Lớp đầu tiên bảo vệ hệ thống bằng cách xác thực và làm sạch mọi dữ liệu đầu vào,
phát hiện thông tin nhạy cảm và đảm bảo tuân thủ định dạng chuẩn y tế.
✓
PII/PHI Detection - Phát hiện thông tin cá nhân/y tế nhạy cảm
✓
Medical Context Validation - Xác thực ngữ cảnh y khoa
✓
Input Sanitization - Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
✓
Format Compliance - Kiểm tra định dạng HL7, FHIR
💡 Ví dụ thực tế:
❌ BLOCKED
"Bệnh nhân Nguyễn Văn A, CMND 001234567, địa chỉ..."
→ Phát hiện PII: Tên, CMND - Yêu cầu ẩn danh hóa
✅ PASSED
"Bệnh nhân nam, 45 tuổi, với tiền sử tăng huyết áp..."
→ Dữ liệu đã được ẩn danh hóa đúng chuẩn
Phát hiện và chặn nội dung y tế sai lệch, nguy hiểm hoặc có hại.
Nhận diện các tình huống khẩn cấp và chuyển hướng phù hợp.
✓
Misinformation Detection - AI phát hiện thông tin sai lệch
✓
Harmful Content Filter - Lọc nội dung nguy hiểm
✓
Prescription Safety - Kiểm tra đơn thuốc an toàn
✓
Emergency Detection - Phát hiện cấp cứu 24/7
💡 Ví dụ thực tế:
❌ BLOCKED
"Có thể tự điều trị ung thư bằng thảo dược tự nhiên..."
→ Thông tin y tế nguy hiểm - Chặn ngay lập tức
🚨 ALERT
"Đau ngực dữ dội, khó thở, ra mồ hôi lạnh..."
→ Triệu chứng nguy hiểm - Chuyển ngay 115
Đảm bảo tính chính xác y khoa dựa trên bằng chứng khoa học.
Kiểm tra tương tác thuốc, liều lượng và tuân thủ hướng dẫn lâm sàng.
✓
Evidence-Based Verification - Xác thực dựa nghiên cứu
✓
Drug Interaction Check - Kiểm tra 10,000+ thuốc
✓
Dosage Safety - Xác thực liều lượng theo tuổi/cân
✓
Guidelines Compliance - Tuân thủ WHO, CDC
💡 Ví dụ thực tế:
⚠️ WARNING
"Warfarin + Aspirin cho bệnh nhân sau stent..."
→ Cảnh báo: Tương tác thuốc - Tăng nguy cơ chảy máu
✅ PASSED
"Paracetamol 500mg, 3 lần/ngày sau ăn"
→ Liều lượng an toàn, phù hợp người lớn
Đảm bảo tuân thủ 100% các quy định HIPAA, GDPR và luật y tế địa phương.
Bảo vệ dữ liệu bệnh nhân với mã hóa end-to-end.
✓
HIPAA Compliance - Tuân thủ quy định Hoa Kỳ
✓
GDPR Protection - Bảo vệ dữ liệu EU
✓
License Verification - Xác thực chứng chỉ hành nghề
✓
Audit Trail - Ghi log đầy đủ, không thể xóa
💡 Ví dụ thực tế:
❌ BLOCKED
"Gửi hồ sơ bệnh án qua email thường..."
→ Vi phạm HIPAA - Yêu cầu kênh mã hóa
✅ PASSED
"Truy cập qua VPN + 2FA, mã hóa AES-256"
→ Đảm bảo bảo mật đầy đủ, ghi log thành công
Kiểm soát mọi thông tin trước khi đến người dùng.
Thêm disclaimer, đánh giá độ tin cậy và yêu cầu xác nhận từ bác sĩ khi cần.
Cơ chế Explainable AI -Giải thích tại sao AI đưa ra kết quả:
Bản đồ nhiệt,Phân tích đặc điểm, Đối chiếu dữ liệu
Human-in-the-loop: Tương tác của Bác sĩ,Phê duyệt/Điều chỉnh,Quyết định cuối cùng
Đánh giá đa trung tâm:Dữ liệu đa dạng, Sắc tộc và thiết bị,Kết quả
Giám sát sau khi triển khai (Post-deployment Monitoring ):Vòng lặp phản hồi,Theo dõi Model Drift,Cảnh báo an toàn
* Khi AI phát hiện một ca bệnh, nó phải báo cáo theo cấu trúc:
- Vị trí & Lý do: "Tôi thấy nốt mờ ở điểm A vì đặc điểm B." (XAI)
- Xác nhận: "Mời bác sĩ phê duyệt kết quả này." (HITL)
- Độ tin cậy: "Mô hình này đã được kiểm chứng trên 10.000 ca tương tự tại 5 bệnh viện." (Multi-center)
- Cập nhật: "Kết quả sinh thiết ca này sẽ được dùng để cải thiện thuật toán."
✓
Disclaimer Injection - Tự động thêm cảnh báo
✓
Confidence Score - Đánh giá độ tin cậy AI
✓
HITL Flagging - Đánh dấu cần BS
✓
Response Format - Định dạng chuẩn y tế
💡 Ví dụ thực tế:
⚠️ MODIFIED
"Có thể bạn đang gặp triệu chứng của viêm phổi..."
→ Thêm: "Thông tin tham khảo. Vui lòng tham khảo bác sĩ"
🚨 FLAGGED
"Chẩn đoán: Ung thư giai đoạn tiến triển"
→ Yêu cầu bác sĩ ung thư xác nhận trước khi gửi
Giám sát liên tục đầu ra của AI nhằm phát hiện sai lệch, cảnh báo rủi ro và tự động cải thiện mô hình.
Bao gồm kiểm soát drift, logging đầy đủ và phản hồi từ bác sĩ để tối ưu an toàn lâm sàng.
✓
Real-time Monitoring – Giám sát liên tục phản hồi AI
✓
Drift Detection – Phát hiện sai lệch mô hình
✓
Audit Logging – Ghi lại toàn bộ hành vi AI
✓
Clinician Feedback – Bác sĩ phản hồi để cải thiện mô hình
💡 Ví dụ thực tế:
⚠️ MONITORING
"AI trả lời các câu liên quan đến ung thư quá lạc quan"
→ Hệ thống phát hiện sai lệch và tăng kiểm soát nội dung
🚨 DRIFT ALERT
"AI đề xuất liều thuốc không đúng guideline mới"
→ Cảnh báo DRIFT, yêu cầu cập nhật mô hình
ℹ️ FEEDBACK
"Bác sĩ sửa nội dung đánh giá triệu chứng"
→ Ghi nhận phản hồi để cải thiện hiệu suất AI