Tại hội thảo khoa học "
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong khoa học sức khoẻ” mới đây, PGS.TS Trần Thị Tuyết Hạnh, Trưởng phòng quản lý khoa học và hợp tác phát triển của Trường Đại học Y tế Công cộng, cho biết Trường đang triển khai một dự án với Đại học Queen’s Belfast để xây dựng những mô hình có thể cảnh báo một số loại bệnh truyền nhiễm - bao gồm sốt xuất huyết, cúm và tiêu chảy - cho Việt Nam.
Mặc dù ở Việt Nam, các bệnh viện đã bắt đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán bệnh tật - chẳng hạn phát hiện các loại ung thư từ ảnh chụp X-quang hoặc ảnh CT - nhưng gần như chưa có nơi nào ứng dụng AI trong y tế công cộng và y tế dự phòng.
Dựa trên dữ liệu nhiều nhất có thể trong hơn 20 năm qua về các loại bệnh, điều kiện thời tiết, khí hậu và kinh tế xã hội; kết hợp với các mô hình học máy, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Y tế Công cộng kì vọng sẽ tạo ra được các mô hình có khả năng dự báo những đợt bùng phát bệnh dịch, để từ đó chính quyền và người dân chuẩn bị những biện pháp dự phòng hiệu quả, giảm gánh nặng bệnh tật.
"Để giải bài toán lớn như vậy, chuyên gia của một ngành không thể làm được hết", PGS.TS Trần Thị Tuyết Hạnh chia sẻ.
Đó là lý do những nhà nghiên cứu y tế của Trường đang kết hợp với nhiều chuyên gia về khoa học dữ liệu, máy tính, phần mềm và học máy từ nhiều trường đại học trong và ngoài nước, đặc biệt là nhóm nghiên cứu của GS. Dương Quang Trung ở Đại học Queen’s Belfast.
TS. Hạnh cho biết một phần rất quan trọng để xây dựng các mô hình là dữ liệu; tuy nhiên, việc tìm ra nguồn số liệu "đủ dài, đủ lớn và đủ tin cậy" để huấn luyện máy tính không phải việc dễ dàng. Song chị lạc quan cho rằng thời gian tới, thách thức này sẽ được giải quyết phần nào do xu hướng số hóa trong y tế và kết nối dữ liệu.
GS.TS Hoàng Văn Minh, Phó hiệu trưởng phụ trách Trường Đại học Y tế Công cộng, cho biết thêm: "Trong thời gian tới, nhà trường sẽ ưu tiên kinh phí cho lĩnh vực tiềm năng này và tìm cách huy động thêm các nguồn tài trợ khác."
Ông Minh cũng nhận định rằng đây là lĩnh vực mới mẻ mà cả ngành y trong nước cũng như Trường Đại học Y tế công cộng đang bắt đầu học hỏi với hi vọng
trong vòng 3-5 năm tới, sẽ có những chuyên gia xuất sắc
phục vụ cho việc ứng dụng công nghệ thông tin vào chăm sóc sức khỏe toàn
diện.
Người tham dự đã cùng nhau chia sẻ và thảo luận kết quả của 5 nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong khoa học sức khoẻ, gồm:
Bên cạnh đó, các nhà khoa học đã được tập huấn chuyên sâu về một số mô hình dự báo bệnh nhạy cảm với biến đổi khí hậu như ARIMA, Support Vector Machine (SVM) và Long Short-Term Memory.