Nghiên cứu về Covid-19 của sinh viên được đăng báo quốc tế

Với kết quả dự đoán số ca nhiễm bệnh, tử vong trên toàn thế giới chính xác đến 98%, nghiên cứu của một nhóm sinh viên ĐH Quốc gia TP.HCM đã được chuyển giao cho Sở Y tế TP.HCM, đồng thời được đăng trên tạp chí quốc tế.

Nhóm sinh viên nghiên cứu dự án đoán số ca nhiễm bệnh, tử vong trên toàn thế giới

Cụ thể, bài báo có tựa đề “BeCaked – An Explainable Artificial Intelligence Model For Covid-19 Forecasting” (Tạm dịch: “BeCaked – Mô hình trí tuệ nhân tạo với khả năng tự giải thích để dự báo Covid-19”) được chấp thuận đăng trên tạp chí Scientific Reports – xếp loại Q1 của Nhà xuất bản Springer Nature…

Dự đoán chính xác đến 98%

Tác giả nghiên cứu nói trên là nhóm 3 sinh viên, gồm: Nguyễn Quang Đức, Nguyễn Hồ Quang (Khoa Khoa học và Kỹ thuật máy tính Trường ĐH Bách khoa) và Võ Quang Nghĩa (Khoa Y). Các giảng viên Quản Thành Thơ, Nguyễn Tiến Thịnh, Nguyễn An Khương (Trường ĐH Bách khoa) và Trần Ngọc Đăng (Trường ĐH Y Dược TP.HCM) đồng hướng dẫn.

Theo Nguyễn Quang Đức, ý tưởng nghiên cứu này được hình thành trong thời điểm dịch Covid-19 bùng phát vào năm 2020. Khi đó, Đức đang thực hiện bài tập lớn của môn Mô hình hóa toán học với yêu cầu sinh viên nghiên cứu các mô hình học máy để giải hệ động lực học SIRD nhằm dự đoán dịch bệnh Covid-19. Đức đã phát triển ra một mô hình học máy có khả năng tích hợp trực tiếp hệ động lực học SIRD và đạt được một số kết quả khá tốt. Sau đó, mô hình này được đem đến các cuộc thi, hội nghị, hội thảo để được góp ý nhằm cải tiến thêm. Đây cũng là dự án đã đoạt giải nhất lĩnh vực công nghệ sinh học – y sinh cuộc thi “Sinh viên nghiên cứu khoa học Eureka năm 2020”. Tiếp theo đó, hệ thống được nâng cấp dần và đã chuyển giao cho Sở Y tế TP.HCM sau khi đạt kết quả dự đoán số ca mắc bệnh, nhiễm bệnh, tử vong trên toàn thế giới chính xác đến 98%.

Trước những kết quả ban đầu đáng khích lệ như vậy, nhóm thực hiện tiếp tục nghiên cứu và cải tiến dự án; đồng thời nhờ sự hỗ trợ, hướng dẫn của các giảng viên, nhóm đã viết mô hình thành một bài báo gửi tạp chí Scientific Reports và được chấp thuận vào ngày 26-4 vừa qua.

Giúp đưa ra những biện pháp ứng phó phù hợp

Nghiên cứu của hệ thống BeCaked thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu thực tế về tình hình dịch bệnh (số ca nhiễm mới, hồi phục, tử vong) được công bố công khai từ các nguồn đáng tin cậy. Từ đó, mô hình sẽ áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến dựa trên kỹ thuật học sâu để suy ra những thông số nội tại của dịch bệnh, chẳng hạn như tần số lây nhiễm trực tiếp và gián tiếp. Các thông số này thường phải do các chuyên gia y tế suy luận từ dữ liệu thực tế. Tuy nhiên, khi dữ liệu thu thập được rất lớn và được cập nhật liên tục thì việc suy luận các thông số này bằng con người là rất khó khăn. Hệ thống BeCaked sẽ tự động suy luận các thông số này và áp dụng để tiên đoán tình hình dịch bệnh trong tương lai gần. Ngoài ra, việc suy luận các thông số cũng khiến cho BeCaked có thể giúp các chuyên gia và nhà hoạch định chính sách giải thích được nguyên nhân của tình hình dịch bệnh; từ đó đưa ra các biện pháp ứng phó phù hợp. Kết quả thí nghiệm với dữ liệu thật cho thấy BeCaked có độ chính xác rất cao, đặc biệt khi so với các công trình tương tự được công bố trên thế giới. Hiện tại, các kết quả dự báo của BeCaked đang được triển khai tại trang web: http://cse.hcmut.edu.vn/BeCaked.

Theo PGS.TS Quản Thành Thơ (Phó Trưởng khoa Khoa học máy tính, Trường ĐH Bách khoa), nghiên cứu của nhóm có sự tham gia của một sinh viên năm nhất, hiện tại khi bài báo được chấp thuận thì em lên năm hai. Điều này cho thấy ngay khi mới vào ĐH, sinh viên cũng có thể nghiên cứu và đạt được thành công nếu thực sự đam mê. Ngoài ra, việc nghiên cứu không chỉ dừng lại ở một thời điểm mà luôn cải tiến để nâng cao chất lượng công trình, dự án.

Được biết, Scientific Reports là tạp chí đa ngành được thành lập năm 2011, chuyên xuất bản các bài báo về khoa học tự nhiên, được xếp loại Q1 của Nhà xuất bản Springer Nature. Scientific Reports nằm trong top 10 những tạp chí đa ngành uy tín nhất do Tổ chức SCImago đánh giá dựa trên những đóng góp của nó vào cộng đồng khoa học. Năm 2016, Scientific Reports trở thành tạp chí có số lượng bài báo xuất bản lớn nhất thế giới. Bên cạnh đó, Nhà xuất bản Springer Nature cũng là một trong những nhà xuất bản hàng đầu thế giới về khoa học tự nhiên và y học.

Việt Ngân