Bài Tập Nhóm Môn Năng Lực Số Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Ứng Dụng Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Lĩnh Vực Y Tế.pdf

TRÍ TU NHÂN T O ỆẠ

TRONG LĨNH VỰC Y TẾ NHÓM 08

HÀ NỘI

31/12/2022

TRÍ TU NHÂN T O ỆẠ

TRONG LĨNH VỰC Y T Ế Giáo viên hướng dẫn: Giang Th Thu Huyịền

Danh sách thành viên nhóm:

HÀ NỘI 31/12/2022

2

MỤC LỤC

MỤC LỤC 2

MỞ ĐẦU 4

CHƯƠNG I: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 5

1.1 Tổng quan v ề trí tuệ nhân t o 5ạ1.1.1 Khái niệm 5

1.1.2 Lịch sử hình thành, phát tri n và nh ng thành tể ữ ựu đáng nhớ 6

1.2 Các lo i trí thông minh nhân t o 7ạ ạ1.2.1 Reactive Machines (Công ngh AI ph n ng) 7ệ ả ứ1.2.2 Limited memory (Bộ nhớ giới hạn) 9

1.2.3 Theory of Mind (Lý thuyết về Tâm trí) 10

1.4 Trí thông minh nhân tạo trong đời sống 13

1.4.1 Trí tuệ nhân t o trong ngành giáo dạ ục 141.4.2 Trí tuệ nhân t o trong ngành v n t 15ạ ậ ải.

3

1.4.3 Trí tuệ nhân t o trong ngạ ành tài chính - ngân hàng 16

1.4.4 Trí tuệ nhân t o trong ngành dạ ịch v 16ụ1.4.5 Trí tuệ nhân t o trong ngành truy n thông marketing 17ạ ề1.4.6 Trí tuệ nhân t o trong ngành s n xu 18ạ ả ất.1.4.7 Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe 18

CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGÀNH Y TẾ 19

2.1 Quản lý h ồ sơ y tế và cơ sở ữ liệ d u [11] 19

2.2 Ứng d ng trí tu nhân t o trong tim m ch h c [12] 21ụ ệ ạ ạ ọ2.2.1 Vì sao sác sĩ tim mạch c n AI? 21ầ2.2.2 Các ng d ng c a AI trong chứ ụ ủ ẩn đoán bệnh tim mạch 22

2.2.3 AI trong hình ảnh tim mạch 23

2.3 Ứng d ng công ngh AI vào chụ ệ ẩn đoán hình ảnh trong y h c 25ọ2.3.1 Ứng d ng AI trong chụ ẩn đoán hình ảnh y khoa tại Việt Nam 25

