Tag

Sinh viên RMIT dùng công nghệ học máy để giải mã chữ bác sĩ

Giáo dục 31/12/2020 08:00
aa
TTTĐ - Một sinh viên từ Đại học RMIT đã giúp giải quyết thách thức rất lớn ngáng đường việc số hoá lượng lớn bệnh án tiếng Việt - giải mã chữ viết tay loằng ngoằng khó đọc của bác sĩ.
RMIT được vinh danh “Đại học có nhiều đội thắng giải nhất” năm thứ hai liên tiếp Chiến thắng liên tiếp của RMIT tại cuộc thi Khám phá khoa học dữ liệu ASEAN 2020 Những dự án sinh viên RMIT tạo tác động mạnh mẽ trong năm 2020 Sinh viên nhận học bổng RMIT với hoài bão đóng góp cho cộng đồng nông thôn Sinh viên nhận học bổng RMIT nỗ lực giúp giới trẻ tìm tiếng nói cho riêng mình RMIT tổ chức Ngày trải nghiệm trực tuyến cho học sinh trung học
Sinh viên ngành Kỹ sư phần mềm Phùng Minh Tuấn phát triển thành công một cấu trúc đầu cuối để nhận diện chữ viết từ các bản quét bệnh án tiếng Việt
Sinh viên ngành Kỹ sư phần mềm Phùng Minh Tuấn phát triển thành công một cấu trúc đầu cuối để nhận diện chữ viết từ các bản quét bệnh án tiếng Việt

Làm việc sát sao với Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP Hồ Chí Minh, sinh viên ngành Cử nhân Kỹ sư phần mềm RMIT Phùng Minh Tuấn đã phát triển thành công một tập hợp đầu cuối để nhận diện chữ viết trên bản quét bệnh án tiếng Việt – công nghệ giàu tiềm năng hỗ trợ việc đẩy mạnh số hoá bệnh án mà Chính phủ triển khai từ năm 2019.

Khắc phục tính phức tạp của chữ viết tay tiếng Việt

Cậu sinh viên hiện đang học năm cuối tại Khoa Khoa học và Công nghệ ở RMIT chia sẻ rằng “công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều nhưng hầu hết những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh và hiện có rất ít hay gần như không có phần mềm riêng cho tiếng Việt”.

“Nhận diện chữ viết tay tiếng Việt về cơ bản thách thức hơn với tiếng Anh nhiều vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp”, Tuấn cho hay.

Cậu bạn mất hơn ba tháng thử-sai-thử để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử.

“Chúng tôi giải quyết những thách thức này bằng cách đẩy mạnh các nhiệm vụ khác nhau trên tập hợp nhận diện chữ viết.

Minh hoạ về cách vận hành kỹ thuật trạng thái oằn phối cảnh
Minh hoạ về cách vận hành kỹ thuật trạng thái oằn phối cảnh

Chúng tôi áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ chung quanh.

Quan trọng hơn là chúng tôi phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ và CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng sẽ giúp kết quả chính xác hơn”, Tuấn tiết lộ.

Mở ra cánh cửa cho quy trình điều trị tốt hơn

Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn - Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh nhấn mạnh vào kết quả đầy hứa hẹn của công trình này.

Ông cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công cuộc số hoá các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại.

Phùng Minh Tuấn (trong hình, bên trái) và Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn - Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh (trong hình, bên phải)
Phùng Minh Tuấn (trong hình, bên trái) và Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn - Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh (trong hình, bên phải)

“Công trình mà Tuấn đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hoá hệ thống bệnh án. Với sự trợ giúp của máy móc trong xử lý toàn bộ bệnh án, các cơ sở y tế có thể dần chuyển sang hệ thống điện tử mà không phải thay đổi quy trình đột ngột.

Hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể số hoá dễ dàng sau đó”, Tiến sĩ Minh cho hay.

Tiến sĩ Minh tin rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh nhân dễ dàng giữa các phòng ban sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết và tối ưu hoá điều trị, và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế.

“Quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liệu ghi chép y khoa số hoá cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau. Thực tế, các bên hợp tác cùng chúng tôi là Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị và giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa”, Tiến sĩ Minh nói.

Với công trình này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình của bạn còn được thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế hạng A - the ACIS2020, Hội thảo AHT, cũng như Triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT.

