Article Sidebar

PDF (Tiếng Việt)
Published: 2026-01-28
Abstract Views: 0
Views PDF (Tiếng Việt): 0
DOI: https://doi.org/10.52852/tcncyh.v198i1.4455
Issue
Vol. 198 No. 1 (2026)
Section
Các bài báo
How to Cite
Hạnh, B. M., Ngân, V. T., & Hậu, N. T. (2026). Effectiveness of optical character recognition in automated synchronization and interpretation of pulmonary function test results at Hanoi Medical University Hospital. Journal of Medical Research, 198(1), 631-641. https://doi.org/10.52852/tcncyh.v198i1.4455

Effectiveness of optical character recognition in automated synchronization and interpretation of pulmonary function test results at Hanoi Medical University Hospital

Bui My Hanh, Vuong Thi Ngan, Nguyen Tat Hau

Main Article Content

Abstract

This study evaluated the effectiveness of applying optical character recognition in the automated synchronization and interpretation of pulmonary function test (PFT) results. A total of 40 specialists conducted both qualitative and quantitative analyses of the system using 11,778 PFT reports collected at Hanoi Medical University Hospital from April 2025 to September 2025. Results showed that 100% of users rated the system highly across five dimensions: user-friendliness, integration capability, processing speed, accuracy, and operational readiness. The average processing time per report was reduced 24-fold, saving 4,554 working hours and an estimated 204.2 - 536.7 million VND in labor and operational costs, while the system stored more than 2.14 billion data points. The OCR-DL system demonstrated outstanding performance in automating the entire workflow - from data acquisition and analysis to storage - contributing to data standardization, error reduction, and enhanced efficiency in medical data management and utilization.

Article Details

Keywords

Pulmonary function test, automation, optical character recognition, deep learning, artificial intelligence, efficiency

References

1. Stanojevic S, Graham BL, Cooper BG, et al. Official ERS technical standard: Global Lung Function Initiative reference values for static lung volumes in individuals of European ancestry. Eur Respir J. 2022; 60(1): 2101499. doi:10.1183/13993003.01499-2021.
2. Osagie E, Ayo-Ogbor S. Challenges in the Design of Optical Character Recognitionfor Medical Image Modalities. International Journal of Multidisciplinary Research Configuration. 07/15 2022; 4: 109-112.
3. Topalovic M, Das N, Burgel PR, Daenen M, Derom E, Haenebalcke C, et al. Artificial intelligence outperforms pulmonologists in the interpretation of pulmonary function tests. Eur Respir J. 2019; 53(4): 1801660. doi:10.1183/13993003.01660-2018.
4. Das N, Topalovic M, Janssens W. Deep-learning based automated quality control of spirometry data according to ATS/ERS standards. Eur Respir J. 2020; 56(6): 2000603. doi:10.1183/13993003.00603-2020.
5. Giri PC, Chowdhury AM, Bedoya A, Chen H, Lee HS, Lee P, Henriquez C, MacIntyre NR and Huang Y-CT. Application of Machine Learning in Pulmonary Function Assessment Where Are We Now and Where Are We Going? Front. Physiol. 2021; 12: 678540. doi: 10.3389/fphys.2021.678540.
6. Bùi Mỹ Hạnh. Nghiên cứu xây dựng và triển khai hệ thống hỗ trợ chấn đoán tự động lưu trữ và trả lời kết quả đo chức năng hô hấp cho hệ thống quản lý thông tin y tế. Tạp chí Y học Việt Nam. 2020; 497: 26-35.
7. Quốc hội. Luật số 93/2025/QH15: Luật Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. 2025.
8. Thủ tướng chính phủ. Quyết định 2244/QĐ-TTg về Bộ tiêu chí đánh giá hiệu quả khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đối với phát triển kinh tế-xã hội. 13/10/2025.
9. Kukhareva PV, Weir C, Del Fiol G, et al. Evaluation in Life Cycle of Information Technology (ELICIT) framework: Supporting the innovation life cycle from business case assessment to summative evaluation. Journal of biomedical informatics. Mar 2022; 127: 104014. doi:10.1016/j.jbi.2022.104014.
10. Bộ Chính trị, Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. 22/12/2024.