Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo: Học sinh cũng có thể
Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo từ khi là học sinh THPT là điều có thể xảy ra khi bạn yêu thích và muốn tìm hiểu lĩnh vực này. Đó là chia sẻ của TS. Đỗ Thanh Hà trong khuôn khổ Ngày hội Toán học mở (MOD) 2020.
Ứng dụng trong Y học trở nên phổ biến
TS. Đỗ Thanh Hà cho biết: “Nếu những năm 60, 70; trí tuệ nhân tạo chỉ có trong phim viễn tưởng thì ngay từ những năm 80, 90, AI đã trở thành hiện thực, được áp dụng rộng và sâu trong nhiều lĩnh vực cuộc sống. Cụ thể AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực chủ yếu như: Chẩn đoán sớm, Đào tạo, Nghiên cứu, Chăm sóc cuộc sống cho người già...”
Đặc biệt trong lĩnh vực y tế và cụ thể là chẩn đoán bệnh sớm bằng hình ảnh, những nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo có giá trị vô cùng to lớn. Cũng trong buổi chia sẻ, TS. Đỗ Thanh Hà cho biết hiện nay 70% quyết định y tế lâm sàng của bác sĩ đều dựa trên hình ảnh y tế. Vì các chẩn đoán dựa trên dữ liệu gen, chiếm 30% còn lại, tương đối chậm. Các hình ảnh y tế phổ biến có thể kể đến như ảnh chụp bằng X-ray, ảnh chụp CT, ảnh siêu âm, ảnh cộng hưởng từ, ảnh chụp cắt lớp...
TS Đỗ Thanh Hà tại hội nghị Ngày hội Toán học mở 2020
“Ngay cả tôi, người đã nghiên cứu để ứng dụng AI trong y tế rất nhiều năm cũng chỉ có kinh nghiệm làm việc với 3 đến 4 loại ảnh trên nên việc dùng AI để xử lý các dữ liệu ảnh y tế là cách hiệu quả nhất hiện nay” – TS Đỗ Thanh Hà cho biếtTheo thông tin TS. Thanh Hà cung cấp, hiện AI đang có vai trò quan trọng trong việc phát hiện ung thư trên thế giới và cả ở Việt Nam. Việc phát hiện một số bệnh ung thư ở giai đoạn đầu có thể giúp người bệnh được chữa khỏi 100%, ví dụ ung thư tuyến giáp. Và độ chính xác khi chẩn đoán bằng AI trên các hình ảnh sẽ là trên 90% cho từng bệnh (So với cách chẩn đoán thông thường chỉ có độ chính xác là 10%).
Cách AI giải quyết bài toán này là nhờ việc hỗ trợ bác sĩ xử lý hình ảnh để đưa ra quyết định chính xác hơn. Việc áp dụng AI sẽ giúp nâng cấp chất lượng hình ảnh, giúp ảnh trở nên rõ nét hơn (Xử lý hình ảnh y tế), giúp bác sĩ dễ dàng truy vấn thông tin về sau, tiết kiệm thời gian, chi phí và có khả năng xử lý dữ liệu khối lượng lớn cùng một lúc và có độ chính xác cao (Phân tích ảnh y tế).
Ở bước Phân tích ảnh y tế (sử dụng các thuật toán phân tích, các kỹ thuật học máy cơ bản) cũng là lúc chúng ta sử dụng toán học là chủ yếu. Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo không phải điều gì quá cao siêu, các thuật toán của AI có nhiều thứ rất đơn giản như ma trận toán học, phép tính trung bình cộng, cộng trừ...
“Với nền tảng tính toán mạnh dựa trên dữ liệu thật và những thuật toán được tối ưu, AI sẽ hỗ trợ rất nhiều trong các lĩnh vực y tế. Ngoài dữ liệu hình ảnh còn có bản ghi, dữ liệu thống kê, các dữ liệu về gene... AI không ra quyết định chẩn đoán mà là bác sĩ. AI chỉ hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định. Ngoài ra, AI cũng sẽ đưa ra được lộ trình điều trị, phác đồ điều trị riêng cho từng bệnh nhân với độ chính xác lên đến 90%” – TS Đỗ Thanh Hà chia sẻ.
Rào cản duy nhất của AI mà các chuyên gia như TS. Đỗ Thanh Hà vẫn đang nghiên cứu chính là làm sao để gắn “Nhãn y” cho AI. “Nhãn y” là kiến thức, kinh nghiệm của bác dĩ trong khi chẩn đoán. Đây là thứ rất khó dạy cho máy móc, cần nhiều chuyên gia giỏi cùng làm việc và tốn nhiều chi phí.
“Tuy nhiên, đây cũng không phải là điều vượt ngoài tầm tay của chúng ta và chúng tôi đang bước đầu nghiên cứu thành công và đã ứng dụng AI để chẩn đoán chính xác sớm bệnh thông qua hình ảnh y tế”.
Xem thêm:
Học sinh, sinh viên đều có thể nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo
Sau bài chia sẻ, TS. Đỗ Thanh Hà đã có phần Q&A cùng khán giả là các bạn HSSV miền Tây chuyên ngành CNTT hoặc có niềm đam mê với Toán học. Khi nhận được câu hỏi rằng liệu việc để học sinh cấp trung học tiếp xúc với AI là quá sớm, TS. Thanh Hà đã trả lời học sinh cấp trung học hoàn toàn có thể nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. “Như đã chia sẻ trước đó, AI cũng sử dụng những công thức ma trận toán học, phép cộng trừ, tìm số trung bình, kỹ thuật luận suy toán học... Minh chứng rõ ràng nhất là những bạn vừa đặt câu hỏi cho tôi, có những bạn đang học THPT FPT Cần Thơ nhưng cũng đã có câu hỏi rất sắc sảo và cho thấy các bạn có thể hiểu, có đam mê và kiến thức về lĩnh vực này”.
Các bạn học sinh THPT đặt câu hỏi cho TS. Đỗ Thanh Hà
TS. Thanh Hà cũng chia sẻ, nhóm nghiên cứu của mình đang dự kiến xây dựng một hệ tri thức số về Toán học. Trong một hệ thống lớn đó sẽ xây dựng hệ thống các ví dụ minh họa ở cấp độ học sinh THCS, THPT cũng có thể hiểu, để thầy cô đưa vào bài giảng và các bạn học sinh có thể tự tìm hiểu. “Đây là tham vọng rất lớn nhưng không viển vông vì AI là một trong những lĩnh vực có ứng dụng cụ thể, dễ hiểu”.
Xem thêm:
Kết thúc bài nói chuyện, TS. Đỗ Thanh Hà hy vọng có thể truyền cảm hứng cho các bạn trẻ yêu thích công nghệ nói chung và AI nói riêng thông qua những công thức Toán đầu tiên áp dụng trong AI.
Ngày hội Toán học mở (Math Open Day - MOD) là một chuỗi các chương trình mở về Toán được Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán tổ chức thường niên nhằm tạo cơ hội cho đông đảo học sinh, sinh viên, phụ huynh, các nhà toán học và những nhà giáo dục cùng nhau trải nghiệm và giao lưu văn hóa Toán học. MOD được tổ chức lần đầu tiên tại Hà Nội năm 2015, sau đó được mở rộng ra ở các tỉnh thành trên cả nước.
Khánh Như