y khoa trên diện rộng.

Người tham gia thực hiện những nhiệm vụ cụ thể như đặt câu hỏi, tìm hướng dẫn và xác định hành động tiếp theo. Có thể so sánh việc sử dụng trợ lý với việc đọc trang thông tin tĩnh chứa cùng nguồn kiến thức.

Các chỉ số đánh giá chính: độ đúng của câu trả lời và nguồn dẫn; khả năng nhận biết tình huống cần thăm khám; tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ; thời gian thao tác; mức độ hiểu thông tin và mức độ tin tưởng phù hợp.

Nếu xuất hiện lỗi có thể gây hại, phải dừng chức năng liên quan để sửa và kiểm thử lại. Kết quả cần được trình bày đúng phạm vi: thử nghiệm ban đầu đánh giá tính an toàn, hữu ích và dễ sử dụng; tác động đến sức khỏe cần nghiên cứu riêng.

III) KẾT LUẬN

1. Đánh giá

Đề tài có hướng ứng dụng rõ ràng và có thể triển khai từng bước, bắt đầu bằng một website hỏi đáp trong phạm vi kiến thức giới hạn. Giá trị cần kiểm chứng là khả năng giúp người cao tuổi tiếp cận thông tin đáng tin cậy, hiểu đúng và lựa chọn hành động phù hợp.

Hiện chưa có dữ liệu thực nghiệm để khẳng định trợ lý giúp phát hiện bệnh sớm, giảm biến chứng hoặc cải thiện sức khỏe. Những kết luận này chỉ được đưa ra khi có bằng chứng tương ứng.

[CẬP NHẬT v6.0] — Tiến độ thực tế (tính đến 26/09/2026):
- Kiến trúc 6 tầng đã thiết kế: docs → knowledge-base → safety → backend → testing → community.
- Kho tri thức: ~2MB tài liệu y khoa đã số hóa (ĐHYHN 104 chương + BYT QĐ 361).
- Kế hoạch 21 tuần / 8 sprint / 117 deliverable đã lập chi tiết.
- Camera: đề xuất lịch sử 65,1/100; hiện chỉ chuẩn bị nguồn và thiết kế, chưa GCA hoặc POC.
- Chưa có: thẻ tri thức APPROVED, bộ kiểm thử chuẩn, pilot NCT.

2. Đề xuất

Ưu tiên hoàn thành website mẫu, kho tri thức được kiểm duyệt, bộ câu hỏi và tình huống, nhật ký nghiên cứu, nội dung giáo dục và báo cáo kiểm chứng.

[CẬP NHẬT v6.0] — Deliverable MVP cụ thể:
1. Website hỏi đáp + Context Loading + citation
2. ≥100 thẻ tri thức APPROVED
3. Bộ lọc an toàn (safety layer) 3 lớp
4. ≥300 FAQ/cases có gold label
5. Bộ kiểm thử chuẩn (benchmark) 100 cases
6. Báo cáo kết quả ≤15 trang (Phụ lục 6)
7. Nhật ký nghiên cứu (sổ viết tay + diary số)

Thiết lập nhóm cố vấn gồm Lương y Vũ Thế Sỹ (CVYK), GVHD Nguyễn Đảm và người phụ trách nghiên cứu người dùng; rà soát quyền riêng tư, quyền sử dụng tài liệu và yêu cầu pháp lý trước khi triển khai thực tế.

Telegram và giao tiếp bằng giọng nói là bước phát triển tiếp theo. Ứng dụng tích hợp robot tại nhà nên được xác định là định hướng dài hạn, chỉ triển khai sau khi chức năng cốt lõi đã được kiểm chứng về độ an toàn, tính hữu ích và sự phù hợp với người cao tuổi.

IV) CẬP NHẬT KIẾN TRÚC v6.0 (26/09/2026)

[CẬP NHẬT v6.0] Module Camera Quan sát Cử động & Phân công Nghiên cứu

Dự án cập nhật kiến trúc lên v6.0, bổ sung nhánh nghiên cứu module camera. Dưới đây là các nội dung cập nhật quan trọng:

1. Đội ngũ nghiên cứu và phân công nhiệm vụ

• NCS1 — Võ Trần Gia Hiếu: Phụ trách core MVP (kiến trúc v6.0 Context Loading, kho tri thức, hỏi đáp y khoa).
• NCS2 — Đỗ Đoàn Anh Tuấn (lớp 10A6 PTTH Xuân Đỉnh): Phụ trách module camera quan sát cử động.
• GVHD — Thầy Nguyễn Đảm: Hướng dẫn phương pháp nghiên cứu khoa học và nghiệm thu cổng kiểm soát.
• CVYK — Lương y Vũ Thế Sỹ: Cố vấn y khoa, duyệt nội dung và thẩm định các ngưỡng an toàn.

