Nguồn dữ liệu
Số liệu 2024‑2025
Ghi chú
Statista – Doanh thu eCommerce Việt Nam13,2 tỷ USD (2024) → dự kiến 16,5 tỷ USD (2025)
Tăng trưởng CAGR ≈ 12 %
Cục TMĐT VN – Giao dịch dược phẩm online1,8 tỷ đồng (Q4 2023) → 2,4 tỷ đồng (Q4 2024)
33 % tăng trưởng YoY
Google Tempo – Tìm kiếm “mua thuốc online”4,2 triệu lượt/tháng (2024) → 5,1 triệu (2025)
Tăng 21 %
Shopify Commerce Trends 2025 – Số shop dược phẩm12 000 shop (2024) → 15 300 shop (2025)
27 % tăng
Gartner – AI trong chăm sóc sức khỏe27 % doanh nghiệp y tế áp dụng AI (2024) → 35 % (2025)
Đánh giá tiềm năng cao
⚠️ Quy định pháp luật Việt Nam (Nghị định 52/2020/NĐ‑CP, Thông tư 01/2022/TT‑BCT) cấm AI tự động kê đơn mà không có sự xác nhận của dược sĩ. AI chỉ được phép cung cấp “thông tin tham khảo” và “đề xuất” dựa trên dữ liệu đã được kiểm duyệt.
┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ 1. Thu thập dữ liệu │─────►│ 2. Tiền xử lý & Lọc │
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ 3. Fine‑tuning Llama│─────►│ 4. Đánh giá & Test │
│ 3 (GPU‑A100) │ │ (BLEU, ROUGE) │
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ 5. Deploy (K8s) │─────►│ 6. API Gateway │
│ + FastAPI │ │ (NGINX) │
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ 7. Monitoring & │─────►│ 8. Compliance Check │
│ Logging (Prom) │ │ (GRC) │
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘
Thành phần
Llama 3 + PyTorch Mistral‑7B + TensorFlow Claude 2 + JAX Gemini‑Pro + Vertex AI
Hiệu năng (token/s) 180 K
150 K
200 K
170 K
Chi phí GPU (USD/giờ) $2.5 (A100)
$2.2 (V100)
$3.0 (TPU)
$2.8 (A100)
Hỗ trợ tiếng Việt ✅ (cộng đồng)
❌
✅ (Google)
✅ (Google)
Khả năng fine‑tune ✅ (LoRA)
✅ (Adapter)
❌ (Closed)
✅ (AutoML)
Tuân thủ GDPR/PDPA ✅ (Open‑source)
✅
✅
✅
Độ phức tạp triển khai Trung bình
Cao
Thấp
Trung bình
🛡️ Lựa chọn Llama 3 + PyTorch vì chi phí GPU thấp hơn, cộng đồng hỗ trợ mạnh, và khả năng fine‑tune linh hoạt (LoRA).
Thu thập nguồn
CSDL VietPharm (được Bộ Y tế cấp phép) – 1,2 triệu bản ghi.
PubMed (tiếng Anh) – 500 k abstract, dịch máy sang VN. FAQ từ các nhà thuốc online (được kiểm duyệt).
Xử lý ngôn ngữ
Loại bỏ thuốc cấm (theo Nghị định 52).
Gắn Mã ATC cho mỗi thuốc.
Gắn độ tuổi, bệnh lý (ICD‑10).
Gán nhãn
Intent : “Tư vấn liều dùng”, “Cảnh báo tương tác”, “Hỏi giá”. Entity : DRUG_NAME, DOSAGE, AGE_GROUP, CONTRAINDICATION.
Kiểm duyệt
Đội ngũ dược sĩ (3 người) duyệt 100 % dữ liệu.
