keonhacai.com hôm nay

Chung kết Free Fire World Series SEA 2024 Spring sẽ được tổ chức tại Việt Nam

Cà Mau: Trên 220 tỉ đồng phân bổ thực hiện dự án trồng, chăm sóc cây xanh

Cả Honda Air Blade 160 và Honda Vario 160 đều là những mẫu xe mới ở phân khúc xe tay ga 160 phân khối

'Lập hội' tập thể thao - cách để tìm niềm vui rèn luyện, giữ dáng

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.

Theo cảm nhận của Long, so với những loại hoa được trồng ven đường tại TP.HCM thì kèn hồng khá đặc biệt, mỗi năm chỉ nở một lần, thời gian có khi là sau tết Nguyên đán hoặc giữa tháng 3. "Hoa kèn hồng có sức hút với mình vì màu sắc nhẹ nhàng, thơ mộng. Những ngày nắng, ánh mặt trời rọi vào hoa tạo cảm giác rất lãng mạn", Long chia sẻ. 

Phòng Cathlab FV: Sức mạnh tích lũy trong hành trình 15 năm

Mặc dù nhiều nguồn tin tỏ ra lạc quan về tác động của trận động đất đối với ngành sản xuất chip trong khu vực nhưng hậu quả dường như lại khác. Sau khi tiến hành phân tích sâu hơn, các phương tiện truyền thông địa phương đã đưa ra cảnh báo rằng TSMC có thể phải loại bỏ tới 20.000 tấm silicon có chip do ảnh hưởng của trận động đất. Thông tin này được tờ Commercial Times của Đài Loan dẫn nguồn từ một số cơ quan chính thức.Hiện tại, hoạt động tại hai nhà máy Fab 14 và Fab 18 ở Đài Nam đã bị đình chỉ, điều này có thể dẫn đến sự sụt giảm doanh thu của TSMC trong quý đầu tiên năm nay. Tuy nhiên, các cơ sở đóng gói chip CoWoS của TSMC không bị ảnh hưởng, đảm bảo công ty vẫn có khả năng đáp ứng nhu cầu sản xuất chip cho Nvidia.Tại các công trường xây dựng của TSMC cho nhà máy mới, việc kiểm tra an toàn đã được hoàn tất trong vòng 24 giờ sau trận động đất với công việc đã tiếp tục diễn ra. Mặc dù các cơ sở ở Đài Nam được thiết kế để chịu được động đất lên tới 7 độ Richter, nhưng trận động đất này kéo dài hơn dự kiến khiến nó có thể gây gián đoạn cho hoạt động của thiết bị xử lý. Một số dây chuyền sản xuất chip đã phải tạm dừng để kiểm tra và khởi động lại, với thời gian ngừng hoạt động có thể kéo dài từ một ngày trở lên.Việc đánh giá thiệt hại từ trận động đất này sẽ cần thời gian. Hiện tại, ước tính có từ 10.000 đến 20.000 tấm silicon bị ảnh hưởng. TSMC tại Đài Nam sản xuất chip 3nm và 5nm cho các khách hàng lớn như Apple, Intel, Nvidia và AMD, nhưng mức độ thiệt hại đối với họ vẫn chưa được xác định rõ ràng.