2.3.2 Những thành công c a AI trong y tủ ế Việt Nam 30

2.4 Ứng d ng AI vào h ụ ỗ trợ chẩn đoán lâm sàng 30

2.4.1 AI trong phát hiện sớm ung thư 31

2.5 Phẫu thu t vậ ới sự h ỗ trợ c a robot có công ngh 32ủ ệ AI2.6 Hỗ trợ s n xuả ất dược phẩm 35

2.6.1 Tổng quan quá trình s n xuả ất dược phẩm 35

2.6.2 Trí tuệ nhân t o trong s n xuạ ả ất dược ph m [10] 35ẩCHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 39

3.1 Đánh giá 39

3.2 Trí tuệ nhân t o t i Viạ ạ ệt Nam 39DANH MỤC THAM KH O 41Ả

4

MỞ ĐẦU

Trí tu nhân tệ ạo ( AI ) ra đời và phát tri n t o nên mể ạ ột bước ti n l n trong cu c cách ế ớ ộmạng công nghiệp 4.0 Trước đó, máy móc, robot, hoạt động theo ý mu n cố ủa con người dựa trên các chương trình cài đặt, lập trình đã là một thành công lớn thì hiện tại, máy móc, robot, còn được con người cài đặt để phân tích, dự đoán, đưa ra những phương án và chọn thực hiện phương án khả thi nh t cho công viấ ệc Điều này tác động r t lấ ớn đến cu c s ng ộ ốcủa con người trong lao động sản xuất và an sinh xã hội Trong những năm qua, trí tuệ nhân tạo luôn nhận được sự quan tâm đặc bi t c a các nhà khoa h c, các chuyên gia ệ ủ ọ ở nhiều lĩnh vực và c a mủ ọi người dân trên toàn c u bầ ởi nh ng lữ ợi ích, ng d ng th c tiứ ụ ự ễn mà nó đem lại cho cu c s ng Nhiộ ố ều người còn có chung m t nhộ ận xét: “ Trí tu nhân tệ ạo là tương lai của công nghệ ” Vậy thì tóm l i, trí tu nhân t o là gì ? Cách th c hoạ ệ ạ ứ ạt động c a nó ra sao ? ủHình th c c a trí tu nhân tứ ủ ệ ạo như thế nào ? ng dỨ ụng trong đờ ối s ng của nó đến đâu mà lại nhận được nhiều sự quan tâm như vậy ? Xin mời thầy cô, quý bạn đọc cùng tìm hiểu với nhóm chúng em trong bài lu n này ở ậ

Từ những kiến thức, những trải nghiệm học tập và tìm hiểu thực tế, chúng em cũng đã tham khảo và tìm hiểu thêm các sách báo, tạp chí hay các tài liệu trên mạng, từ đó đã tập hợp thông tin và chỉnh sửa để có thể hoàn thành bài luận này Chúng em cam đoan nội dung bài luận là kết quả của quá trình nghiên cứu của nhóm chúng em Do trình độ còn hạn chế nên bài luận này không thể tránh khỏi những sai sót, chúng em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến từ thầy cô cùng quý bạn đọc để bài luận này có thể được hoàn chỉnh hơn

Chúng em xin chân thành cảm ơn !

❖ Trí tuệ nhân t o hoạ ạt động như thế nào ?

Khi sự cường điệu xung quanh AI tăng nhanh, các nhà cung cấp đã tranh nhau quảng bá cách các s n ph m và d ch v c a h s dả ẩ ị ụ ủ ọ ử ụng AI Thường thì nh ng gì h g i là AI ch ữ ọ ọ ỉđơn giản là một thành phần của AI, chẳng hạn như học máy AI yêu cầu nền tảng phần cứng và ph n m m chuyên dầ ề ụng để vi t và hu n luy n các thu t toán máy h c Không có ngôn ế ấ ệ ậ ọngữ lập trình nào đồng nghĩa với AI, ngoài một số ít phổ ế bi n, bao gồm Python, R và Java.

Nói chung, các hệ thống AI hoạt động b ng cách nh p mằ ậ ột lượng l n dớ ữ liệu đào tạo được gắn nhãn, phân tích dữ liệu về các mối tương quan và mẫu, đồng thời sử d ng các mẫu ụnày để đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai Bằng cách này, một chatbot được cung c p các ví d v trò chuy n bấ ụ ề ệ ằng văn bản có th h c cách t o ra các cuể ọ ạ ộc trao đổi chân thực v i mớ ọi người ho c m t công c nh n d ng hình nh có th hặ ộ ụ ậ ạ ả ể ọc cách xác định và mô t ảcác đối tượng trong hình ảnh bằng cách xem xét hàng triệu ví dụ

L p trình AI t p trung vào ba k ậ ậ ỹ năng nhận thức: h c tọ ập, suy lu n và tậ ự điều ch nh ỉCác quá trình h c tọ ập: Khía c nh này c a l p trình AI t p trung vào vi c thu th p d ạ ủ ậ ậ ệ ậ ữliệu và t o quy t c v cách bi n dạ ắ ề ế ữ ệu thành thông tin có thể ực hili th ện được Các quy tắc, được gọi là thuật toán, cung cấp cho các thiết b máy tính hướị ng dẫn từng bước về cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể

Các quá trình l p luậ ận: Khía c nh này c a l p trình AI t p trung vào vi c ch n thuạ ủ ậ ậ ệ ọ ật toán phù hợp để đạt được kết quả mong mu n ố

6 Các quá trình tự điều chỉnh Khía c nh này c a lạ ủ ập trình AI được thi t kế ế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán và đảm bảo chúng mang lạ ết qu chính xác nhi k ả ất có thể

1.1.2 L ịch sử hình thành, phát tri n và nh ng thành tể ữ ựu đáng nhớ

Giai đoạn 1951-1956:

