Bài báo trình bày một hệ thống phát hiện bất thường trong dữ liệu y tế thời gian thực, nhằm hỗ trợ giám sát bệnh nhân và cảnh báo sớm các tình huống nguy hiểm. Hệ thống sử dụng kiến trúc phân tán gồm Apache Kafka, Spark Streaming và mô hình học máy để xử lý dữ liệu sinh hiệu liên tục từ thiết bị đeo. Mô hình phát hiện bất thường được huấn luyện bằng dữ liệu lịch sử và triển khai trong môi trường thời gian thực để đưa ra cảnh báo tức thì khi phát hiện tín hiệu bất thường.