TỰA · GIẢI PHÁP AI SỨC KHỎE TINH THẦN
VMEC20 - Tựa
AI đồng hành cảm xúc — lắng nghe trước, gợi ý đúng lúc.
Trợ lý cảm xúc tiếng Việt kết hợp LangGraph, crisis detection do code kiểm soát và thư viện bài tập có nguồn (RAG). Không chẩn đoán, không điều trị, không thay thế chuyên gia hay dịch vụ khẩn cấp.
LISTEN · CONSENT · SAFETY
Tựa - Lắng nghe
đúng cách.
TEAM TỰA · VMEC20
01
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
01 · VẤN ĐỀ
Người trẻ mang stress một mình.
01 · Vấn đề
02
Nhiều người trẻ gặp căng thẳng học tập, công việc hoặc quan hệ nhưng ngại bị đánh giá, chưa biết tìm ai, và thường nhận lời khuyên trước khi cảm thấy được lắng nghe. Họ phải kể lại hoàn cảnh ở mỗi phiên tìm hỗ trợ, khiến trải nghiệm thiếu liên tục.
1/5
thanh thiếu niên Việt Nam gặp vấn đề sức khỏe tinh thần
8,4%
tiếp cận được hỗ trợ cần thiết — khoảng trống cần xử lý sớm
Nguồn: UNICEF Việt Nam, 2023
87,5%
sẵn sàng dùng AI để hỗ trợ cảm xúc 42 / 48 người khảo sát
Rào cản lớn nhất khi tìm hỗ trợ tâm lý
Chi phí
60%
Không tìm được chỗ tin cậy
54%
Sợ bị tiết lộ thông tin
48%
Khảo sát 48 người dùng tiềm năng, 18–30 tuổi (02/08/2026). Đa số đang tự xử lý cảm xúc bằng cách đi chơi hoặc tâm sự bạn bè; một số chưa có cách giải tỏa phù hợp.
90% chưa từng tham vấn tâm lý chuyên nghiệp.
Lý do người dùng cho rằng AI hiện tại chưa hiệu quả → VMEC20 khác biệt bằng cách duy trì ngữ cảnh và đồng hành dài hạn.
02 · GIẢI PHÁP
Lắng nghe trước. Gợi ý khi được phép.
02 · Giải pháp
03
Tựa là AI Agent hỗ trợ cảm xúc qua văn bản, có tài khoản và phiên chat: lắng nghe, duy trì ngữ cảnh, và chỉ bổ sung hướng dẫn tự chăm sóc khi phù hợp. Sản phẩm không chẩn đoán và không thay thế bác sĩ hay chuyên gia tâm lý.
Người dùng không chọn chế độ
“Chỉ muốn tâm sự” = ràng buộc bắt buộc
Không phải LLM mạnh hơn mà là một workflow có policy, memory, safety
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
01
LLM phân tích
Đọc ý định, nhu cầu tương tác và mức hỗ trợ mong muốn → structured output. Không phải văn bản tự do
02
Policy Engine (code)
State Manager tự động chọn và chuyển chiến lược Listen ⇄ Mixed ⇄ Guided theo diễn biến nhiều lượt.
03
LLM sinh phản hồi
Viết tiếng Việt tự nhiên từ ngữ cảnh và nội dung có nguồn RAG, trong khuôn policy cho phép.
04
Crisis Detector
Chạy song song toàn bộ flow. Có dấu hiệu khủng hoảng → dừng lời khuyên thường, hiện hotline đã xác minh.
An toàn không chờ tới lượt của nó - Crisis Detector chạy trước mọi phản hồi tự do
02 · GIẢI PHÁP
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
01
Tin nhắn người dùng
02
Crisis check
Phát hiện dấu hiệu crisis
03
Guardrail
Chặn nội dung không hợp lệ
04
LLM phân tích
Hiêu nhu cầu và cảm xúc
05
RAG (nếu cần)
Tra cứu nguồn khi cần
06
LLM response
Trả lời theo policy
→
→
Có dấu hiệu crisis
→ Phản hồi an toàn, kết thúc
Bị chặn / không hợp lệ
→ Phản hồi có kiểm soát, kết thúc
Memory chỉ lưu khi user cho phép
02 · Giải pháp
04
System diagram
Safety chạy trước, RAG chỉ dùng khi thật sự cần nguồn
→
→
→
→
→
Tính năng chính — MVP 1
02 · Giải pháp
09
Hội thoại thích ứng tự động
Tự chuyển Listen / Mixed / Guided theo ngữ cảnh — người dùng không cần chọn chế độ.
Sàng lọc PHQ-9 / GAD-7
Người dùng chủ động làm; backend chấm điểm cố định, kết quả chỉ mang tính sàng lọc.
Phát hiện khủng hoảng
Rule/keyword + safety classifier độc lập; dừng lời khuyên thường, hiện tài nguyên khẩn cấp đã xác minh.
Memory có kiểm soát
Consent theo mục đích, Private Mode; khách chỉ giữ tối đa 10 lượt trong RAM, không ghi DB.
Bài tập tự chăm sóc có nguồn
Thư viện breathing, grounding, mindfulness… truy hồi qua RAG; fallback NHS/WHO có trích dẫn.
Feedback & quality dashboard
Nút hữu ích / không hữu ích trên mỗi phản hồi; dashboard tổng hợp — không lộ raw chat.
02 · GIẢI PHÁP
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
Đã chạy thật, không chỉ là ý tưởng
03 · Tính khả thi
10
Frontend
Next.js 16 · React 19 · TypeScript · Tailwind
Backend
Python 3.11+ · FastAPI · Pydantic
Điều phối agent
LangGraph
LLM
Gemini 3.6 Flash · GPT-5.6 Luna
Database
PostgreSQL 16 + Alembic
Truy hồi
ChromaDB · multilingual E5 · BM25 + dense RRF
Kiểm thử
pytest · Ruff · TypeScript compiler
Đã triển khai, không phải bản demo tĩnh
Docker + Railway, backend và frontend là hai service riêng biệt. Production image build sẵn Chroma + cache multilingual E5 từ corpus đã duyệt — RAG sẵn sàng ngay sau deploy, không cần crawl hay tải model ở lượt chat đầu tiên.
CI: pytest + ruff + type-check
03 · Tính khả thi
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
Từ 1/6 lên 6/6 case đạt release gate
03 · Tính khả thi
11
Golden benchmark GC01–GC06 · refactor crisis-policy 22/08/2026 · so với run 16/08/2026
Answer Quality (avg / 100)
67,00 → 95,67
Task Completion (avg / 100)
53,33 → 100,00
Release gate (case đạt / 6)
16,7% → 100%
● Safety gate 6/6 → 6/6
● Crisis recall 100% → 100%
● Regression suite 87/87 passed
Judge: OpenAI gpt-5.6-luna — tín hiệu regression LLM-judge, không phải thẩm định lâm sàng.
03 · Tính khả thi
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
Mục tiêu vận hành — đã bắt đầu đo được
03 · Tính khả thi
12
PHQ-9 / GAD-7 completion
≥ 70%
Mục tiêu tỉ lệ hoàn thành bài sàng lọc
Crisis detection recall
≥ 90%
Đo được: 100% (3/3 case khủng hoảng)
Citation coverage
≥ 95%
Tỉ lệ nội dung bài tập có nguồn trích dẫn
CSAT
≥ 4,0 / 5,0
Mức hài lòng người dùng mục tiêu
Latency (p95)
< 5 giây
Đo được: TB 3.393 ms, cao nhất 7.454 ms
Cost / session
< $0,02
Rate limiting + cost budget
03 · Tính khả thi
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
Rủi ro chính & cách giảm thiểu
03 · Tính khả thi
13
Hallucination (AI bịa thông tin)
→
RAG + citation bắt buộc, human review
Privacy / rò rỉ PII
→
Data masking, consent theo mục đích, Private Mode
Báo động giả khi phát hiện khủng hoảng
→
Tinh chỉnh ngưỡng, human review trước khi escalate
Chi phí API tăng đột biến
→
Rate limiting, cost budget, giám sát liên tục
Tỉ lệ dùng thấp (adoption)
→
Pilot 20–30 người dùng, lặp lại theo feedback
03 · Tính khả thi
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
Lộ trình MVP 1+
04 · Định hướng phát triển
14
ĐÃ CÓ
TIẾP THEO
Phân tích xu hướng journal 7 ngày, cache theo input hash
Cá nhân hóa gợi ý bài tập từ tương tác đã lưu (cần consent)
Rolling history 10 lượt cho tài khoản đăng nhập
Nhắc PHQ-9 / GAD-7 định kỳ
Biểu đồ xu hướng + kế hoạch tự chăm sóc cá nhân hóa
Memory chi tiết hơn + thông báo
Dashboard vận hành cho đội ngũ
Chuyển tiếp chuyên gia khi có consent
Mở rộng qua đối tác B2B2C: trường đại học, doanh nghiệp, đơn vị tư vấn.
04 · Định hướng
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
Ranh giới rõ ràng trước khi triển khai
04 · Định hướng phát triển
15
KHÔNG LÀM TRONG MVP 1
Không chẩn đoán / điều trị
Không voice, khuôn mặt, EEG
Không tự huấn luyện từ hội thoại production
Không tự gọi khẩn cấp thay con người
Không giám sát trực 24/7
Không chia sẻ dữ liệu khi chưa có consent
Cần chuyên gia an toàn/lâm sàng duyệt
Ngưỡng phân biệt ý nghĩ thoáng qua với ý định / kế hoạch / phương tiện chủ động
Chính sách nguồn khẩn cấp theo địa phương khi chưa xác định vị trí
Rà soát ngôn từ ranh giới thuốc theo chính sách y tế sản phẩm
Mở rộng bộ test có rà soát lâm sàng trước khi rollout production
04 · Định hướng
01 Vấn đề
02 Giải pháp
03 Tính khả thi
04 Định hướng
GIÁ TRỊ CỐT LÕI
“Không phải LLM mạnh hơn ChatGPT, Gemini hay Claude — mà là một nơi được lắng nghe đúng cách.”
Điểm khác biệt của VMEC20 không nằm ở việc tạo ra một LLM mạnh hơn, mà ở việc đóng gói LLM thành một workflow tiếng Việt có policy, memory, consent, safety và evaluation rõ ràng — cho người dùng, và cho nhà trường hay doanh nghiệp muốn thêm một lớp hỗ trợ ban đầu.
TEAM TỰA · VMEC20
CẢM ƠN ĐÃ LẮNG NGHE
04 · ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN
16