Vào năm 1950, Alan Turing - một nhà đa khoa người Anh đã xuất bản “Computering Machinery and Intelligence” - Máy tinh và trí thông minh Ông được xem là người đặt tiền đề cho AI bằng cách đề xuất thử nghiệm Turing - một phương pháp xác định máy tính có suy nghĩ và thực sự thông minh hay không

Giai đoạn 1957-1974:

Đây là giai đoạn trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ Máy tính có khả năng lưu trữ thông tin nhiều hơn, nhanh hơn và dễ tiếp cận hơn Bên cạnh đó, các thuật toán h c máy ọđược cải tiến và con người hiểu biết nhiều hơn trong việc áp dụng những thuật toán đó cho mọi vấn đề Nhờ v y, các nhà nghiên cậ ứu AI hàng đầu (người tham dự DSRPAI) đã thuyết phục thành công cơ quan chính phủ cũng như Cơ quan dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (Defense Advanced Research Projects Agency - DARPA) tài tr cho vi c nghiên c u ợ ệ ứAI ở m t s ộ ố nơi

❖ Lịch sử phát triển c a trí tuệ nhân tạo nhủ ững năm 1980

Thời gian này, chủ đề ề v trí tu nhân tệ ạo đã được khởi động l i thông qua vi c m ạ ệ ởrộng các thuật toán và tăng quỹ đầu tư nghiên cứu John Hopfield và David Rumelhart đã phổ c p các kậ ỹ thuật chuyên sâu và cho phép máy tính h c b ng cách s d ng kinh nghiọ ằ ử ụ ệm từ con người

Ngoài ra, cũng trong giai đoạn này, Edward Feigenbaum đã thử nghiệm cho bắt chước quy trình đưa ra một quyết định nào đó của con người Chính phủ Nhật Bản đã quyết định tài tr m t khoản chi phí lớn cho đội ngũ chuyên gia và các dự án liên quan đến AI, đặc ợ ộbiệt là s góp m t cự ặ ủa AI có liên quan đến D án Máy tính Th hự ế ệ Thứ năm (Fifth Generation Computer Project - FGCP) của họ

Giai đoạn 1982-1990

Thời gian này, chính phủ Nhật B n ti p tả ế ục đầu tư khoảng 400 triệu đô la vào việc nghiên c u và th nghi m trí tu nhân t o v i m c tiêu c i ti n, th c hi n l p trình logic, ứ ử ệ ệ ạ ớ ụ ả ế ự ệ ậnhưng hầu hết mục tiêu đều không thành Tuy nhiên, chính những tác động gián tiếp của

7 FGCP đã truyền cảm hứng cho một thế hệ nhà nhà khoa học và kỹ sư trẻ, tài năng với những thành công sau này

Từ đây, AI không còn nhận được nhi u sề ự quan tâm như trước B t ng thay, khi ấ ờkhông còn s hự ỗ trợ ủ c a chính ph và công chúng n a thì AI lủ ữ ại đi lên phát triển m nh mạ ẽ Trong giai đoạn từ thời gian đó đến năm 2000, nhiều mục tiêu quan trọng của AI đã được thực hiện thành công

Năm 1997, nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov bị đánh bạ ởi IBM’s Deep i bBlue - một chương trình máy tính chơi cờ Đây là trận đấu đầu tiên trong l ch s m t nhà ị ử ộđương kim vô địch cờ vua lại thua máy tính Đây được coi là thành công lớn và một bước tiến mới của trí tuệ nhân t o ạ

Trong th i gian này, ph n m m nh n d ng gi ng nói do Dragon System nghiên cờ ầ ề ậ ạ ọ ứu và phát triển cũng đã bắt đầu triển khai trên Windows Đây cũng là mộ ự ệt s ki n ghi d u n ấ ấđặc biệt trên hành trình phát triển của trí tuệ nhân tạo

Trong tương lai không xa vấn đề cảm xúc của con người cũng không còn là rào cản với AI B ng ch ng là Kismet - ằ ứ Robot ủ c a Cynthia Breazeal có khả năng phân biệt và th ểhiện c m xúc ả

