xoso9988.com welcome

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của xoso9988.com welcome. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ xoso9988.com welcome.Ngoài ra, hệ thống ghế ngồi trên Honda BR-V cũng được bố trí theo kiểu cao dần ra phía sau. Điều này giúp mở rộng tầm nhìn, hạn chế cảm giác bức bí cho người ngồi ở hàng 2 và 3. Mặc dù vậy, cách sắp xếp này cũng mang lại hạn chế nhỏ, khi không gian bên trên hàng ghế sau cùng phần nào bị bó hẹp. Với người có chiều cao tốt, phần đầu sẽ rất dễ bị chạm vào trần xe hơn. ️

Hôm nay 1.3, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Đại học Thanh Hoa - một đại học hàng đầu Trung Quốc, tổ chức hội thảo quốc tế "Giáo dục Đại học Việt Nam - Trung Quốc: Cơ hội và thách thức của giáo dục đại học trong thế kỷ 21 - kỷ nguyên trí tuệ số". Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học của hai đại học chia sẻ, thảo luận về cơ hội phát triển của giáo dục đại học trong thời đại bùng nổ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Tại hội thảo, PGS Nguyễn Viết Nhung, Trưởng khoa Y, Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyên Giám đốc Bệnh viện Phổi T.Ư, cho biết từ nhiều năm trước, ở Việt Nam, nhà nước đã có chương trình quốc gia KC 4.0 nhằm đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI trong y tế. Cũng theo PGS Nguyễn Viết Nhung, hiện Việt Nam đã có phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán lao phổi dựa trên ảnh X-quang ngực. Khi sử dụng phần mềm này, bác sĩ đưa ảnh đạt tiêu chuẩn kỹ thuật vào, sau đó phần mềm sẽ xử lý và đưa ra kết quả. Dự đoán của phần mềm với độ chính xác trên 95%. Việc ứng dụng AI đạt hiệu quả phát hiện sớm bệnh lao tăng gấp đôi so với trước khi ứng dụng AI. Công nghệ AI được gắn vào các máy X-quang và có phần mềm hỗ trợ đọc phim X-quang. AI sẽ hỗ trợ bác sĩ tìm những bệnh nhân nghi mắc lao dựa trên các tổn thương. Từ đó, bác sĩ sẽ cho chỉ định xét nghiệm tìm vi khuẩn lao chính xác hơn."Từ nhiều năm trước, tại Bệnh viện Phổi T.Ư, tôi là chủ nhiệm đề tài nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi, dựa trên dữ liệu của Việt Nam. Chúng tôi sở hữu kho dữ liệu gồm 30.018 phim X.Q đạt tiêu chuẩn kỹ thuật dán nhãn lao phổi, hiện dữ liệu này được công khai dùng chung trong cả nước", PGS Nguyễn Viết Nhung cho biết. Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, AI được coi là chìa khóa cho tương lai y tế, mang lại những đột phá trong chẩn đoán, điều trị, và phòng ngừa bệnh tật. Tuy nhiên, một trong những thách thức hiện nay là thiếu sự kết nối liên ngành, đặc biệt từ khâu đào tạo, giữa các ngành khoa học sức khỏe với các ngành công nghệ - kỹ thuật. "Bác sĩ thì không biết về AI, còn kỹ sư AI thì không biết về công việc thầy thuốc. Để phát triển ngành khoa học sức khỏe (trong đào tạo, nghiên cứu cũng như khám chữa bệnh), yêu cầu tất yếu là các thầy thuốc và các kỹ sư AI cần phải có "cùng một tiếng nói", nghĩa là hai bên phải hiểu được công việc của nhau, để giúp nhau tạo ra những công cụ công nghệ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ. Vì thế, đào tạo liên ngành cho bác sĩ và kỹ sư AI là giải pháp hết sức quan trọng", PGS Nguyễn Viết Nhung nói. PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ thêm: "Chúng ta vẫn nghe nói, AI phát triển thì bác sĩ mất việc. Chúng tôi không nghĩ như vậy, mà là bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế những bác sĩ không sử dụng AI". PGS Nguyễn Viết Nhung cũng bày tỏ mong muốn được hợp tác với Đại học Thanh Hoa trong nghiên cứu và đào tạo nhân lực AI y tế. Hình thức hợp tác có thể là đào tạo bác sĩ sử dụng AI thông qua các khóa học ngắn hạn, qua đó bác sĩ Việt Nam được học về phân tích dữ liệu, ứng dụng AI cơ bản; kỹ sư AI Việt Nam được học về kiến thức y khoa, thiết kế AI hiệu quả. Sự hợp tác giữa hai bên còn được thực hiện thông qua các chương trình trao đổi sinh viên, nghiên cứu sau đại học… Có những chương trình hợp tác để nghiên cứu sinh Đại học Thanh Hoa được thực hành tại bệnh viện Việt Nam, sinh viên Việt Nam được tiếp cận công nghệ AI tiên tiến tại Đại học Thanh Hoa.Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, "mong ước thiết tha" của Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội là có một trung tâm mô phỏng y khoa đào tạo tiền lâm sàng. Hiện nay, việc đào tạo lâm sàng cho sinh viên y khoa hầu như chỉ thực hiện tại bệnh viện. Việc sinh viên trực tiếp học trên bệnh nhân ẩn chứa nhiều rủi ro và hiện cũng gặp khó khăn do thực hiện luật Khám chữa bệnh."Theo chuẩn mực đào tạo y khoa quốc tế thì đào tạo tiền lâm sàng là đào tạo trong các mô hình mô phỏng. Học qua mô phỏng thì sinh viên được phép sai lầm, được lặp đi lặp lại nhiều, có như thế các em mới nhanh giỏi lên được", PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ. ️

