Sidebar

Sinh viên ứng dụng nghiên cứu khoa học vào thực tiễn

Tại cuộc thi Sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2023 do Sở Khoa học và Công nghệ phối hợp Thành đoàn tổ chức, nhiều đề tài có tính ứng dụng thực tiễn và giải quyết các vấn đề trong các lĩnh vực y tế, giáo dục, công nghệ… được các chuyên gia đánh giá cao.

Tại cuộc thi Sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2023 do Sở Khoa học và Công nghệ phối hợp Thành đoàn tổ chức, nhiều đề tài có tính ứng dụng thực tiễn và giải quyết các vấn đề trong các lĩnh vực y tế, giáo dục, công nghệ… được các chuyên gia đánh giá cao.

images1719915_1.gif

Nhóm tác giả đến từ Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng 

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào y khoa
Đề tài “Cung cấp giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán sớm dựa trên phương pháp tiếp cận toàn diện từ chẩn đoán lâm sàng đến cận lâm sàng” thuộc lĩnh vực y tế của nhóm sinh viên thuộc Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt - Hàn (Đại học Đà Nẵng) là một trong số các đề tài được ban tổ chức, chuyên gia đánh giá cao về tính ứng dụng vào thực tiễn. Nhóm tác giả đã nghiên cứu và xây dựng hai mô hình máy chẩn đoán lâm sàng dựa trên triệu chứng và máy khoanh vùng bất thường trên phim X-quang phổi.
Nhóm đã xây dựng một website hỗ trợ người dùng tương tác dễ dàng và cung cấp một số chức năng hữu ích khác liên quan tới quy trình chẩn đoán sơ bộ của bác sĩ như đặt lịch hẹn online với bác sĩ, theo dõi hồ sơ y tế, tìm kiếm bệnh viện gần nhất,… trên mô hình trí tuệ nhân tạo. Sinh viên Phạm Vũ Thu Nguyệt, trưởng nhóm nghiên cứu cho biết, với mô hình học máy chẩn đoán lâm sàng tự động, hướng tiếp cận đề xuất trong nghiên cứu này gồm ba thuật toán riêng biệt: Naive Bayes, Decision Trees và Random Forest. Từ quá trình nghiên cứu, tạo dựng mô hình trong phương pháp chuẩn đoán, khám cận lâm sàng sẽ tạo ra một hệ thống sử dụng các kỹ thuật học chuyên sâu sâu để tự động khoanh vùng và phân loại các bất thường từ ảnh X-quang vùng ngực.
Bằng việc áp dụng kỹ thuật Windows Presentation Foundation (WBF) trong bước xử lý dữ liệu trước để tích hợp các tài nguyên sẽ giảm khả năng nhầm lẫn của mô hình trong khi tránh xóa các dữ liệu phục vụ hữu ích. Nhóm tác giả có dự định phát triển nghiên cứu theo hướng tiếp cận kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu chuỗi thời gian nhằm phân tích được thông tin bao quát hơn từ lịch sử hồ sơ y tế của bệnh nhân, từ đó cải thiện độ chính xác trong quá trình chẩn đoán của mô hình, nâng cao chất lượng hệ thống.
Hạn chế của nhóm là chưa thể tiếp cận được nguồn thông tin chính xác, kịp thời khi dữ liệu y tế rất khó thu thập, dữ liệu có bất thường lại còn khó hơn nên công việc tương lai phần nhiều vẫn là mở rộng tập dữ liệu, tăng độ đa dạng và chất lượng thông tin, dữ liệu. Để làm được điều đó, nhóm mong muốn sẽ được kết nối được với các bác sĩ hoặc chuyên gia y tế để nhận được đánh giá về sản phẩm. Đây sẽ là cơ sở giá trị để nhóm tiếp tục phát triển nghiên cứu sao cho đáp ứng sát nhất với yêu cầu của người trong ngành. Đồng thời, nhóm hy vọng có được sự hỗ trợ từ các bệnh viện để có thể thí điểm, phát triển mô hình này.
Phao cứu hộ áp dụng nền tảng IoT
Xuất phát từ tình trạng đuối nước tại các địa điểm khu du lịch và mong muốn bảo đảm việc cứu hộ kịp thời, giải pháp phao cứu hộ ứng dụng công nghệ IoT đã được nhóm tác giả thuộc Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật (Đại học Đà Nẵng) thực hiện. Giải pháp này sử dụng phao cứu hộ trang bị công nghệ IoT, trang bị các cảm biến và kết nối mạng không dây để theo dõi vị trí và tình trạng của người đang gặp nguy hiểm trong nước. Khi phát hiện các sự cố, phao cứu hộ tự động gửi thông báo cứu hộ tới các trạm cứu hộ và nhân viên cứu hộ. Việc ứng dụng công nghệ IoT trong giải pháp này cũng giúp cải thiện quản lý và phân tích dữ liệu về tai nạn đuối nước. Các dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích xu hướng, đưa ra các biện pháp phòng ngừa và tạo sự an toàn cho du khách.
Theo sinh viên Dương Bảo Nguyên, trưởng nhóm đề tài, hệ thống áo phao thông minh áp dụng nền tảng IoT có hai thành phần chính gồm: phần áo phao công nghệ và phần mềm ứng dụng quản lý. Qua quá trình thử nghiệm tại các môi trường ở dưới nước khác nhau, áo phao cứu hộ đã chứng minh tính đáng tin cậy, đa dạng và hiệu quả trong các hoạt động cứu hộ và bảo vệ cá nhân. Tuy nhiên, nhược điểm của thiết bị phao cứu hộ khi phụ thuộc vào tín hiệu sóng GSM của sim điện thoại nên chỉ sử dụng ở gần nơi đặt trạm phát sóng gần bờ. Trong tương lai, nhóm sẽ nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới để giảm kích thước của áo phao cứu hộ, đồng thời cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của cảm biến để bảo đảm lấy dữ liệu chính xác và ít bị sai sót hơn...

Các bài khác...