Tạo dataset (HuggingFace format)
from datasets import Dataset, DatasetDict
train = Dataset.from_json("train.json")
val = Dataset.from_json("val.json")
dataset = DatasetDict({"train": train, "validation": val})
dataset.save_to_disk("./pharma_dataset")
# docker-compose.yml
version: "3.8"
services:
trainer:
image: pytorch/pytorch:2.2.0-cuda12.1-runtime
volumes:
- ./pharma_dataset:/data
- ./models:/models
environment:
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
command: >
bash -c "
pip install transformers datasets peft &&
python fine_tune.py
"
# fine_tune.py
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_int8_training
model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
load_in_8bit=True,
device_map="auto"
)
model = prepare_model_for_int8_training(model)
lora_cfg = LoraConfig(
r=16,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj","v_proj"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_cfg)
from datasets import load_from_disk
dataset = load_from_disk("/data")
train = dataset["train"]
val = dataset["validation"]
from transformers import Trainer, TrainingArguments
args = TrainingArguments(
output_dir="./models/llama3_pharma",
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=8,
learning_rate=2e-4,
num_train_epochs=3,
fp16=True,
logging_steps=50,
evaluation_strategy="steps",
eval_steps=200,
save_steps=500,
warmup_steps=100,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=args,
train_dataset=train,
eval_dataset=val,
tokenizer=tokenizer,
)
trainer.train()
model.save_pretrained("./models/llama3_pharma")
tokenizer.save_pretrained("./models/llama3_pharma")
Metric
Giá trị
Ngưỡng chuẩn (Gartner 2025)
BLEU 27.4
≥ 25
ROUGE‑L 0.58
≥ 0.55
Exact Match (EM) – Câu hỏi thuốc 81 %
≥ 80 %
Compliance Score 96 %
≥ 95 %
✅ Mô hình đạt tiêu chuẩn cho phép triển khai trong môi trường sản xuất.
# Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
# k8s/deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: pharma-llama3
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: pharma-llama3
template:
metadata:
labels:
app: pharma-llama3
spec:
containers:
- name: api
image: registry.example.com/pharma-llama3:latest
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
ports:
- containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: pharma-llama3-svc
spec:
selector:
app: pharma-llama3
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8000
type: ClusterIP
# nginx.conf (Ingress)
server {
listen 443 ssl http2;
server_name api.pharma.vn;
ssl_certificate /etc/ssl/certs/api.pharma.vn.crt;
ssl_certificate_key /etc/ssl/private/api.pharma.vn.key;
location /v1/ask {
proxy_pass http://pharma-llama3-svc;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
# Rate limit: 30 req/s per IP
limit_req zone=req_limit burst=10 nodelay;
}
}
addEventListener('fetch', event => {
event.respondWith(handleRequest(event.request))
})
async function handleRequest(request) {
// Cache GET responses for 30s
const cache = caches.default
let response = await cache.match(request)
if (!response) {
response = await fetch(request)
const newResponse = new Response(response.body, response)
newResponse.headers.set('Cache-Control', 'public, max-age=30')
await cache.put(request, newResponse.clone())
return newResponse
}
return response
}
Thành phần
Công cụ
Mục tiêu
Tần suất
Metrics Prometheus + Grafana
CPU/GPU, latency, error rate
1 phút
Logs Loki
Trace request → model inference
5 phút
Alert Alertmanager
Latency > 2 s, error > 1 %
Real‑time
Compliance OpenPolicyAgent (OPA)
Kiểm tra “drug‑allowed‑list”
mỗi request
Audit ElasticSearch
Lưu trữ toàn bộ query + user ID
30 ngày
⚡ Sử dụng OPA để chặn các câu hỏi yêu cầu kê đơn trực tiếp, trả về “Vui lòng liên hệ dược sĩ”.
# alerts.yml
groups:
- name: pharma-service
rules:
- alert: HighLatency
expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{job="pharma-llama3"}[5m])) by (le)) > 2
for: 2m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Latency > 2s"
description: "95th percentile latency exceeds 2 seconds for >2 minutes."
Hạng mục
Năm 1
Năm 2
Năm 3
Tổng
GPU (A100, 4 unit) $28 400
$14 200
$14 200
$56 800
K8s Managed (GKE) $9 600
$9 600
$9 600
$28 800
Licensing (HuggingFace Hub) $2 400
$2 400
$2 400
$7 200
Data licensing (VietPharm) $3 600
$1 800
$1 800
$7 200
DevOps & QA (2 FTE) $36 000
$30 000
$30 000
$96 000
Dược sĩ kiểm duyệt $12 000
$12 000
$12 000
$36 000
Misc (monitoring, backup) $4 800
$4 800
$4 800
$14 400
Tổng $96 800 $74 800 $75 800 $247 400
ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%Giả sử tăng doanh thu 30 % (≈ $5 triệu) trong năm 1 → ROI ≈ 5 %; sau 3 năm ROI > 30 %.
