Trang chủ
Xem bằng giao diện mới
Các chuyên gia an toàn thông tin (ATTT) đã có những cảnh báo nguy cơ mất ATTT do lỗ hổng không được vá và các email giả mạo.
Giải pháp số hoá D-IONE - Giải pháp chuyển đổi số trong lĩnh vực cung ứng dịch vụ công giúp tiết kiệm đến 50% chi phí triển khai, 80% thời gian và nguồn lực.
IBM vừa công bố một mạng lưới blockchain mới nhằm cải thiện việc quản lý chuỗi cung ứng thủ công và cồng kềnh.
Vừa qua, Cục Công nghệ thông tin – Bộ Y tế đã ký kết hợp tác với Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn – Tập đoàn Vingroup về nghiên cứu và phát triển công nghệ thông tin y tế giai đoạn 2019-2024.
Vừa qua, Cục Công nghệ thông tin – Bộ Y tế đã ký kết hợp tác với Công ty công nghệ thông tin VNPT của Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam về ứng dụng, phát triển công nghệ thông tin y tế giai đoạn 2019-2024.
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
Máy bay không người lái, điện thoại thông minh, cảm biến giúp theo dõi tình trạng ngã ở người già (27)
AI giúp xác định bệnh nhân trầm cảm cần chăm sóc nâng cao (32)
Đỏ mắt tìm nhân lực chuyên trí tuệ nhân tạo (32)
Email lừa đảo: Tại sao vẫn tồn tại sau nhiều năm (28)
Việt Nam đối mặt nguy cơ mất ATTT từ lỗ hổng không được vá và email lừa đảo (37)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: -2754

LIÊN KẾT
Trí tuệ nhân tạo giúp phát hiện các bệnh hiếm (27/07/2019) Trang in Trang in
Click để xem ảnh
Ảnh minh họa
Mỗi năm, có khoảng nửa triệu trẻ em trên toàn thế giới được sinh ra với một căn bệnh di truyền hiếm gặp. Việc chẩn đoán xác định có thể khó khăn và tốn thời gian.
Trong một nghiên cứu trên 679 bệnh nhân mắc 105 bệnh hiếm gặp khác nhau, các nhà khoa học từ Đại học Bon và Charité - Đại học Berlin đã chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để chẩn đoán các bệnh hiếm gặp hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Một mạng lưới thần kinh kết hợp tự động các bức ảnh chân dung với dữ liệu di truyền và bệnh nhân. Kết quả được trình bày trên tạp chí Genetics in Medicine.

Ảnh minh họa

Nhiều bệnh nhân mắc các bệnh hiếm gặp phải trải qua các thử nghiệm kéo dài cho đến khi được chẩn đoán chính xác. Giáo sư tiến sĩ Peter Krawitz từ Viện Thống kê gen và Tin sinh học tại Bệnh viện Đại học Bon (UKB) cho biết: “Điều này dẫn đến việc mất thời gian quý giá thực sự cần thiết cho trị liệu sớm để tránh tổn thương tiến triển”. Cùng với một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế, ông chứng minh làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để đưa ra các chẩn đoán tương đối nhanh chóng và đáng tin cậy trong phân tích khuôn mặt.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của 679 bệnh nhân mắc 105 bệnh khác nhau do sự thay đổi của một gen duy nhất. Chúng bao gồm, ví dụ, mucopolysaccharidosis (MPS), dẫn đến biến dạng xương, khó khăn trong học tập và tăng trưởng chậm. Hội chứng Mabry cũng dẫn đến khuyết tật trí tuệ. Tất cả những bệnh này đều có điểm chung là các đặc điểm trên khuôn mặt của những người bị ảnh hưởng cho thấy sự bất thường. Đây là một đặc điểm đặc biệt, ví dụ, hội chứng Kabuki, gợi nhớ đến việc trang điểm của một hình thức nhà hát truyền thống của Nhật Bản. Lông mày cong, khoảng cách mắt rộng và khoảng cách giữa mí mắt dài.

Phần mềm được sử dụng có thể tự động phát hiện các đặc điểm đặc trưng này từ một bức ảnh. Cùng với các triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân và dữ liệu di truyền, có thể tính toán với độ chính xác cao bệnh có khả năng liên quan nhất.

Công ty sức khỏe kỹ thuật số và AI FDNA đã phát triển mạng lưới thần kinh DeepGestalt được các nhà nghiên cứu sử dụng như một công cụ của trí tuệ nhân tạo cho nghiên cứu của họ. "

Các nhà nghiên cứu đào tạo mạng lưới thần kinh với 30.000 bức ảnh chân dung của những người bị ảnh hưởng bởi các bệnh liên quan hiếm gặp. "Kết hợp với phân tích khuôn mặt, có thể lọc ra các yếu tố di truyền quyết định và các gen trội", Krawitz nói. "Việc hợp nhất dữ liệu trong mạng thần kinh làm giảm thời gian phân tích dữ liệu và dẫn đến tỷ lệ chẩn đoán cao hơn."

Hà Hiền

Theo Sciencedaily

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.