Trang chủ Các hoạt động Dự án Hệ thống phát hiện uống thuốc sai đơn thắng giải...

Dự án Hệ thống phát hiện uống thuốc sai đơn thắng giải AI Awards 2022

Dự án VAIPE: Hệ thống theo dõi và hỗ trợ chăm sóc sức khoẻ thông minh ứng dụng AI và IoT cho người Việt (Chủ nhiệm dự án: GS. Đỗ Ngọc Minh, Tổ chức chủ trì: VinUni), do nhóm nghiên cứu tại Trung tâm Sức khỏe thông minh VinUni-Illinois (VISHC), trường Đại học VinUni  và các cộng sự tại Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, phát triển đã giành Giải AI Awards 2022 vào ngày 22 tháng 09 vừa qua.

Nhóm dự án VAIPE được trao top 5 giải thưởng AI Awards 2022 ngày 22/9/2022

Dự án VAIPE hướng tới xây dựng một nền tảng thông minh cho phép thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu sức khoẻ của các cá nhân. Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như thói quen sử dụng thuốc, nhịp tim, huyết áp và các chỉ số sức khoẻ khác được thu thập thông qua điện thoại thông minh và được phân tích nhằm đưa các khuyến cáo về việc sử dụng thuốc an toàn, cảnh báo uống nhầm thuốc và chẩn đoán sớm các bệnh lý. VAIPE được tích hợp các công nghệ học máy tiên tiến cho phép phân tích dữ liệu tự động và chính xác, đồng thời nền tảng học phân tán (Federated Learning) cho phép bảo vệ dữ liệu người dùng. Mục tiêu cuối cùng của VAIPE là cung cấp một giải pháp đơn giản, dễ sử dụng và dễ tiếp cận cho đại đa số người dùng nhằm nâng cao sức khoẻ cộng đồng, tích hợp những công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực học máy và phân tích dữ liệu.

Sau 6 tháng triển khai thực hiện, nhóm nghiên cứu đã có 4 công trình nghiên cứu được công bố trên những tạp chí và hội nghị uy tín, trong đó có 2 tạp chí Q1 (IEEE Transactions on Network and Service ManagementIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics) và 1 hội nghị Rank A (International Conference on Parallel Processing).

Nhóm dự án VAIPE cũng đã gửi 2 bản thảo tới tạp chí IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (Q1 Journal, IF 7.9) và hội thảo The 16th Asian Conference on Computer Vision (ACCV2022). Ngoài ra, nhóm đã thu thập và chuẩn hoá 3 bộ dữ liệu quy mô lớn, gồm: VAIPE-Pill: A Large-scale, Annotated Benchmark Dataset for Visual Pill Identification – Bộ dữ liệu quy mô lớn về hình ảnh viên thuốc, sử dụng để phát triển giải pháp nhận dạng viên thuốc tự động; VAIPE-P: An Open Dataset of Prescription for Visual-based Clinical Applications – Bộ dữ liệu quy mô lớn về hình ảnh đơn thuốc, sử dụng để phát triển giải pháp tự động trích xuất thông tin và số hóa thông tin từ dữ liệu văn bản y tế (clinical text data), cùng với dữ liệu viên thuốc, bộ dữ liệu này có thể sử dụng để phát triển giải pháp phát hiện uống thuốc ngoài đơn; và VAIPE-PHI: An Open Dataset for Recognizing of Personal Health Indicators – Bộ dữ liệu hình ảnh chụp các thiết bị y tế. Tất cả các bộ dữ liệu này sẽ được chuẩn hoá và mở cho cộng đồng nghiên cứu tại Việt Nam cũng như trên thế giới.

Chức năng tự động nhận dạng thuốc từ hình ảnh chụp viên thuốc của VAIPE

Ấn tượng nhất là, ngày 22 tháng 9 vừa qua, nhóm dự án VAIPE đã chiến thắng thuyết phục trong cuộc đua giành giải thưởng AI Awards 2022. Giải thưởng AI Awards nằm trong khuôn khổ Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2022), do báo VnExpress tổ chức dưới sự chỉ đạo của Bộ Khoa học và Công nghệ. Vượt qua nhiều sản phẩm khác, VAIPE đã giành được số lượt bình chọn nhiều nhất từ độc giả VnExpress và được hội đồng giám khảo đánh giá cao về tính sáng tạo, tính mới cũng như hàm lượng công nghệ.

Tiến sĩ Phạm Huy Hiệu, Phó giám đốc VISHC, đồng chủ nhiệm dự án chia sẻ: “Nghiên cứu để phụng sự cộng đồng luôn là một trong những định hướng phát triển trọng tâm của nhóm nghiên cứu. Chúng tôi tập trung nghiên cứu các lĩnh vực mũi nhọn có thể tạo ra tác động tích cực cho cộng đồng. Các nghiên cứu được phát triển trên nền tảng khoa học công nghệ, ưu tiên tích hợp liên ngành. Sự hỗ trợ của Quỹ VINIF cho phép chúng tôi có đủ nguồn lực xây dựng nhóm nghiên cứu mạnh, thu thập các cơ sở dữ liệu quy mô lớn và có giá trị, từ đó tạo ra các nghiên cứu có tính thực tiễn cao. Chúng tôi thấy rất vui và tự hào, vì tham gia vào dự án VAIPE không chỉ có các nhà nghiên cứu uy tín tại các trường đại học hàng đầu, mà còn có đội ngũ đông đảo các em sinh viên tài năng của Đại học VinUni và Đại học Bách khoa Hà nội. Bằng việc tham gia vào dự án, các em đã được truyền lửa đam mê nghiên cứu, lĩnh hội được ý nghĩa của việc nghiên cứu phụng sự cộng đồng. Các em sẽ là nguồn lực nghiên cứu kế cận tiềm năng trong tương lai.”

Nhóm nghiên cứu đang lên kế hoạch hợp tác với các bên thứ ba để tích hợp công nghệ đã phát triển vào các nền tảng y tế thông minh, y tế từ xa bằng cách cung cấp công nghệ lõi để các đối tác triển khai ở quy mô lớn. “Dự kiến phiên bản thử nghiệm sẽ được đưa vào sử dụng vào cuối năm 2022 và đánh giá thử nghiệm trong vòng 6 tháng”, TS. Phạm Huy Hiệu chia sẻ thêm.

Xin chúc mừng dự án Hệ thống theo dõi và hỗ trợ chăm sóc sức khỏe thông minh ứng dụng AI và IoTcho người Việt – VAIPE đã giành chiến thắng tại Giải thưởng AI Awards 2022 và hy vọng nhóm dự án sẽ tiếp tục nghiên cứu để đưa ra những sản phẩm hữu ích cho cộng đồng trong tương lai.

Để biết thêm thông tin về dự án, vui lòng xem tại:

https://vinuni.edu.vn/two-vinuniversitys-funded-projects-by-vinif-in-response-to-smart-healthcare-service-and-smart-lighting-technology/

https://vnexpress.net/he-thong-phat-hien-uong-thuoc-sai-don-thang-giai-ai-awards-2022-4513567.html

https://vnexpress.net/tim-kiem-giai-phap-ung-dung-ai-nhan-dang-thuoc-4477320.html

——————-

Dự án VAIPE là một trong một trong 20 dự án tiêu biểu được Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF) ký kết tài trợ vào ngày 09 tháng 12 năm 2021.

BÀI MỚI NHẤT

Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển

Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ,...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng

Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)

Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...