ONE88

Lần đầu tiên quân đội Việt Nam - Lào - Campuchia diễn tập quân y chung

Người Việt khắp nơi ghi lại những khoảnh khắc cực quang rực rỡ do bão mặt trời

Ngày 30.12, Q.10 (TP.HCM) tổ chức lễ công bố nghị quyết của Ủy ban Thường vụ Quốc hội về việc sắp xếp đơn vị hành chính cấp xã tại TP.HCM giai đoạn 2023 - 2025.Theo phương án sắp xếp, Q.10 nhập toàn bộ diện tích, dân số của P.7 vào P.6. Sau khi nhập, P.6 có diện tích là 0,33 km2 và dân số là 30.756 người. Nhập toàn bộ diện tích, dân số của P.5 vào P.8. Sau khi nhập, P.8 có diện tích là 0,31 km2 và dân số là 30.756 người. Nhập toàn bộ diện tích, dân số của P.11 vào P.10. Sau khi nhập, P.10 có diện tích là 0,4 km2 và dân số là 36.599 người. Sau khi sắp xếp, Q.10 có 11 phường. Bà N.N.L (người dân khu phố 1, P.6) cho hay, việc sáp nhập phường giúp tiện lợi cho người dân, cơ cấu lại đội ngũ làm việc, tinh gọn bộ máy, người dân đỡ phiền hà."Việc sáp nhập phường cũng có cái bất tiện là thay đổi giấy tờ cho bà con. Chính quyền phải hỗ trợ cho bà con việc này. Diện tích địa bàn phường lớn hơn thì những người công tác khu phố sẽ cực thêm, thời gian đầu có hơi cập rập nhưng dần dần cũng ổn", bà L. nói.Còn ông Trần Thanh Son (người dân P.5 cũ, nay là P.8) cho rằng, sáp nhập phường là chủ trương lớn của Nhà nước, người dân được tuyên truyền cũng hiểu và đồng tình cao. Việc sáp nhập phường này phù hợp với điều kiện địa lý, tình hình dân cư. "Nói chung, tôi thấy sáp nhập phường cũng có khó khăn, bỡ ngỡ ban đầu do còn mới. Nhưng tôi thấy chính quyền phường cũng hỗ trợ người dân sao cho thuận tiện nhất, giấy tờ hành chính nếu cần đổi cũng sẽ được phường, quận hỗ trợ cấp mới", ông Son chia sẻ.Bí thư Quận ủy Q.10 Lê Văn Minh cho biết, đây là lần thứ 4, Q.10 thực hiện sáp nhập phường, truyền thống sau khi sắp xếp là ổn định nhanh bộ máy, sắp xếp trụ sở, cơ sở vật chất phục vụ người dân, tập trung các giải pháp phát triển kinh tế - xã hội… Lãnh đạo Q.10 yêu cầu cần đẩy mạnh tuyên truyền và phổ biến rộng rãi để cán bộ, đảng viên và người dân, đặc biệt ở các phường sắp xếp, sáp nhập, hiểu rõ và đồng thuận khi thực hiện Nghị quyết 1278. Đồng thời, phải theo dõi, phản ánh kịp thời tâm tư của cán bộ, công chức và người lao động, nhất là về việc bố trí công việc, tinh giản biên chế và giải quyết chế độ chính sách cho những người bị ảnh hưởng."Một số cán bộ đã tình nguyện lùi lại một bước, chấp nhận vị trí, chức danh thấp hơn để thể hiện trách nhiệm cùng hệ thống chính trị trong việc sắp xếp phường lần này", ông Minh nói.

‘Ông chủ' Masan, Hòa Phát quay trở lại danh sách tỉ phú USD

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.

xổ số ngày 15 tháng 7

Ham muốn giảm đi

quay-thử-xổ-số-miền-trung-thứ-tư