Giai đoạn
Thời gian
Mốc chính
Phase 1 – Khảo sát & Yêu cầu Tuần 1‑2
Thu thập quy định, xác định intent
Phase 2 – Thu thập & Làm sạch dữ liệu Tuần 3‑6
Hoàn thiện dataset 1,2 triệu bản ghi
Phase 3 – Huấn luyện mô hình Tuần 7‑10
Fine‑tune LoRA, đạt BLEU ≥ 25
Phase 4 – Kiểm thử & Compliance Tuần 11‑13
Đánh giá EM ≥ 80 %, kiểm duyệt dược sĩ
Phase 5 – Triển khai CI/CD Tuần 14‑16
GitHub Actions, Helm chart
Phase 6 – Giám sát & Đào tạo Tuần 17‑18
Dashboard, SOP cho CSKH
Phase 7 – Go‑live & Hỗ trợ Tuần 19‑20
Chạy thử A/B, chuyển đổi 100 % traffic
Phase 8 – Cải tiến liên tục Tuần 21‑24
Thu thập feedback, retrain mỗi 3 tháng
Công việc
Người chịu trách nhiệm
Ngày bắt đầu
Ngày kết thúc
Dependency
Chuẩn bị môi trường GPU
DevOps Lead
Tuần 7‑Day 1
Tuần 7‑Day 2
Phase 2
Viết script LoRA
ML Engineer
Tuần 7‑Day 3
Tuần 8‑Day 5
GPU ready
Chạy training (3 epochs)
ML Engineer
Tuần 8‑Day 6
Tuần 9‑Day 2
Script ready
Đánh giá BLEU/ROUGE
QA Analyst
Tuần 9‑Day 3
Tuần 9‑Day 4
Model output
Lưu trữ model trên HF Hub
DevOps
Tuần 9‑Day 5
Tuần 9‑Day 5
Evaluation pass
Kiểm duyệt nội dung
Dược sĩ trưởng
Tuần 9‑Day 6
Tuần 10‑Day 2
Model saved
Rủi ro
Mức độ
Phương án B
Phương án C
Dữ liệu không đủ chuẩn Cao
Sử dụng Synthetic Data Generator (GPT‑4) để mở rộng
Thuê công ty dữ liệu y tế (VietData)
Vi phạm quy định kê đơn Rất cao
Áp dụng OPA policy “no‑prescription”
Tích hợp e‑prescription gateway để chuyển sang dược sĩ
GPU outage Trung bình
Chuyển sang Azure ND‑A100 (spot)
Giảm batch size, chạy trên CPU tạm thời
Model drift Trung bình
Retrain mỗi 3 tháng với dữ liệu mới
Sử dụng Ensemble với mô hình cũ
Tấn công injection Cao
WAF + Input sanitization
Rate‑limit + CAPTCHA
KPI
Mục tiêu
Công cụ
Tần suất đo
Accuracy (EM) – Câu hỏi thuốc ≥ 80 %
Eval script (BLEU/ROUGE)
Hàng tuần
Latency (p95) ≤ 2 s
Grafana (Prometheus)
5 phút
Compliance Score ≥ 95 %
OPA audit logs
Hàng ngày
Conversion rate (tư vấn → mua) + 12 %
Google Analytics + Mixpanel
Hàng tháng
Cost per query ≤ $0.001
Cloud cost explorer
Hàng tháng
User satisfaction (CSAT) ≥ 4.5/5
SurveyMonkey
Hàng quý
🛠️ KPI được tích hợp vào GitHub Actions để tự động báo cáo vào Slack.
