Sinh viên Việt

Với việc ứng dụng công nghệ học máy, một sinh viên ngành Kỹ sư phần mềm Đại học RMIT Việt Nam đã giải quyết thách thức lớn trong việc số hoá khối lượng lớn bệnh án ti??ng Việt - giải mã chữ viết tay khó đọc của bác sĩ. Dùng công nghệ khắc phục tính phức tạp của chữ viết tay ti??ng Việt Trong thông tin mới công bố, Đ??i học RMIT Việt Nam cho biết, qua quá trình làm việc với Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP.HCM, Phùng Minh Tuấn, sinh viên ngành Kỹ sư phần mềm của trường đã phát triển thành công một tập hợp đầu cuối để nhận diện chữ viết trên bản quét bệnh án ti??ng Việt. Đây là công nghệ giàu tiềm năng hỗ trợ việc đẩy mạnh số hóa bệnh án mà ngành y tế đang triển khai. Nam sinh viên đang theo học năm cuối tại khoa Khoa học và Công nghệ, Đ??i học RMIT cho biết, công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều, nhưng hầu hết những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh và đến nay vẫn có rất ít phần mềm riêng cho ti??ng Việt”. “Nhận diện chữ viết tay ti??ng Việt về cơ bản thách thức hơn với tiếng Anh nhiều vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp”, Phùng Minh Tuấn cho hay. Phùng Minh Tuấn đã mất hơn ba tháng “thử-sai-thử” để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử. Nam sinh chia sẻ: “Chúng tôi giải quyết những thách thức này bằng cách đẩy mạnh các nhiệm vụ khác nhau trên tập hợp nhận diện chữ viết”. Sinh viên Phùng Minh Tuấn đã mất hơn ba tháng “thử-sai-thử” để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử. Cũng theo lý giải của tác giả công trình nghiên cứu: “Chúng tôi áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ chung quanh. Quan trọng hơn là phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, và CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng sẽ giúp kết quả chính xác hơn”. Công cụ hỗ trợ số hóa dữ liệu tại các cơ sở y tế Là giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn sinh viên Phùng Minh Tuấn, Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh nhấn mạnh vào kết quả đầy hứa hẹn của công trình. Tiến sĩ Minh cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công cuộc chuyển đổi số của các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại. “Công trình mà Tuấn đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hoá hệ thống bệnh án. Với sự trợ giúp của máy móc trong xử lý toàn bộ bệnh án, các cơ sở y tế có thể dần chuyển sang hệ thống điện tử mà không phải thay đổi quy trình đột ngột”, Tiến sĩ Minh nhận xét. Theo ông, hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể số hoá dễ dàng sau đó. Sinh viên Phùng Minh Tuấn và thầy hướng dẫn trực tiếp, Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh, giảng viên khoa Khoa học và Công nghệ, Đ??i học RMIT. Vị giảng viên cũng tin tưởng rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh nhân dễ dàng giữa các phòng, ban trong cơ sở y tế sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết và tối ưu hoá điều trị, từ đó dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế. “Quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liệu ghi chép y khoa số hóa cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau. Thực tế, các bên hợp tác cùng chúng tôi là Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị v giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa”, Tiến sĩ Minh chia sẻ thêm. Với công trình này, sinh viên Phùng Minh Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU. Không những thế, nam sinh còn được thuyết trình về công trình nghiên cứu của mình tại hội thảo khoa học quốc tế hạng A - The ACIS2020, hội thảo AHT cũng như triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT. M.T Công nghệ số sẽ được ứng dụng trong hầu hết hoạt động, dịch vụ ngành y tế Chương trình chuyển đổi số y tế mới được phê duyệt đã xác định tầm nhìn đến năm 2030, ứng dụng công nghệ số trong hầu hết các hoạt động, dịch vụ của ngành y tế, hình thành nền y tế thông minh.

Nguồn bài viết : Trận gà chọi hay