Trang chủ
Xem bằng giao diện mới
Sáng ngày 16/1/2019 tại công đoàn ngành Y tế Việt Nam đã diễn ra lễ ký kết chương trình phối hợp hoạt động giữa Công đoàn ngành Y tế VN và Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế giai đoạn 2018-2023. Lễ ký kết có sự tham gia của PGS.TS Trần Quý Tường, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin và PGS.TS Phạm Thanh Bình, Chủ tịch CĐYT VN và đại diện các đơn vị liên quan.
Nền tảng y tế số mới sử dụng máy học giúp dự đoán tình trạng sức khỏe của người dùng
Viện Skobelkin thuộc ngân sách nhà nước liên bang Trung tâm khoa học về laze ứng dụng trong y tế trực thuộc Cơ quan Sinh học Y tế Liên bang Nga mời Quý cơ quan hợp tác triển khai và phân phối công nghệ laze trong y học thực hành tại Việt Nam.
Công nghệ laze ứng dụng trong điều trị các bệnh ngoại khoa và trị liệu đã cho thấy những lợi thế rõ ràng của kỹ thuật y học laze so với các kỹ thuật truyền thống
Ngày 14/11/2018 tại Bộ Y tế, Hội đồng xem xét phần mềm IBM Waston for Oncology ứng dụng trong tư vấn hỗ trợ điều trị ung thư tại Việt Nam (được thành lập theo Quyêt định số 5197/QĐ-BYT của Bộ trưởng Bộ Y tế ngày 28/8/2018 về việc thành lập Hội đồng xem xét phần mềm IBM Waston Oncology ứng dụng trong tư vấn hỗ trợ điều trị ung thư tại Việt Nam và Quyết định số 6882/QĐ-BYT ngày 14/11/2018 về việc bổ sung thành viên vào Hội đồng xem xét phần mềm IBM Waston Oncology ứng dụng trong tư vấn hỗ trợ điều
THÔNG BÁO
Thông báo tuyển dụng viên chức năm 2018
Thông báo tuyển dụng viên chức năm 2018
Tra cứu ICD10
Tra cứu ICD10
Sự lan truyền toàn cầu về y tế điện tử
Sự lan truyền toàn cầu về y tế điện tử
TIN ĐỌC NHIỀU
Chương trình phối hợp hoạt động giữa Công đoàn ngành Y tế VN và Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế giai đoạn 2018-2023 (19)
Thiết bị quang sinh kiểm soát kích hoạt tế bào thần kinh (47)
Phát triển các công cụ AI cho thử nghiệm lâm sàng ung thư gan và não (43)
Nền tảng y tế số theo dõi bệnh nhân bằng máy học (45)
Thiết bị thông minh hỗ trợ bệnh nhân tiểu đường (46)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: -1657

LIÊN KẾT
Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán chứng tự kỷ từ video gia đình (14/12/2018) Trang in Trang in
Click để xem ảnh
Ảnh minh họa
Trí tuệ nhân tạo đơn giản hóa chẩn đoán tự kỷ để cho phép phát hiện và tiếp cận sớm hơn với liệu pháp điều trị hiệu quả nhất.

Theo một nghiên cứu được công bố trên tạp chí PLOS Medicine thì nhóm nghiên cứu của Đại học Stanford đã sử dụng học máy để chẩn đoán nhanh chóng và chính xác chứng tự kỷ ở trẻ em thông qua các đoạn video ngắn tại nhà. Sau khi thấy kết quả đầy hứa hẹn, phương pháp này có thể có tác động rất lớn đến cách các bệnh nhân tự kỷ sớm được tiếp cận điều trị sau khi được chẩn đoán như thế nào.

Qandeel Tariq, nhà nghiên cứu dữ liệu đến từ Trường Y thuộc Đại học Stanford, cho biết: “Những kết quả này ủng hộ giả thuyết rằng việc phát hiện tự kỷ có thể được thực hiện hiệu quả thông qua phân tích video di động và phân loại học máy để tạo ra một chỉ số về nguy cơ tự kỷ một cách nhanh chóng. Một quá trình như vậy có thể đơn giản hóa chẩn đoán tự kỷ để cho phép phát hiện và tiếp cận sớm hơn với liệu pháp điều trị hiệu quả nhất.

Ảnh minh họa

Khi chẩn đoán chứng tự kỷ, các bác sĩ thường sử dụng một số bài kiểm tra hành vi và đánh giá từ 20-100 hành vi có thể mất vài giờ để hoàn thành. Các nhà nghiên cứu cho biết những thực hành tiêu chuẩn này khiến thời gian chờ đợi để chẩn đoán lâu, tiếp cận chậm với điều trị.

Các nhà nghiên cứu tin rằng việc sử dụng học máy để phân tích video gia đình có thể đẩy nhanh quá trình chẩn đoán, trong khi vẫn chính xác. Trong nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã sử dụng 8 mô hình học máy để phân tích 162 video gia đình của trẻ em bị và không bị tự kỷ. Các mô hình này sau đó được thử nghiệm về khả năng phát hiện tự kỷ đáng tin cậy trên các nền tảng di động.

Mỗi mô hình học máy có độ nhạy trên 94,5%, trong khi chỉ có 3 mô hình có độ đặc hiệu trên 50%. Mô hình hoạt động hàng đầu có độ chính xác 88,9%, độ nhạy 94,5% và độ đặc hiệu là 77,4%. Các mô hình hoạt động tốt nhất tiếp theo có độ chính xác 85,4% và 84,8%.

Cụ thể, mô hình LR5 (một phân loại hồi quy logistic 5 tính năng), có độ chính xác cao nhất trên tất cả các độ tuổi, ngoại trừ trẻ trên 6 tuổi.

Mặc dù các thử nghiệm tiếp theo là cần thiết, các nhà nghiên cứu tin rằng cách tiếp cận này có thể làm giảm “gánh nặng về địa lý và tài chính liên quan đến việc tiếp cận nguồn lực chẩn đoán và cung cấp cơ hội bình đẳng hơn cho nhóm dân số không được tiếp cận đầy đủ với các dịch vụ y tế kể cả những người ở các nước đang phát triển”.

Hoa Hồng
Theo aiin.healthcare

 

 

 

 

 

Có thể gửi bài này theo đường link sau Copy
Tags: |
Tin cùng chuyên mục

CỤC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - BỘ Y TẾ VIỆT NAM
Địa chỉ: Ngõ 135 Núi Trúc - Ba Ðình - Hà Nội.
Ðiện thoại: 024.37368315 (máy lẻ 18, 22); Thư điện tử: cntt@moh.gov.vn.
Chịu trách nhiệm: PGS. TS. Trần Quý Tường, Cục trưởng.   
Giấy phép của Bộ Thông tin và Truyền thông số 58/GP-TTĐT ngày 06/02/2017.
Ghi rõ nguồn Cục Công nghệ thông tin hoặc ehealth.gov.vn hoặc ictmoh.gov.vn khi phát hành lại thông tin.