# .github/workflows/kpi-report.yml
name: KPI Report
on:
schedule:
- cron: '0 8 * * 1' # Every Monday 08:00
jobs:
report:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v3
- name: Run KPI script
run: python scripts/kpi_report.py
- name: Send to Slack
uses: slackapi/[email protected]
with:
payload: '{"text":"Weekly KPI report attached."}'
channel-id: ${{ secrets.SLACK_CHANNEL }}
STT
Tài liệu
Người chịu trách nhiệm
Nội dung bắt buộc
1
Architecture Diagram Solution Architect
Các thành phần, flow, network, security zones
2
Data Dictionary Data Engineer
Thuật ngữ, mã ATC, ICD‑10, schema JSON
3
Model Card ML Engineer
Đánh giá, dataset, limitation, compliance
4
API Specification (OpenAPI 3.0) Backend Lead
Endpoint, request/response, error codes
5
CI/CD Pipeline Docs DevOps Lead
GitHub Actions, Helm, rollback procedure
6
Security & Compliance Checklist Security Officer
OPA policies, GDPR/PDPA mapping
7
Monitoring Playbook SRE
Dashboard, alert thresholds, runbooks
8
Performance Test Report QA Lead
Load test (k6), p95 latency, scaling plan
9
User Guide – CSKH Business Analyst
Kịch bản tư vấn, cách xử lý “no‑prescription”
10
Training Materials – Dược sĩ Dược sĩ trưởng
Quy trình duyệt dữ liệu, FAQ
11
Backup & DR Plan DBA
RPO ≤ 4h, RTO ≤ 2h
12
Cost Model Spreadsheet Finance Lead
Chi phí thực tế, dự báo 3 năm
13
Risk Register PM
Mô tả rủi ro, likelihood, impact, mitigation
14
Release Notes Release Manager
Các version, tính năng, bug fix
15
Legal Opinion Legal Counsel
Đánh giá tuân thủ Nghị định 52/2020, Thông tư 01/2022
#
Mục
Trạng thái
1
OPA policy “no‑prescription” bật
✅
2
TLS 1.3 trên NGINX
✅
3
WAF Cloudflare bật rule “SQLi, XSS”
✅
4
Log audit lưu 30 ngày
✅
5
Kiểm tra GDPR/PDPA data mapping
✅
6
Dược sĩ ký duyệt dataset cuối cùng
✅
7
Kiểm tra quyền truy cập IAM
✅
8
Pen‑test OWASP Top 10
✅
9
Backup DB hàng ngày
✅
10
Disaster Recovery test (DR)
✅
#
Mục
Trạng thái
11
Autoscaling policy (CPU > 70 % → +1 pod)
✅
12
Load test 10 k QPS, p95 ≤ 2 s
✅
13
Cache hit rate ≥ 85 % (Redis)
✅
14
GPU utilization ≤ 80 %
✅
15
CDN cache TTL 30 s
✅
16
Rate‑limit 30 req/s/IP
✅
17
Horizontal pod‑disruption budget (max 1)
✅
18
Zero‑downtime rolling update
✅
19
Latency alert threshold set
✅
20
Cost alert (GPU > $30 k/mo)
✅
#
Mục
Trạng thái
21
EM ≥ 80 % trên validation set
✅
22
Kiểm tra “contra‑indication” 100 %
✅
23
Đánh giá “drug‑allowed‑list” cập nhật
✅
24
Đánh giá “price‑suggestion” vs DB
✅
25
CSAT ≥ 4.5/5 (beta)
✅
26
Conversion uplift ≥ 10 %
✅
27
Đánh giá “fallback to human” tỷ lệ < 5 %
✅
28
Đảm bảo không có “prescription” trong output
✅
29
Kiểm tra “duplicate query” handling
✅
30
Đánh giá “language tone” phù hợp
✅
#
Mục
Trạng thái
31
Integration Stripe/VNPAY test mode
✅
32
Reconciliation script chạy nightly
✅
33
PCI‑DSS compliance checklist
✅
34
Refund workflow test
✅
35
Transaction logs lưu 90 ngày
✅
36
Alert “payment failure > 0.5 %”
✅
37
Currency conversion accuracy ±0.5 %
✅
38
Invoice generation auto
✅
#
Mục
Trạng thái
39
Grafana dashboard live
✅
40
Alertmanager email + Slack
✅
41
Rollback script (helm rollback)
✅
42
Post‑mortem template sẵn sàng
✅
> Nếu bất kỳ mục nào chưa ✅, không tiến hành chuyển sang production.
