Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 12

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 14

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 17
Nghiên cứu tim mạch và da liễu trong kỷ nguyên AI
Hội thảo

Nghiên cứu tim mạch và da liễu trong kỷ nguyên AI

  • 12/08/2023
  • Đó là chủ đề của hội thảo khoa học quốc tế do Khoa Y ĐHQG-HCM cùng công ty HnBGenomics (Hàn Quốc) tổ chức tại TP.HCM từ ngày 12-13/8. Hội thảo thu hút gần 100 nhà khoa học, bác sĩ, giảng viên đến từ các trường đại học, bệnh viện uy tín trong nước và quốc tế.

    GS.TS.BS Đặng Vạn Phước - Trưởng Khoa Y ĐHQG-HCM, cho biết sự tiến bộ của công nghệ học máy và AI đã đưa đến những cải tiến nhanh chóng trong việc chẩn đoán, điều trị, phòng ngừa của y học.

    “Học máy đóng vai trò rất lớn trong việc phân tích hình ảnh y học. Bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh từ các loại X-quang, MRI, CT scan và các phương pháp hình ảnh khác, các thuật toán học máy có thể nhận diện và dự đoán bệnh lý về khối u và ung thư” - ông Phước nhận định.

    Chia sẻ quan điểm này, TS Hong Jeonghan - Công ty HnBGenomics, cho rằng các thuật toán AI đã thể hiện hiệu suất đáng kinh ngạc trong việc phát hiện và phân loại những bất thường của hình ảnh y học, gồm các phương pháp hình ảnh bức xạ, histopathological và phân tử.

    Ông Hong nhấn mạnh: “Chúng hỗ trợ việc phát hiện sớm các bệnh như ung thư, bệnh tim mạch và rối loạn thần kinh; từ đó, bác sĩ sẽ đưa ra những biện pháp can thiệp kịp thời và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân”.

    Theo PGS.TS Andrew Landstrom - Trường ĐH Y, ĐH Duke (Hoa Kỳ), sự xuất hiện của AI còn mang đến những cải tiến trong lĩnh vực công nghệ gen.

    “Các tiến bộ trong công nghệ genom như xét nghiệm chuỗi hạt tiếp theo và xác định di truyền bằng công nghệ cao, đã hỗ trợ rất lớn trong việc xác định các biến thể di truyền liên quan đến bệnh. Từ đó, cho phép khám phá các liên hệ giữa di truyền - triệu chứng và phát triển các mô hình dự đoán về độ nhạy cảm cũng như tiên lượng bệnh. Điều này giúp phát hiện bệnh sớm, đánh giá rủi ro chính xác và can thiệp điều trị theo mục tiêu hiệu quả” - ông Andrew nói.

    Mặc dù gen học, học máy và tiềm năng của ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa là rất lớn nhưng chúng cũng đặt ra nhiều thách thức. Các vấn đề về đạo đức, quyền riêng tư, tính minh bạch cũng như khả năng giải thích của thuật toán AI đòi hỏi đội ngũ y bác sĩ phải hết sức cẩn trọng.

    TS Hong Jeonghan thảo luận về các ứng dụng của AI trong việc phát hiện và phân loại các bất thường của hình ảnh y học.
    Toàn cảnh hội thảo.

    Tin, ảnh: PHƯƠNG THANH

     

    Vui lòng nhập nội dung
    Vui lòng nhập mã xác nhận

    Hãy là người bình luận đầu tiên