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

Ứng dụng AI trong quan trắc và dự báo ô nhiễm không khí tại Việt Nam

Sự phát triển của công nghệ, kỹ thuật cùng với quá trình đô thị hóa đã mang tới cho cuộc sống con người sự tiện lợi hơn bao giờ hết. Tuy vậy, nó cũng gây ra những hệ lụy khôn lường, không chỉ cho hiện tại mà còn cho tương lai con cháu chúng ta. Đối với Việt Nam, cũng như nhiều nước phát triển khác trên thế giới, “ô nhiễm” bao gồm ô nhiễm không khí, nguồn nước, thực phẩm, tiếng ồn, v.v. là một trong những vấn đề nan giải, được nói tới đã nhiều năm nay. Bài viết này tập trung vào vấn đề ô nhiễm không khí (viết tắt ONKK), mà cụ thể là việc áp dụng các công nghệ cao vào việc quan trắc và dự báo ONKK.

Công nghệ chế tạo dạng bồi đắp – In 3D: công nghệ lõi trong nền công nghiệp 4.0

Trong nền kinh tế số và bối cảnh toàn cầu hóa, bài toán đặt ra cho các doanh nghiệp là làm sao kiểm soát tốt chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm, đồng thời đẩy nhanh quá trình phát triển và đưa sản phẩm ra thị trường. Điều này đòi hỏi công nghệ sản xuất mới đi kèm với sự phát triển của công nghệ số và áp dụng chúng vào quy trình sản xuất công nghiệp.

Liệu pháp Gonadotropin – chìa khóa thành công trong công nghệ hỗ trợ sinh sản

Liệu pháp Gonadotropin, hormone tạo hoàng thể (LH), hormone kích thích nang trứng (FSH) và hormone gonadotropin màng đệm (CG), đóng vai trò thiết yếu trong các phương pháp điều trị vô sinh ở người hoặc kiểm soát sinh sản ở động vật. LH và FSH được tổng hợp ở các tuyến sinh dục của tuyến yên trước, trong khi CG được tổng hợp bởi nguyên bào nuôi hợp bào nhau thai. Việc đưa liệu pháp này vào ngành y tế có từ gần một thế kỷ trước và là một bước tiến lớn trong điều trị vô sinh. Các gonadotropin tự nhiên đã được sử dụng trong một thời gian dài trong điều trị vô sinh ở người như hFSH được tinh chế từ nước tiểu của phụ nữ mãn kinh; hCG được tinh chế từ nước tiểu của phụ nữ mang thai; ở động vật như eCG hay có tên gọi khác là PMSG được tinh chế từ huyết thanh ngựa chửa; FSH lợn được tinh chế từ tuyến yên thu được tại các lò giết mổ. Tuy nhiên vì lý do vệ sinh và đạo đức, việc sử dụng các gonadotropin tự nhiên ngày càng trở nên khó khăn hơn trong điều trị vô sinh ở người hoặc kiểm soát sinh sản ở động vật.

Cluster nguyên tử: Cấu trúc đặc sắc và ứng dụng đa dạng

Trong vài thập kỷ vừa qua, vật liệu nano đã nổi lên và chiếm giữ một một vị trí quan trọng trong khoa học...

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...