Student entwickelt App zum Lesen von Rezepten und gewinnt damit 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 auf sich aufmerksam machen – einer Anwendung, die als „persönliche Krankenschwester“ eingesetzt wird.

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

Bui Van Hung (22 Jahre, Mitglied des Forschungsteams), der den zweiten Preis des Wettbewerbs gewann, gestand, dass er und seine Familienmitglieder oft vergessen hätten, ihre Medikamente einzunehmen, oder sie nicht rechtzeitig einnahmen. Dies führt dazu, dass sich die Gesundheit nicht optimal erholt.

Hung und seine Kollegen erkannten das Problem und entwickelten ein Projekt, mit dem Patienten ihre verschreibungspflichtigen Medikamente 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 und erinnert ihn an die Einnahme seiner Medikamente (Foto: Zeichen bereitgestellt).

Nguyen Nhat Cuong (22 Jahre, Mitglied) sagte, dass das System in etwa 3 Sekunden Informationen aus dem Rezept extrahiert und einen separaten Medikamentenplan für den Benutzer erstellt. Wenn es Zeit ist, benachrichtigt Sie die App auf Ihrem Telefon und erinnert Sie daran, Ihre Medikamente einzunehmen.

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

Laut Nhat Cuong ist es ganz einfach, wenn Sie lediglich eine Version erstellen und diese gemäß den Anforderungen des Dozenten einreichen. Die Abfrage erfordert lediglich, dass die Anwendung bei vorhandener Rechnung den Medikamentennamen auf dem Rezept lesen kann. Die Gruppe hat jedoch den Ehrgeiz, Produkte auf den Markt zu bringen, die das reale Leben der Verbraucher unterstützen.

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 auf optimale Weise aus Bildern zu extrahieren. Manchmal sind die von Benutzern aufgenommenen Rezepte unscharf, verwischt oder nicht ausgerichtet, was es für das System schwierig macht, Informationen zu erkennen und zu extrahieren.

Darüber hinaus stellen auch die Kosten für den Kauf eines Hochgeschwindigkeitsservers ein Hindernis dar. „Kostenlose Server verarbeiten und extrahieren Informationen oft langsam. Dies führt bei den Benutzern zu einem zeitaufwändigen und unangenehmen Gefühl“, erklärte Hung.

Um das oben genannte Problem zu lösen, musste das Team das Informationsverarbeitungsmodell mehrfach verbessern. Das Team testete mehrere Modelle, um Text auf Fotos in kurzer Zeit präzise zu schärfen, zu entrauschen und zu verarbeiten.

„Das Team testete das System mit über 2.000 Rezepten in verschiedenen Formen aus Kliniken und Krankenhäusern. 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.

Derzeit hat die Anwendung viele positive Rückmeldungen erhalten und wurde auf digitalen Plattformen über 100 Mal heruntergeladen. In naher Zukunft plant das Team die Einführung einer neuen Version mit der Möglichkeit, medizinische Diagnosen auf Rezepten zu analysieren und für jeden Einzelnen geeignete Gesundheitspläne vorzuschlagen.

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