Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giáo dục

Trong khuôn khổ chuỗi hội nghị y khoa và công nghệ, Trường ĐH Văn Lang cùng Viện Vi sinh và Chống dịch ĐH Stanford (Mỹ) đã có 2 phiên trao đổi với nhiều tham luận xoay quanh các vấn đề nóng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo – AI, blockchain vào hệ thống giáo dục và y khoa.

Các đại biểu thảo luận tại hội nghị

Diễn ra những ngày trung tuần tháng 3, chuỗi hội nghị y khoa và công nghệ vừa là cơ hội giao lưu văn hóa giữa hai nước, vừa là không gian học thuật cho các nhà nghiên cứu, nhà quản lý giáo dục.

Cụ thể, đoàn chuyên gia đến từ ĐH Stanford cùng Trường ĐH Văn Lang tập trung nghiên cứu nhiều vấn đề, hướng tới giải pháp nâng cao khả năng sẵn sàng ứng phó các bệnh truyền nhiễm trong tương lai tại Việt Nam; đặc biệt nhấn mạnh các chủ đề về thuốc đặc trị, quản trị y khoa, ứng dụng công nghệ, phân tích và dự báo dịch tễ học.

Ngày nay, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng và đang tạo ra cuộc cách mạng nhiều lĩnh vực. Với sự tham gia tích cực của các chuyên gia lĩnh vực y khoa và công nghệ trên thế giới, hội nghị cung cấp cái nhìn đa chiều về dữ liệu tính toán big data trong tương lai, định hình hướng đi rõ nét hơn cho Việt Nam trong việc sử dụng dữ liệu lớn vào y tế cũng như giáo dục.

Tại hội nghị, PGS.TS Trần Thị Mỹ Diệu (Hiệu trưởng Trường ĐH Văn Lang) nhận định, đại dịch Covid-19 hơn hai năm qua đã đặt ra nhiều thách thức cho hệ thống y tế Việt Nam và có thể các nước đang phát triển khác cũng đối diện với những thách thức tương tự. Điển hình như thiếu hụt nguồn lực về cơ sở vật chất, trang thiết bị và nhân lực y tế dẫn đến tình trạng quá tải… “Nhưng như người ta thường hay nói: “Đừng để lãng phí một cuộc khủng hoảng”; đây chính là lúc chúng ta cần nhìn lại một cách sâu sắc để rút ra những bài học và chuẩn bị sẵn sàng cho các đại dịch tương tự do những chủng loại virus mới gây ra trong tương lai” – bà Diệu nhấn mạnh.

Bà Diệu cho biết, trong một diễn đàn gần đây, nhìn lại chiến lược phòng chống Covid-19, các khuyến nghị đưa ra bao gồm: Bên cạnh việc tăng cường các nguồn lực cần thiết, cần giải quyết những vấn đề như tạo điều kiện thúc đẩy nhanh nhất việc sản xuất thuốc điều trị Covid-19 trong nước, bảo đảm sản xuất được ít nhất 1 loại thuốc điều trị đặc hiệu trong năm 2022-2023; chủ động nguồn thuốc điều trị; bảo đảm tiến độ triển khai tiêm vắc-xin; tạo mọi điều kiện thuận lợi, đẩy nhanh tiến độ sản xuất vắc-xin trong nước; thực hiện nâng cao năng lực giám sát dịch tễ; tiếp tục tăng cường xét nghiệm theo địa bàn, nhóm nguy cơ và tại vùng dịch. Những vấn đề cốt yếu này thông qua hội nghị cũng được tập trung thảo luận làm sáng tỏ thêm với hàm ý rằng chúng ta đang chuẩn bị cho tương lai chứ không chỉ ứng phó với đại dịch Covid-19 trước mắt.

Đại dịch vừa qua cũng cho thấy khi đối diện với khủng hoảng ở quy mô lớn toàn cộng đồng trong tình trạng khẩn cấp, công nghệ phải đóng một vai trò then chốt. Mặc dù việc ứng dụng công nghệ để giải quyết nhiều vấn đề trong đại dịch vừa qua còn nhiều lúng túng, hạn chế nhưng chúng ta thấy tiềm năng to lớn mà công nghệ sẽ giúp giải những bài toán tương tự trong tương lai.

Bên cạnh chuyển đổi số nói chung, trong số những công nghệ hỗ trợ phòng chống Covid-19, trí tuệ nhân tạo – AI và blockchain đóng vai trò quan trọng. Trí tuệ nhân tạo giúp giảm gánh nặng công việc của đội ngũ y tế bằng cách hỗ trợ chuẩn đoán hình ảnh, chuyển hình ảnh thành chữ viết giúp số hóa toàn bộ tờ khai, phiếu điều tra dịch tễ và đưa lên hệ thống… Ở bài toán vĩ mô, trải qua các đợt dịch bệnh, từ dữ liệu có được, trí tuệ nhân tạo có thể phân tích, đưa ra các dự đoán về quy mô tiếp theo của đợt dịch, đưa ra các kịch bản theo thời gian thực giúp cơ quan chức năng chủ động ứng phó, khoanh vùng dịch bệnh. Trong khi đó, công nghệ chuỗi khối blockchain được sử dụng để quản lý bệnh viện, hồ sơ sức khỏe toàn dân, quản lý chuỗi cung ứng y tế, giám sát việc triển khai hộ chiếu vắc-xin…

“Hy vọng công nghệ sẽ giúp chúng ta quản lý thống nhất, kết nối tập trung dữ liệu khai báo y tế điện tử, dữ liệu khai báo di chuyển nội địa, dữ liệu phản ánh của người dân, dữ liệu điểm kiểm dịch và dữ liệu kiểm soát vào ra các điểm kiểm dịch… Từ đó quá trình phân tích, nghiên cứu, dự báo và ra quyết định sẽ có tính hiệu lực và hiệu quả cao hơn”- PGS.TS Diệu kỳ vọng nói.

M.Tâm