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

Với việc ứng dụng công nghệ học máy, một sinh viên ngành Kỹ sư phần mềm Đại học RMIT Việt Nam đã giải quyết thách thức lớn trong việc số hoá khối lượng lớn bệnh án tiếng Việt - giải mã chữ viết tay khó đọc của bác sĩ.

Theo đó, trong quá trình làm việc 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 hóa bệnh án mà Chính phủ triển khai từ năm 2019.

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.

Sinh viên RMIT dùng khoa học công nghệ để giải mã chữ bác sĩ
Minh họa về cách vận hành kỹ thuật trạng thái oằn phối cảnh

Tuấn 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. Trong quá trình nghiên cứu, Tuấn được sự hỗ trợ từ Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP.HCM.

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

Sinh viên RMIT dùng khoa học công nghệ để giải mã chữ bác sĩ
Sinh viên Phùng Minh Tuấn đã 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 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".

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 hóa 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.

"Công trình mà Tuấn đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hóa hệ thống bệnh án", Tiến sĩ Minh cho hay. "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 hóa dễ dàng sau đó".

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 hóa điều trị, và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế.

"Và quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liệu ghi chép y khoa số hóa cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau", ông nói. "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".

Nhận xét về Tuấn, Tiến sĩ Minh cho biết: “Tuấn đã chứng tỏ được bản thân là một lập trình viên chuyên nghiệp và một người học hỏi nhanh. Tuấn đã mở rộng khối kiến thức về học máy của bản thân rất nhiều qua suốt sáu tháng thực hiện dự án”.

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.

Hoàng Thanh

 
List comment
 
 
Nguyên Thứ trưởng Bộ GD&ĐT phát minh ra máy đo thân nhiệt từ xa
icon

GS, TSKH Bùi Văn Ga chia sẻ sẵn sàng chuyển giao công nghệ cho cơ quan, trường học, doanh nghiệp… để tự chế tạo hoặc nhóm nghiên cứu chế tạo và cung cấp theo yêu cầu, hoàn toàn không vì lợi nhuận.

 
 
Sinh viên thiết kế phần mềm cảnh báo người tham gia giao thông
icon

Với ý nghĩa xã hội phần mềm mang lại, hiện tại nhóm mong muốn có thể phát triển phần mềm cho các hệ điều hành khác nhau như IOS, windows phone… từ đó có thể tiếp cận được số lượng người dùng lớn hơn trong tương lai.

 
 
Hỗ trợ Tập đoàn Lộc Trời ứng dụng AI đẩy mạnh phát triển nông nghiệp thông minh
icon

VNPT hỗ trợ Tập đoàn Lộc Trời ứng dụng công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) trong chiến lược phát triển nông nghiệp thông minh.

 
 
Chế tạo thiết bị chuyển đổi năng lượng sóng biển
icon

Với mong muốn góp phần khai thác các nguồn năng lượng mới, tái tạo của biển phù hợp cho phát triển KT- XH, PGS.TS. Đặng Thế Ba cùng các cộng sự đã nghiên cứu phát triển các thiết bị chuyển đổi và sử dụng nguồn năng lượng quý‎ giá này,

 
 
Doanh nghiệp CNTT Việt xây dựng ứng dụng nông nghiệp thông minh cho tăng trưởng bền vững
icon

Nhiều sản phẩm và giải pháp được giới thiệu tại Hội nghị như: nhà thông minh của BKAV, VNPT, Mobifone, được kết nối với internet để chủ nhân có thể điều khiển từ xa qua mạng internet giao thông thông minh của Viettel, VNPT, Mobifone...

 
 
Phát triển thành công công nghệ cảnh báo người ngã qua camera
icon

Các nhà khoa học tại Trường ĐH Công nghệ, ĐH Quốc gia Hà Nội đã phát triển một phương pháp đơn giản tích hợp vào camera thông thường để hỗ trợ phát hiện tình huống người bị ngã, góp phần cấp cứu và phục hồi sau tai nạn cho người cao tuổi.

 
Nhà khoa học tìm cách trồng cây diêm mạch trong vùng đất ngập mặn
icon

Sử dụng kỹ thuật chỉ thị phân tử, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn và đánh giá kiểu gene diêm mạch để thử nghiệm với từng mức độ mặn khác nhau và các vùng đất ngập mặn tại  Nam Định, Hải Phòng và Sóc Trăng.

 
Nhà khoa học Việt sáng chế gieo sạ lúa kết hợp bón phân theo hàng
icon

Nhóm nghiên cứu của Học viện Nông nghiệp Việt Nam do Tiến sĩ Nguyễn Thanh Hải dẫn đầu đã bắt tay vào nghiên cứu thiết kế, chế tạo máy gieo sạ lúa kết hợp bón phân theo hàng với sự trợ giúp của khí nén.

 
3 sáng kiến nổi bật của EVN trong năm 2020
icon

Trong năm 2020 vừa qua ngành điện lực có nhiều sáng kiến ứng dụng KH&CN góp phần nâng cao hiệu quả quản lý hệ thống và chăm sóc khách hàng.

 
Công nghệ 4.0 hiệu quả trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao
icon

Thay vì tất bật với công việc tưới tiêu, chăm sóc nông trại rau sạch của mình thì ngược lại anh Nguyễn Đức Huy lại rủng rỉnh thời gian để làm nhiều việc khác nhờ áp dụng công nghệ 4.0 trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao.