Tóm tắt Đề án Thạc sĩ: Nghiên cứu xây dựng hệ thống tự động tổng hợp thông tin về dịch bệnh sử dụng Scrapy Framework

Trong bối cảnh kỷ nguyên số và sự bùng nổ thông tin trực tuyến, việc tiếp cận các nguồn tin cậy về sức khỏe và dịch bệnh trở thành một nhu cầu cấp thiết, đặc biệt sau những thách thức từ đại dịch COVID-19. Sự xuất hiện của thông tin không chính thống hoặc sai lệch trên mạng đã tạo ra một vấn đề lớn, đòi hỏi các giải pháp hiệu quả để phân biệt và tổng hợp dữ liệu đáng tin cậy. Đề án này nghiên cứu và phát triển một hệ thống tự động nhằm thu thập, tổng hợp và cung cấp thông tin chính xác về dịch bệnh. Mục tiêu là tạo ra một nguồn thông tin đáng tin cậy, dễ tiếp cận, hỗ trợ công chúng, các chuyên gia y tế và cơ quan quản lý trong việc nắm bắt tình hình và đưa ra quyết định phù hợp, góp phần nâng cao sức khỏe cộng đồng.

Sinh viên, nghiên cứu sinh ngành Khoa học Máy tính và Công nghệ thông tin; các nhà phát triển phần mềm; các chuyên gia y tế và quản lý công cộng; và công chúng quan tâm đến thông tin y tế chính xác.

Đề án tốt nghiệp "Nghiên cứu xây dựng hệ thống tự động tổng hợp thông tin về dịch bệnh sử dụng Scrapy Framework" tập trung giải quyết nhu cầu cấp bách về thông tin y tế đáng tin cậy trong môi trường số, đặc biệt sau những bài học từ đại dịch. Mục tiêu chính là phát triển một hệ thống tự động hiệu quả để thu thập, xử lý và cung cấp thông tin chính thống về dịch bệnh cho người dân, nhân viên y tế và các cơ quan nhà nước. Nghiên cứu bắt đầu bằng việc khảo sát tổng quan về các hệ thống tổng hợp thông tin hiện có, phân tích các xu hướng phát triển trên thế giới và tại Việt Nam, đồng thời đánh giá ưu nhược điểm của chúng. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu sâu về cấu trúc và phương thức hoạt động của Scrapy framework, một công nghệ mạnh mẽ cho phép thu thập dữ liệu tự động từ nhiều nguồn web thông qua crawling đa luồng, XPath/CSS Selectors, Middleware và Pipelines. Kiến trúc hệ thống được đề xuất dựa trên mô hình Microservices, mang lại khả năng mở rộng và dễ bảo trì. Công nghệ sử dụng đa dạng, bao gồm Java với Spring Framework cho phần backend, TypeScript và thư viện Redux cho frontend, Python Flask cho các dịch vụ cụ thể và MySQL cho việc lưu trữ dữ liệu. Hệ thống này không chỉ cung cấp thông tin về tình hình dịch bệnh mà còn hướng tới việc tích hợp các chức năng quản lý bệnh viện, bài báo khoa học, và quản lý người dùng, qua đó nâng cao khả năng quản lý và phản ứng trước các diễn biến dịch bệnh, đồng thời góp phần chống lại thông tin sai lệch.