Ngày 29/5, tại trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia Hà Nội) đã diễn ra lễ bàn giao sản phẩm dự án “Khoanh vùng ảnh tự động bằng học máy” giữa đơn vị thực hiện là Bộ môn Tin học, Khoa Toán - Cơ - Tin học, Đại học Khoa học Tự nhiên và đơn vị đặt hàng là Công ty Med-Aid (Mỹ).

Đây là dự án công nghệ và chuyển giao tri thức, phối hợp giữa một đơn vị đào tạo trong nước với doanh nghiệp nước ngoài trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào điều trị bệnh nhân. 

Tiến sĩ Đỗ Thanh Hà, Phó trưởng Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trưởng Bộ môn Tin học, Chủ nhiệm dự án “Khoanh vùng ảnh tự động bằng học máy” cho biết, dự án được ký kết từ ngày 22/5/2019. Trải qua một năm với rất nhiều cuộc làm việc giữa hai bên xuyên đến nửa đêm do lệch múi giờ cùng sự tham gia đánh giá của nhiều bác sĩ nước ngoài, việc giải quyết bài toán xử lý hình ảnh liên quan đến bệnh ung thư đã đạt kết quả trên mức mong đợi.

Mục đích của dự án là ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cụ thể là các phương pháp học máy trong việc khoanh vùng tự động các bộ phận cơ thể người trên ảnh chụp cắt lớp.

Các thành viên của nhóm nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán hiện đại để xử lý ảnh y tế, khoanh vùng 12 bộ phận trên cơ thể người thuộc 3 vùng: đầu (mắt trái, phải, não), ngực (phổi trái/phải, tuỷ sống, tim), bụng (chỏm xương đùi trái/phải, bàng quang, trực tràng, tiền liệt tuyến).

Sản phẩm thu được có độ chính xác cho vùng đầu và ngực đạt 92%, vùng bụng đạt trên 83%, trong khi yêu cầu của Công ty Med-Aid về độ chính xác cần đạt được là 80%.

PGS. TS Nguyễn Thị Hồng Minh, đại diện nhóm dự án công bố kết quả dự án với sự theo dõi qua màn hình của các đối tác tại Mỹ.

Ông John Công Nguyễn, Chủ tịch Công ty Med-Aid cho biết, đây là dự án đầu tiên giữa một trường đại học của Việt Nam với công ty Med-Aid (Hoa Kỳ). Kết quả dự án đem lại lợi ích cho lĩnh vực xạ trị ung thư, giúp giảm bớt thời gian điều trị cho bác sĩ, điều quan trọng làm tăng và bảo đảm chất lượng điều trị cho bênh nhân ung thư .

“Các hình ảnh chụp cắt lớp trong chẩn đoán y tế luôn là một chuỗi nhiều lát cắt. Bình thường, trung bình một bác sĩ phải mất 2-3 tiếng để xử lý hình ảnh cho một bệnh nhân, nay nhờ ứng dụng trí tuệ nhân tạo, bác sĩ chỉ mất vài phút để có kết quả với các hình ảnh được khoanh vùng đạt độ chính xác cao, nhờ đó bác sĩ dễ dàng xác định được khối u để điều trị và tránh tổn thương trên các bộ phận của cơ thể”, ông John Công Nguyễn phân tích.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý ảnh y tế là một lĩnh vực công nghệ cao, áp dụng những kiến thức chuyên sâu của của các ngành Toán và Tin học, hơn thế nữa, đòi hỏi người nghiên cứu có kinh nghiệm về khai phá dữ liệu (đặc biệt là khai phá dữ liệu lớn) ảnh y tế, học máy và trí tuệ nhân tạo. 

Những năm qua, Khoa Toán - Cơ - Tin học của Đại học Khoa học Tự nhiên đã trang bị cho sinh viên những kiến thức nền tảng ban đầu về các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khai phá dữ liệu trong các chương trình đào tạo bậc đại học Máy tính và Khoa học thông tin, Toán Tin ứng dụng.

Đặc biệt, ngành Khoa học dữ liệu hiện đã có cả chương trình đào tạo bậc đại học và cao học. Các sinh viên, học viên được va vấp, rèn luyện thực tế ở lĩnh vực công nghệ cao ngay khi còn đang trong quá trình học tập, và khi tốt nghiệp, cơ hội đóng góp trong các lĩnh vực đòi hỏi ứng dụng trí tuệ nhân tạo là rất lớn.

Gần đây, Khoa Toán - Cơ - Tin học đã và đang thực hiện nhiều dự án với các đơn vị về xử lý dữ liệu y tế (ảnh chụp cắt lớp, ảnh siêu âm, ảnh vi thể của tế bào), bệnh án điện tử, tối ưu hoá liều trong điều trị ung thư; hay các vấn đề khai thác, xử lí văn bản thông minh; phân tích văn bản tài chính, kinh tế, ngân hàng; bảo mật dữ liệu dựa trên đường cong elliptic… Đây cũng là các hướng nghiên cứu mà các sinh viên theo học các ngành Toán, Toán - Tin ứng dụng, Máy tính và khoa học thông tin, Khoa học dữ liệu có thể tham gia nghiên cứu.

M.T

Bill Gates: Trí tuệ nhân tạo và công nghệ chỉnh sửa gen sẽ cứu được nhân loại

Trong một buổi họp mặt khoa học hàng đầu, Bill Gates giải thích với thế giới lý do trí tuệ nhân tạo và công nghệ gen sẽ thúc đẩy ngành Y tế vươn xa trong tương lai.