Phase
Mục tiêu
Công việc con (6‑12)
Người chịu trách nhiệm
Thời gian (tuần)
Dependency
Phase 1 – Khảo sát & Yêu cầu Xác định phạm vi, quy định
1. Thu thập Nghị định 52/2020 2. Định nghĩa intent 3. Phân tích competitor 4. Lập backlog
Business Analyst
1‑2
–
Phase 2 – Thu thập & Làm sạch dữ liệu Xây dựng dataset chuẩn
1. Kết nối VietPharm API 2. Scrape FAQ 3. Dịch PubMed (Google Translate) 4. Gán ATC/ICD 5. Kiểm duyệt dược sĩ 6. Export HF format
Data Engineer + Dược sĩ
3‑6
Phase 1
Phase 3 – Huấn luyện mô hình Đạt chất lượng ngôn ngữ y tế
1. Cài Docker‑Compose 2. Viết script LoRA 3. Chạy training 4. Đánh giá BLEU/ROUGE 5. Kiểm tra compliance 6. Lưu model
ML Engineer
7‑10
Phase 2
Phase 4 – Kiểm thử & Compliance Đảm bảo an toàn pháp lý
1. Unit test API 2. Load test (k6) 3. Pen‑test OWASP 4. OPA policy audit 5. Dược sĩ sign‑off 6. Documentation review
QA Lead + Security Officer
11‑13
Phase 3
Phase 5 – CI/CD & Deploy Đưa model vào production
1. Helm chart viết 2. GitHub Actions pipeline 3. Deploy K8s (GKE) 4. Configure NGINX + Cloudflare 5. Setup monitoring 6. Backup plan
DevOps Lead
14‑16
Phase 4
Phase 6 – Go‑live & Cải tiến Chuyển traffic, thu thập feedback
1. A/B test 2. Đào tạo CSKH 3. Thu thập CSAT 4. Retrain mỗi 3 tháng 5. Tối ưu latency 6. Báo cáo KPI
PM + Business Analyst
17‑20
Phase 5
| Phase | Week 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |10 |11 |12 |13 |14 |15 |16 |17 |18 |19 |20 |
|----------------|--------|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Phase 1 | ██████ | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| Phase 2 | | ██████████████ | | | | | | | | | | | | | | | | |
| Phase 3 | | | ██████████ | ███ | | | | | | | | | | |
| Phase 4 | | | ██████ | ███ | | | |
| Phase 5 | | | ███████ | ███ |
| Phase 6 | | | ███████ |
Các khối màu đại diện cho tuần làm việc; các ô trống là thời gian chờ (dependency).
#
Điểm cốt lõi
1
Llama 3 + LoRA cho phép fine‑tune nhanh, chi phí GPU thấp, đáp ứng yêu cầu y tế.
2
Compliance là yếu tố quyết định: OPA policy, dược sĩ duyệt, không tự động kê đơn.
3
CI/CD + K8s giúp triển khai 3‑replica, autoscaling, zero‑downtime.
4
Giám sát toàn diện (Prometheus, Grafana, OPA audit) giảm rủi ro pháp lý và hiệu năng.
5
ROI dự kiến > 30 % sau 3 năm nhờ tăng conversion và giảm chi phí CSKH.
⚡ Nếu anh em đang muốn nhanh chóng tích hợp AI vào kênh bán hàng mà không muốn “build from scratch”, thử ngó qua Serimi App
Anh em đã gặp khó khăn gì khi đánh giá compliance cho mô hình ngôn ngữ trong ngành dược?
Khi GPU outage , các biện pháp fallback nào hiệu quả nhất trong thực tế?
Nếu anh em đang cần tích hợp AI nhanh vào app mà lười build từ đầu, thử ngó qua con Serimi App
Anh em nào làm Content hay SEO mà muốn tự động hóa quy trình thì tham khảo bộ công cụ bên noidungso.io.vn
Trợ lý AI của anh Hải
