Automation trong HealthTech: Use Cases Đặt Lịch Hẹn, Nhắc Thuốc và Thu Thập Dữ Liệu Sức Khỏe

Tóm tắt nội dung chính
– Use case: Tự động đặt lịch hẹn, nhắc nhở dùng thuốc, thu thập dữ liệu sức khỏe.
– Vấn đề thực tế: Nhân viên y tế mất thời gian nhập liệu, bệnh nhân quên uống thuốc, dữ liệu rải rác.
– Giải pháp: Xây dựng workflow automation dựa trên API của hệ thống quản lý bệnh viện (HIS) + nền tảng Zapier/Make.
– Kết quả: Giảm 45 % thời gian xử lý, tăng độ tuân thủ dùng thuốc lên 30 %, chi phí vận hành giảm 20 %.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

1️⃣ Đặt lịch hẹn thủ công
– Nhân viên lễ tân phải nhập tên, số điện thoại, thời gian vào hệ thống HIS.
– Trung bình mỗi cuộc gọi mất 3‑5 phút, ngày 30‑40 cuộc gọi → ≈ 2 giờ công việc lặp lại.

2️⃣ Nhắc nhở dùng thuốc không đồng nhất
– Bệnh nhân được ghi chú “nhắc uống thuốc” trên giấy, nhưng chỉ 60 % thực hiện đúng lịch.
– Khi bệnh nhân không tuân thủ, tỷ lệ tái khám tăng 15 % và chi phí điều trị tăng lên.

3️⃣ Thu thập dữ liệu sức khỏe rải rác
– Các thiết bị đeo (smartwatch, glucose monitor) gửi dữ liệu qua Bluetooth tới điện thoại, rồi người bệnh tự nhập vào biểu mẫu web.
– Dữ liệu thiếu, sai, hoặc trễ lên tới 24 giờ → khó đưa ra quyết định lâm sàng.

⚡ Best Practice: Đặt mục tiêu “tự động 80 % các tác vụ lặp lại” trước khi bắt đầu thiết kế workflow.

2. Giải pháp tổng quan

+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   Bệnh nhân (App) | ---> |   Workflow Engine | ---> |   HIS / EMR API   |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
        |                         |                         |
        |   1. Đặt lịch            |   2. Tạo task            |   3. Cập nhật
        |   2. Nhắc thuốc         |   3. Gửi reminder       |   dữ liệu
        |   3. Gửi dữ liệu        |   4. Ghi log            |
        v                         v                         v
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   SMS/Email/Push  |      |   Database (Log) |      |   Báo cáo thống kê|
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+

Mô hình:
– Trigger: Sự kiện từ app bệnh nhân (đặt lịch, gửi dữ liệu) hoặc từ HIS (cập nhật lịch).
– Action: Tạo task trong workflow engine (Make/Zapier), gọi API HIS, gửi SMS/Email, lưu log.
– Orchestration: Dùng scenario để nối các bước, áp dụng conditional logic (nếu bệnh nhân chưa nhận reminder → gửi lại).

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Chuẩn bị môi trường

Bước 2: Tạo trigger “Đặt lịch hẹn”

1. App bệnh nhân gửi POST /appointments với payload:

{
  "patient_id": "P12345",
  "doctor_id": "D6789",
  "datetime": "2024-08-15T09:30:00+07:00",
  "reason": "Khám tim mạch"
}

1. Make nhận webhook → Parse JSON → Kiểm tra datetime có hợp lệ (không trùng lịch).

2. Nếu hợp lệ → Call HIS API POST /api/v1/appointments để tạo lịch trong hệ thống.

3. Gửi SMS xác nhận tới bệnh nhân và email tới bác sĩ.

Bước 3: Nhắc nhở dùng thuốc

1. Trigger: Cron job mỗi ngày 08:00.
2. Action: Query HIS GET /api/v1/prescriptions?date=today.
3. Duyệt danh sách, nếu taken = false → gửi push notification + SMS “Bạn chưa uống thuốc X hôm nay”.

Bước 4: Thu thập dữ liệu sức khỏe

1. Device (smartwatch) đồng bộ lên Google Fit API → webhook gửi dữ liệu glucose.
2. Make nhận webhook → Transform dữ liệu (đổi đơn vị, tính trung bình 24 h).
3. Call HIS API PATCH /api/v1/patients/{patient_id}/vitals để cập nhật.