Một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Tim mạch châu Âu phát hiện mỡ giữa các cơ tăng lên làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim nghiêm trọng, vì nó ảnh hưởng đến các mạch máu nhỏ trong tim, theo báo Telegraph.Giáo sư Viviany Taqueti, bác sĩ tim mạch tại Trường Y Harvard, người tham gia nghiên cứu, chia sẻ rằng dữ liệu của họ lần đầu tiên cho thấy mô mỡ trong cơ tiềm ẩn nguy cơ cao hơn nhiều so với các loại mỡ khác như mỡ dưới da, mỡ ngoại tâm mạc quanh tim, hay mỡ tại gan.Một số người bị tình trạng gầy bên ngoài, béo bên trong (TOFI), họ không thừa cân nhưng họ vẫn tích tụ mỡ ở cơ.Tiến sĩ Bret Goodpaster, giám đốc khoa học tại tổ chức Advent Health (Mỹ) cho rằng khi bạn già đi, bạn sẽ tích tụ nhiều mỡ hơn. Vì vậy, những người lớn tuổi có cùng chỉ số BMI với người trẻ tuổi vẫn có khả năng sẽ tích mỡ cơ lớn hơn.Nói cách khác, bạn đang có cân nặng ổn, không hút thuốc, ăn uống lành mạnh nhưng có mô mỡ quấn quanh cơ thì chưa chắc bạn không bị nguy cơ mắc bệnh tim."Nếu bạn có nhiều mỡ trong cơ thì bạn sẽ kháng insulin hơn và có nguy cơ mắc bệnh tiểu đường cao hơn", tiến sĩ Bret Goodpaster nói thêm.Các nhà nghiên cứu còn tin rằng, mỡ trong và xung quanh cơ bắp của chúng ta có thể tích tụ do lượng calo dư thừa và lối sống ít vận động.Cơ bắp của bạn ít có khả năng bị mỡ tích tụ nếu bạn giữ chúng ở trạng thái tốt với các bài tập rèn luyện thường xuyên. Ngược lại, nếu chúng không khỏe mạnh, bạn dễ bị cơ mỡ, có thể dẫn đến bệnh vi mạch vành (CMD). Điều này dẫn đến đau ngực và một số trường hợp suy tim.Theo các nghiên cứu, cứ mỗi 1% mỡ cơ tăng lên làm tăng nguy cơ mắc CMD của một người lên 2% và nguy cơ mắc các biến cố tim mạch lớn lên 7%.Thông qua nghiên cứu, giáo sư Taqueti kỳ vọng việc đánh giá mỡ cơ góp phần quan trọng vào sự nhận định căn bệnh béo phì, vì theo bà, sử dụng "các số liệu thô như chỉ số khối cơ thể (BMI), là chưa đủ". ️