Apple tiếp tục gặp khó tại EU
Theo báo cáo đăng trên chuyên san Astronomy & Astrophysics, siêu trái đất vừa được khám phá có tên HD 20794 d, với khối lượng lớn gấp 6 lần trái đất và nằm trong khu vực gọi nôm na là "vùng sống được".Đây là khu vực cách sao trung tâm ở khoảng cách có thể cho phép nước dạng lỏng xuất hiện trên bề mặt hành tinh, từ đó tạo điều kiện cho sự sống sinh sôi.Tuy nhiên, HD 20794 d di chuyển trên quỹ đạo hình ê líp chứ không phải hình tròn, đồng nghĩa khoảng cách giữa hành tinh với sao trung tâm dao động dựa trên vị trí của quỹ đạo. Vì thế, đến thời điểm này các nhà khoa học gặp khó khăn trong việc xác định liệu có sự sống trên hành tinh hay không.Manh mối về sự tồn tại của siêu trái đất HD 20794 d bắt đầu từ năm 2022, khi tiến sĩ Michael Cretignier của Đại học Oxford’ (Anh) phát hiện một tín hiệu trong lúc kiểm tra dữ liệu được lưu trữ của Đài Thiên văn La Silla ở Chile.Dựa trên thông tin này, một đội ngũ các nhà nghiên cứu quốc tế vào cuộc. Họ phân tích dữ liệu thu thập được từ 2 thập niên quan sát trước khi xác nhận sự tồn tại của hành tinh trên.“Điều hào hứng là việc hành tinh ở gần trái đất (20 năm ánh sáng) mang đến hy vọng cho các sứ mệnh không gian tương lai trong việc chụp được hình ảnh chi tiết hơn về siêu trái đất này", theo tiến sĩ Cretignier.Các nhà nghiên cứu gọi HD 20794 d là trường hợp nghiên cứu thí điểm vô giá cho các dự án tìm kiếm dấu hiệu của sự sống ngoài hệ mặt trời."Với vị trí của nó nằm trong vùng sống được và gần trái đất, hành tinh có thể đóng vai trò quan trọng trong các sứ mệnh tương lai nhằm xác định các đặc điểm khí quyển của những hành tinh ngoài trái đất để tìm kiếm các dấu hiệu sinh học cho thấy tiềm năng có sự sống", theo nhà nghiên cứu.Nghĩa cử đẹp được lan tỏa ở giải bóng rổ chuyên nghiệp Việt Nam
Tản văn: Giọt lệ trên trời; Sao băng
Ký ức miền Tây
Tiến sĩ Phan Bích Thiện cho biết cơ cấu, số lượng giải thưởng cũng có thể được thay đổi và quyết định bởi ban giám khảo dựa trên tình hình thực tế khi chấm giải. Đồng thời, tất cả các bài thi vào vòng chung khảo sẽ được chọn in thành tuyển tập. Các tác giả có bài được in được hưởng đầy đủ quyền lợi theo quy định hiện hành của Việt Nam.
FPT Play - Đơn vị duy nhất phát sóng trọn vẹn LPBank V.League 1-2024/25, tại https://fptplay.vn
Con gái Chủ tịch Techcombank đăng ký mua hơn 82 triệu cổ phiếu
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.