Đọc thêm

Ưu tiên bố trí ngân sách bảo đảm tổ chức dạy học 2 buổi/ngày Giáo dục

Ưu tiên bố trí ngân sách bảo đảm tổ chức dạy học 2 buổi/ngày

TTTĐ - Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính đã ký Chỉ thị số 17/CT-TTg về việc tổ chức dạy học 2 buổi/ngày và tổ chức sinh hoạt hè cho trẻ em, học sinh.
Các thí sinh quyết tâm giành điểm cao môn Ngoại ngữ Giáo dục

Các thí sinh quyết tâm giành điểm cao môn Ngoại ngữ

TTTĐ - Hoàn thành tốt bài thi Ngữ văn là động lực lớn khích lệ thí sinh bước vào môn thi thứ 2 của kỳ thi tuyển sinh vào lớp 10 - môn Ngoại ngữ.
Đề Văn không làm khó thí sinh với đề tài gần gũi đời sống Giáo dục

Đề Văn không làm khó thí sinh với đề tài gần gũi đời sống

TTTĐ - Đó là nhận định của giáo viên Tổ Ngữ văn, Hệ thống Giáo dục HOCMAI về đề thi Ngữ văn, kỳ thi tuyển sinh vào lớp 10 năm học 2025 - 2026 của Hà Nội.
Gợi ý đáp án Ngữ văn kỳ thi vào lớp 10 ở Hà Nội Giáo dục

Gợi ý đáp án Ngữ văn kỳ thi vào lớp 10 ở Hà Nội

TTTĐ - Các giáo viên Ngữ văn của Hệ thống Giáo dục HOCMAI đưa ra gợi ý đáp án môn Ngữ văn kỳ thi vào lớp 10 công lập ở Hà Nội sáng 7/6.
Thí sinh tự tin đỗ nguyện vọng 1 sau môn thi đầu tiên Giáo dục

Thí sinh tự tin đỗ nguyện vọng 1 sau môn thi đầu tiên

TTTĐ - Sáng 7/6, kỳ thi tuyển sinh vào lớp 10 năm học 2025-2026 ở Hà Nội bắt đầu với môn thi đầu tiên là Ngữ văn. Với sự chuẩn bị tốt, nhiều thí sinh đã tự tin "chinh phục" bài thi, sẵn sàng cho môn thi tiếp theo.
Không có thí sinh vi phạm quy chế buổi thi Ngữ văn Giáo dục

Không có thí sinh vi phạm quy chế buổi thi Ngữ văn

TTTĐ - Trong buổi thi môn Ngữ văn sáng 7/6, tại 201 điểm thi trên toàn thành phố Hà Nội công tác đảm bảo an ninh, an toàn kỳ thi được thực hiện tốt. Không có thí sinh vi phạm quy chế thi.
Thí sinh ấn tượng với đề Ngữ văn "niềm vui của tuổi học trò" Giáo dục

Thí sinh ấn tượng với đề Ngữ văn "niềm vui của tuổi học trò"

TTTĐ - Đúng 10h ngày 7/6, thí sinh Hà Nội hoàn thành môn thi đầu tiên kỳ thi vào lớp 10. Rời phòng thi, nhiều thí sinh nở nụ cười tươi rói khi làm bài thi tốt.
Học sinh TP Hồ Chí Minh thi "chặng cuối" cuộc đua vào lớp 10 Giáo dục

Học sinh TP Hồ Chí Minh thi "chặng cuối" cuộc đua vào lớp 10

TTTĐ - Sáng 7/6, hơn 76.000 học sinh TP Hồ Chí Minh tiếp tục bước vào ngày thứ 2 trong kỳ thi tuyển sinh lớp 10 năm học 2025 - 2026 với môn Toán.
Các điểm thi chủ động, chu đáo chuẩn bị kỳ thi vào lớp 10 Giáo dục

Các điểm thi chủ động, chu đáo chuẩn bị kỳ thi vào lớp 10

TTTĐ - Sáng 7/6, các thí sinh trên địa bàn thành phố Hà Nội dự thi môn Ngữ văn - môn thi đầu tiên của kỳ thi tuyển sinh vào lớp 10 THPT công lập năm học 2025-2026 với thời gian làm bài 120 phút.
Thí sinh 2k10 tự tin bước vào môn thi đầu tiên Giáo dục

Thí sinh 2k10 tự tin bước vào môn thi đầu tiên

TTTĐ - Sáng nay (7/6), hơn 103.000 thí sinh Thủ đô chính thức bước vào kỳ thi vào lớp 10 với bài thi Ngữ văn theo hình thức tự luận.
Xem thêm