Student entwickelt App zum Lesen von Rezepten und gewinnt Technologiewettbewerb

(Dan Tri) – Mit nur einem Klick auf ein Rezept auf dem Telefon wird die von einer Gruppe von Studenten erforschte Anwendung zu einer persönlichen Krankenschwester, die alle Informationen zum Rezept für den Benutzer verarbeitet.

Bei einem Technologiewettbewerb für Studenten in Ho-Chi-Minh-Stadt konnte ein Forscherteam der University of Natural Sciences (Vietnam National University, Ho-Chi-Minh-Stadt) schnell mit Megconize – einer Anwendung zur Verwendung als „persönliche Krankenschwester“ – überzeugen.

Das Forschungsteam gewann den zweiten Preis beim Technologiewettbewerb für Studenten in Ho-Chi-Minh-Stadt (Foto: Zur Verfügung gestellt von der Figur).

Bui Van Hung (22 Jahre, Mitglied des Forschungsteams) gewann den zweiten Preis des Wettbewerbs und gestand, dass er und seine Familienmitglieder oft vergaßen, ihre Medikamente einzunehmen, oder sie nicht rechtzeitig einnahmen. Dies verhinderte eine optimale Genesung ihrer Gesundheit.

Hung und seine Kollegen erkannten das Problem und entwickelten ein Projekt, mit dem Patienten ihre Rezepte leichter nachverfolgen und daran erinnert werden können, sie rechtzeitig einzunehmen.

„Benutzer müssen lediglich ein Foto machen oder ein Bild eines Rezepts in die App hochladen. Das System verarbeitet dann automatisch Informationen wie Diagnose, Rezeptdatum, Medikamentenname, Dosierung und Verwendung jedes Medikaments und gibt sie in die App ein“, sagte Hung.

Zu diesem Zeitpunkt benachrichtigt das System den Benutzer telefonisch, um ihn an die Einnahme seiner Medikamente zu erinnern (Foto: Charakter bereitgestellt).

Nguyen Nhat Cuong (22 Jahre, Mitglied) sagte, dass das System in etwa drei Sekunden Informationen aus dem Rezept extrahiert und einen separaten Medikamentenplan für den Benutzer erstellt. Wenn es soweit ist, benachrichtigt die Anwendung den Benutzer auf dem Telefon, um ihn an die Einnahme des Medikaments zu erinnern.

Um das Vergessen und den Verlust von Papierrezepten zu vermeiden, speichert die Anwendung auch den Medikamentenverlauf. Darüber hinaus können Benutzer über die Suchleiste nach Informationen zu jedem Medikament suchen.

Laut Nhat Cuong wäre es sehr einfach, eine Version gemäß den Anforderungen des Dozenten einzureichen. Die Aufgabe erfordert lediglich, dass die Anwendung mit einer verfügbaren Rechnung den Medikamentennamen auf dem Rezept liest. Die Gruppe hat jedoch den Ehrgeiz, das Produkt in den Alltag der Verbraucher zu integrieren.

Es ist bekannt, dass das Forschungsteam aus fünf Mitgliedern besteht, die aus vielen verschiedenen Fachrichtungen kommen und abwechselnd einzelne Aufgaben übernehmen.

„Die Gruppe besteht aus drei Personen, die das Modell zur Rezeptverarbeitung erforschen, einer Person, die die Anwendung programmiert, und einer Person, die für die Verwaltung der gesamten Datenbank verantwortlich ist. Der zeitaufwändigste Teil ist die Erstellung des Datenmodells, die mehr als drei Monate gedauert hat“, sagte Cuong.

Nach dem Fotografieren des Rezepts verarbeitet das System die Diagnoseinformationen und den Namen des verschriebenen Medikaments (Foto: Von der Figur bereitgestellt).

Eine der Herausforderungen, die das Team bewältigen musste, bestand darin, Informationen optimal aus Bildern zu extrahieren. Manchmal sind die von Benutzern aufgenommenen Rezepte unscharf, verwischt und nicht ausgerichtet, was es dem System erschwert, Informationen zu erkennen und zu extrahieren.

Darüber hinaus sind die Kosten für den Kauf eines Hochgeschwindigkeitsservers ein Hindernis. „Kostenlose Server verarbeiten und extrahieren Informationen oft langsam. Das ist für die Benutzer zeitaufwändig und unangenehm“, erklärte Hung.

Um das oben genannte Problem zu lösen, musste das Team das Informationsverarbeitungsmodell mehrfach verbessern. Das Team testete mehrere Modelle zum Schärfen, Entrauschen und Verarbeiten von Text auf Fotos, um in kurzer Zeit möglichst genaue Ergebnisse zu erzielen.

„Das Team hat das System mit über 2.000 Rezepten in verschiedenen Formen aus Kliniken und Krankenhäusern getestet. Alle wurden manuell erstellt, da keine Daten verfügbar waren. Obwohl es viel Zeit in Anspruch nahm, wird es der Anwendung helfen, eine Vielzahl von Rezeptformen zu erkennen, nicht nur innerhalb einer bestimmten internen Einheit“, sagte Cuong.

Die Anwendung hat bereits zahlreiche positive Rückmeldungen erhalten und wurde bereits über 100 Mal auf der digitalen Plattform heruntergeladen. In naher Zukunft plant das Team die Einführung einer neuen Version, die Krankheitsdiagnosen auf Rezepten analysieren und jedem Patienten geeignete Behandlungspläne vorschlagen kann.

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