Trang chủ
Xem bằng giao diện mới
Ngày 17/6/2019, Bộ Y tế phối hợp với Ngân hàng Châu Á (ADB) tổ chức Hội thảo toàn quốc về đẩy mạnh triển khai hồ sơ sức khoẻ điện tử (Tiếp tục cập nhật)
Trong 2 ngày từ 13-14/6 tại Hà Nội, Vụ Kế hoạch – Tài chính, Bộ Y tế phối hợp với Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) tổ chức Hội thảo chia sẻ kinh nghiệm và hỗ trợ triển khai phần mềm Hồ sơ sức khỏe điện tử do Bộ Y tế ban hành.
Hầu hết các quốc gia đều phát triển các khái niệm riêng khi đặt câu hỏi “bệnh viện thông minh là gì”. Trong quá trình của cuộc cách mạng công nghệ mới này, người ta đang kết hợp một lượng lớn dữ liệu, dịch vụ điện toán đám mây, phương pháp học máy và giải pháp trí tuệ nhân tạo.
Trong 4 ngày từ 4-7/6, Cục Công nghệ thông tin chủ trì, phối hợp cùng Ban quản lý dự án giáo dục và đào tạo nguồn nhân lực y tế phục vụ cải cách hệ thống y tế (HPET) tổ chức lớp đào tạo giảng viên nguồn ToT về Công nghệ thông tin cho đối tượng là cán bộ phụ trách công nghệ thông tin/báo cáo thống kê y tế của Sở, bệnh viện tỉnh/huyện; cán bộ, giảng viên Công nghệ thông tin của trường cao đẳng trên địa bàn tỉnh Sơn La.
Ngày 23/5 vừa qua, đoàn công tác Cục Công nghệ thông tin do Cục trưởng Trần Quý Tường đã có buổi làm việc tại Trạm y tế thị trấn Vĩnh Tường và Trung tâm y tế Huyện Vĩnh Tường, tỉnh Vĩnh Phúc và Trạm y tế xã Tân Hội, huyện Đan Phượng, TP Hà Nội nhằm đánh giá thực trạng công tác tin học hóa y tế cơ sở tại địa phương.
THÔNG BÁO
Thông báo phổ biến thông tin thi tuyển viên chức năm 2018
Thông báo phổ biến thông tin thi tuyển viên chức năm 2018
Thông báo kéo dài thời gian nhận hồ sơ và thời gian thi tuyển viên chức năm 2018
Gia hạn nhận hồ sơ 30 kể từ ngày thông báo, tổ chức thi cuối tháng 5/2019.
Thông báo tuyển dụng viên chức năm 2018
Thông báo tuyển dụng viên chức năm 2018
TIN ĐỌC NHIỀU
Công cụ AI mới giúp phát hiện chứng phình động mạch não (29)
Chẩn đoán hen bằng học sâu (14)
Công nghệ nhận diện khuôn mặt giúp giám sát bệnh nhân (14)
Hội thảo đẩy mạnh triển khai hồ sơ sức khoẻ điện tử (272)
Sẽ đầu tư hơn 11 tỷ đô la vào Điện toán đám mây & Phân tích dữ liệu (17)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: 0

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.