Hai NCS cùng đọc nguồn y khoa, rồi tách công việc kỹ thuật. Giờ bàn giao và review được tính chung.
Camera chỉ tích hợp sau GCB, hợp đồng UI/API và quyết định phạm vi đúng phiên bản.

2. Mục tiêu nghiên cứu bổ sung

• Dự án bổ sung mục tiêu phụ: "Nghiên cứu khả thi quan sát cử động bằng camera" (Movement observation feasibility).
• Khảo sát khả năng hỗ trợ người cao tuổi tự kiểm tra cử động tại nhà.

3. Kết quả đánh giá khả thi & Phương án triển khai

• Đánh giá lịch sử: GO CÓ ĐIỀU KIỆN, 65,1/100 điểm tự chấm; không phải quyết định phê duyệt.
• Phương án hiện tại: một chỉ số ứng viên sau bước nguồn chung; POC chỉ sau GCA. Ba chỉ số cần dự toán mở rộng.
• Chi tiết xem tại báo cáo DEEP_RESEARCH_CAMERA.md và CAMERA_MODULE_TASK_BOARD.md.

4. Công nghệ và Nguyên tắc bảo vệ quyền riêng tư

Đây là thiết kế đề xuất, chưa có luồng camera đang hoạt động. MediaPipe còn là ứng viên cần review.
- Sử dụng mô hình MediaPipe BlazePose để nhận diện 33 điểm khớp cơ thể.
- Toàn bộ dữ liệu được xử lý tại thiết bị (on-device processing).
- Cam kết 0% video lưu trữ để bảo vệ tối đa quyền riêng tư.
- Tọa độ tương lai chỉ tồn tại tạm trong bộ nhớ; không gửi/lưu khung xương số. Lưu chỉ số cần quyết định riêng.

5. Giới hạn an toàn y khoa

• Camera chỉ thực hiện "quan sát cử động", tuyệt đối KHÔNG "chẩn đoán" bệnh.
• Khoảng 70–75% là ước tính lịch sử chưa xác minh; không dùng như kết quả kiểm chứng của dự án.
• Ví dụ: mức độ đau nhức, cứng khớp buổi sáng, sưng nóng hoặc tiếng lạo xạo.
• Hệ thống luôn khuyến nghị người dùng đi khám bác sĩ khi có bất thường.

6. Ngưỡng nghiên cứu lịch sử — chưa được duyệt cho triển khai

Các số dưới đây giữ để truy vết nghiên cứu cũ, chưa xác minh theo phạm vi dự án.
Chưa có hồ sơ CYK-A nối nguồn, quy trình và phiên bản; không dùng làm kết luận sức khỏe:
- TUG (Timed Up and Go): Thời gian ≥12 giây, cảnh báo nguy cơ té ngã.
- 5STS (Đứng lên ngồi xuống 5 lần): Thời gian >15 giây, cảnh báo suy giảm sức mạnh cơ.
- Gait Speed (Tốc độ đi bộ): Tốc độ ≤0.8 m/s, cảnh báo suy giảm khả năng di chuyển.

---

Ghi chú về trích dẫn của bản tóm tắt

[^TC01]: Bản tóm tắt gốc gắn cùng một mã trích dẫn với nhận định về gánh nặng bệnh cơ – xương – khớp và đoạn về chăm sóc tích hợp cho người cao tuổi. Liên kết gốc chưa được khôi phục; cần kiểm tra riêng tính phù hợp của nguồn cho từng nhận định.

[^TC02]: Trích dẫn gốc được dùng cho nội dung WHO về thoái hóa khớp. Liên kết chính xác của trích dẫn trong bản tóm tắt chưa được khôi phục.

[^TC03]: Trích dẫn gốc được dùng cho nội dung WHO về sự khác biệt trong sức khỏe và nhu cầu của người cao tuổi. Liên kết chính xác của trích dẫn trong bản tóm tắt chưa được khôi phục.

[^TC04]: Trích dẫn gốc được dùng cho nội dung WHO về rủi ro AI tạo sinh, sự tham gia của chuyên gia/người dùng và bảo vệ thông tin cá nhân. Liên kết chính xác của trích dẫn trong bản tóm tắt chưa được khôi phục.

[CẬP NHẬT v6.0] — Nguồn bổ sung: Các annotation v6.0 dựa trên:
- KIEN_TRUC_DU_AN.md — Kiến trúc v6.0
- project_charter.md — Điều lệ dự án v0.2
- intended_use.md — Mục đích sử dụng v0.2
- DEEP_RESEARCH_CAMERA.md — Nghiên cứu khả thi camera
- CHIEN_LUOC_BAO_VE_PL8.md — Chiến lược bảo vệ PL8
- GLOSSARY.md — Bảng chú giải thuật ngữ