thi đấu europa league

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của thi đấu europa league. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ thi đấu europa league.Ngày 29.1 (mùng 1 Tết), mạng xã hội TikTok đăng tải 2 đoạn clip được cho là ở khoa Cấp cứu Bệnh viện đa khoa (BVĐK) Vĩnh Long với nội dung "các bác sĩ tắc trách khiến bé gái 3 tuổi tử vong". 2 đoạn clip này lan truyền trên các nền tảng mạng xã hội khác và nhận được nhiều thông tin trái chiều.Cùng ngày, trao đổi với PV Thanh Niên, ông Nguyễn Thanh Truyền, Giám đốc BVĐK Vĩnh Long cho biết, bệnh viện đã có báo cáo sự việc cho Sở Y tế Vĩnh Long.Theo ông Truyền, bệnh nhi là bé gái L.T.V. (3 tuổi, ở xã Tân Hạnh, H.Long Hồ, Vĩnh Long), nhập viện tại BVĐK Vĩnh Long lúc 9 giờ 23 ngày 27.1 trong tình trạng nôn ói, tiêu lỏng. Sau đó, bệnh nhi được nhập viện điều trị tại Khoa nhi với chẩn đoán rối loạn tiêu hóa, tiêu chảy cấp không mất nước."Bệnh nhi được theo dõi, điều trị theo phác đồ của Bộ Y tế. Đến 15 giờ ngày 28.1, bệnh nhi và người nhà không có mặt tại phòng bệnh. Qua trích xuất camera an ninh của bệnh viện cho thấy bệnh nhi và người nhà tự ý rời viện 13 giờ 42 ngày 28.1. Lúc rời viện bé tỉnh, đi vững", ông Truyền nói.Đến 17 giờ 45 cùng ngày (28.1), bệnh nhi này được đưa vào nhập viện tại khoa Cấp cứu với biểu hiện hôn mê, tím tái (mạch = 0, huyết áp = 0; mắt trũng sâu; đồng tử 2 bên 5 mm, không phản xạ ánh sáng; ngưng tim). Sau 30 phút tích cực cấp cứu, bệnh nhi được xác định đã tử vong.Giám đốc BVĐK Vĩnh Long cho biết, quá trình tiếp nhận, chẩn đoán và xử trí bệnh nhân của bệnh viện khẩn trương, tích cực, kịp thời, giải thích cụ thể chi tiết và điều trị đúng theo phác đồ điều trị của Bộ Y tế. Tuy nhiên, người nhà vẫn ghi hình và sau đó đăng tải trên mạng xã hội. Sau khi sự việc xảy ra, cơ quan công an đã vào cuộc xác minh sự việc.Theo ông Truyền, bệnh nhi được người nhà tự đưa về trong tình trạng tri giác tỉnh táo, đi đứng bình thường (thông qua hình ảnh từ camera). Tuy nhiên, trong 4 giờ bệnh nhi về nhà (từ 13 giờ 42 đến 17 giờ 45 ngày 28.1), khả năng bệnh nhi còn tiêu lỏng, nôn ói nhiều lần sau đó nhưng người nhà không theo dõi phát hiện kịp thời dẫn đến tình trạng mất nước nặng (mắt trũng sâu, ngưng tuần hoàn hô hấp). Vì vậy, khi bệnh nhi quay trở lại bệnh viện cấp cứu, hồi sức không hiệu quả, dẫn đến tử vong. ️

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. ️

️