1. Mục tiêu dự án

• Xây dựng hệ thống AI hỗ trợ sàng lọc và chẩn đoán ban đầu cho:
  • Rối loạn phát triển thần kinh (ADHD, ASD, chậm ngôn ngữ)
  • Rối loạn tâm lý (lo âu, trầm cảm)
  • Các bệnh thể chất ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển (suy dinh dưỡng, thiếu máu, nhiễm khuẩn hô hấp)
• Phát triển ứng dụng di động/web cho phụ huynh, giáo viên và nhân viên y tế cơ sở.
• Xây dựng cơ sở dữ liệu y tế – hành vi trẻ em mở, bảo mật, tuân thủ chuẩn quốc tế (GDPR, HIPAA).
• Thí điểm tại các trường học, trạm y tế nông thôn và vùng khó khăn, sau đó nhân rộng.
• Đào tạo mạng lưới cộng đồng (giáo viên, y tá học đường, tình nguyện viên) để sử dụng công cụ AI trong sàng lọc và giới thiệu trẻ đi khám sớm.
• Dự án “Từ tâm” hướng đến xây dựng một hệ sinh thái AI nhân đạo, lấy trẻ em làm trung tâm, áp dụng các thành tựu quốc tế để sàng lọc – chẩn đoán – can thiệp sớm. Đây là hướng đi mang tính đột phá, có thể trở thành một mô hình mẫu ở Việt Nam và lan tỏa ra khu vực.

2. Tầm nhìn và Sứ mệnh dự án

• Tầm nhìn: Xây dựng một hệ sinh thái ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp phát hiện sớm, chẩn đoán hỗ trợ và can thiệp kịp thời các bệnh lý phổ biến, đặc biệt là các rối loạn phát triển thần kinh và tâm lý ở trẻ em (ví dụ: ADHD, tự kỷ, trầm cảm, chậm phát triển ngôn ngữ, suy dinh dưỡng, bệnh truyền nhiễm).
• Sứ mệnh: Đảm bảo mọi trẻ em, kể cả ở vùng khó khăn, đều có cơ hội tiếp cận công nghệ AI để được chẩn đoán sớm – can thiệp kịp thời – hỗ trợ lâu dài, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và cơ hội học tập.

3. Bối cảnh và Lý do cấp thiết (Vấn đề cốt lõi)

• Theo UNICEF, gần 1/6 trẻ em toàn cầu đang sống với ít nhất một dạng bệnh tâm thần hoặc rối loạn phát triển chưa được chẩn đoán.
• WHO cho biết 70% ca bệnh ở trẻ tại các nước thu nhập thấp không được phát hiện sớm, dẫn đến can thiệp muộn.
• Ở Việt Nam và nhiều quốc gia đang phát triển, thiếu chuyên gia nhi khoa và tâm lý lâm sàng là rào cản lớn → AI có thể đóng vai trò trợ lý y tế tuyến đầu.

4. Giải pháp AI đề xuất

• Computer Vision: phân tích nét mặt, cử chỉ, giọng nói để phát hiện chậm phát triển, rối loạn cảm xúc.
• NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên): đánh giá khả năng ngôn ngữ, phân tích giọng nói, giao tiếp.
• Machine Learning trên dữ liệu y tế: dự đoán nguy cơ suy dinh dưỡng, bệnh truyền nhiễm từ dữ liệu sinh học (BMI, lịch tiêm chủng, thói quen ăn uống).
• Reinforcement Learning: xây dựng hệ thống khuyến nghị can thiệp cá nhân hóa (ví dụ: bài tập phát triển ngôn ngữ, trị liệu hành vi).