Bước 5: Lưu log & báo cáo

• Mỗi step ghi vào MongoDB collection workflow_logs.
• Sử dụng Google Data Studio kết nối DB → Dashboard hiển thị: số lịch hẹn tự động, tỷ lệ nhắc thuốc thành công, thời gian phản hồi trung bình.

4. Template quy trình tham khảo

[Webhook] --> [Parse JSON] --> [Validate] --> {IF valid}
   |                                   |
   v                                   v
[Call HIS API] <-- [Error Handler]   [Send Notification]
   |
   v
[Log to DB] --> [Update Dashboard]

Chi tiết các module

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

🛡️ Bảo mật: Luôn sử dụng HTTPS, lưu token trong environment variables của Make, không để trong code.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Tách micro‑service:
   • Scheduler Service (cron, Kafka) xử lý nhắc thuốc.
   • Appointment Service xử lý đặt lịch.
   • Data Ingestion Service thu thập dữ liệu thiết bị.
2. Queue: Dùng RabbitMQ hoặc Google Pub/Sub để buffer các request, tránh quá tải HIS.

3. Horizontal scaling: Deploy các service trên Kubernetes (GKE) với autoscaling dựa trên CPU >70 %.

4. Caching: Lưu trữ tạm thời danh sách lịch hẹn trong Redis để giảm call HIS khi kiểm tra trùng lịch.

5. Monitoring: Thiết lập Prometheus + Grafana để giám sát latency, error rate, throughput.

Công thức tính ROI

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

Giải thích:
– Total_Benefits = tiết kiệm thời gian nhân viên + giảm chi phí thuốc do tuân thủ tốt hơn.
– Investment_Cost = chi phí hạ tầng, license Make, SMS, developer.

Nếu Total_Benefits = 500 triệu VND/năm, Investment_Cost = 150 triệu VND → ROI ≈ 233 %.

7. Chi phí thực tế

⚡ Lưu ý: Khi mở rộng lên 10 k bệnh nhân/tháng, chi phí SMS tăng lên ~3 triệu/tháng, nhưng lợi nhuận từ giảm tái khám có thể lên tới 15 triệu/tháng → ROI vẫn dương.

8. Số liệu trước – sau

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: Hệ thống HIS có hỗ trợ webhook không?
A: Nhiều HIS cũ chỉ có REST API. Khi không có webhook, dùng polling mỗi 5 phút để kiểm tra thay đổi.

Q2: Có cần lưu trữ dữ liệu bệnh nhân trên cloud không?
A: Đối với dữ liệu nhạy cảm, nên lưu trên private VPC hoặc on‑premise DB và chỉ truyền qua VPN.

Q3: Làm sao để bảo mật token API?
A: Dùng secret manager (Google Secret Manager) và không hard‑code token trong workflow.

Q4: Workflow có thể chạy đồng thời bao nhiêu request?
A: Make.com giới hạn 1000 scenario runs/giờ cho plan Pro; nếu cần cao hơn, chuyển sang self‑hosted n8n.

Q5: Khi bệnh nhân thay đổi số điện thoại, reminder sẽ bị mất?
A: Thiết lập listener trên HIS để cập nhật patient_contact ngay khi thay đổi.

10. Giờ tới lượt bạn

• Bước 1: Kiểm tra hệ thống HIS hiện tại, xác định các API có sẵn.
• Bước 2: Đăng ký tài khoản Make.com (hoặc n8n nếu muốn tự host).
• Bước 3: Tạo webhook đầu vào cho “đặt lịch” và “gửi dữ liệu”.
• Bước 4: Thử chạy một kịch bản đơn giản (đặt lịch → gửi SMS).
• Bước 5: Đo lường thời gian xử lý, ghi lại log, rồi mở rộng sang nhắc thuốc và thu thập dữ liệu.

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc định nghĩa trigger hoặc cấu hình OAuth2, mình sẵn sàng chia sẻ mẫu JSON và script Python để lấy token tự động.

⚡ Hành động ngay: Tải mẫu workflow “HealthTech Automation” từ GitHub (link trong phần mô tả) và triển khai trên môi trường test của bạn. Khi đã chạy ổn, hãy tăng số lượng bệnh nhân lên 500 để kiểm tra khả năng scale.

Kết bài

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.