1.2 Các loại trí thông minh nhân tạo

1.2.1 Reactive Machines (Công nghệ AI phản ng) ứ

Reactive machines là lo i công nghạ ệ AI cơ bản, lâu đời nh t Chúng hoàn toàn là ấphản ng và không có khứ ả năng hình thành ký ức cũng như không sử ụng kinh nghiệm dtrong quá khứ để đưa ra các quyết định hi n t i Công nghệ ạ ệ này liên quan đến vi c máy tính ệnhận thức thế giới một cách trực tiếp và hành động theo nh ng gì nó nhìn th y ữ ấ

Một ứng d ng tiêu bi u c a công nghụ ể ủ ệ này là Deep Blue, siêu máy tính chơi cờ vua của IBM, đã đánh bại đại kiện tướng quốc tế Garry Kasparov vào cuối những năm 1990.

Deep Blue có thể xác định các quân cờ trên bàn c vua và bi t cách di chuy n c a t ng ờ ế ể ủ ừquân c Nó có thờ ể đưa ra dự đoán về những bước đi tiếp theo của nó và đối th Và nó có th ủ ểchọn những nước đi tối ưu nhất trong s các khố ả năng Nhưng nó không có bất k khái niỳ ệm nào v quá khề ứ, cũng không có b t k ký c nào v nhấ ỳ ứ ề ững gì đã xảy ra trước đó Ngoài một quy tắc dành riêng cho c vua hiờ ếm khi được s d ng là không l p l i cùng mử ụ ặ ạ ột nước đi ba lần, Deep Blue b qua m i thỏ ọ ứ trước thời điểm hi n t i T t c nh ng gì nó làm là nhìn vào các quân ệ ạ ấ ả ữcờ trên bàn c ờ khi nó đứng ngay bây gi và ch n tờ ọ ừ các nước đi tiếp theo có th ể

8

Hình 1 1 Deep Blue c a IBM ủ

Tương tự, AlphaGo của Google, đã đánh bại các chuyên gia cờ vây hàng đầu trên thế giới Nhưng cũng không thể đánh giá tất cả các nước đi tiềm năng trong tương lai Phương pháp phân tích c a nó ph c tủ ứ ạp hơn Deep Blue, sử ụ d ng mạng nơ-ron để đánh giá sự phát triển của trò chơi.

Hình 1 1 AI chơi cờ vây AlphaGo c a Google ủ

Những phương pháp này cải thiện khả năng của các hệ thống AI để chơi các trò chơi đặc thù, nhưng chúng không thể dễ dàng thay đổi hoặc áp dụng cho các tình huống khác Những trí tưởng tượng máy tính này không có khái niệm về thế giới rộng lớn hơn, có nghĩa là chúng không thể hoạt động ngoài các nhi m v c ệ ụ ụ thể mà chúng được giao và dễ b l a ị ừ

Công ngh này không th ệ ể tham gia tương tác một cách t nhiên vự ới con người hay th ếgiới như cách chúng ta tưởng tượng các hệ thống AI một ngày nào đó có thể làm Thay vào đó, những cỗ máy này sẽ hoạt động giống hệt nhau mỗi khi chúng gặp phải tình huống tương

9 tự Nhưng công nghệ này lại thực sự tốt và đáng tin cậy nếu được ứng dụng vào các mô hình tự hành

1.2.2 Limited memory (Bộ nhớ ới hạ gin)

D ng trí tu nhân t o này có m t trí nh ng n Nó có th h c h i kinh nghi m trong ạ ệ ạ ộ ớ ắ ể ọ ỏ ệquá kh cứ ủa nó để hoàn thành m t nhi m v cộ ệ ụ ụ thể ệ ại nhưng không thể hi n t xây dựng thư viện chi ti t v kinh nghi m c a mình Nh ng thi t b này có m t b nhế ề ệ ủ ữ ế ị ộ ộ ớ tĩnh để lưu trữ những điều kiện bất biến của môi trường áp dụng cho nhiệm vụ của chúng Nó cũng có một bộ nhớ động, nơi họ chỉ lưu trữ những kinh nghi m trong quá kh ngay l p t c ho c nh ng ệ ứ ậ ứ ặ ữký ức ngắn hạn.

M t ví d ph bi n v công ngh này là Ô tô tộ ụ ổ ế ề ệ ự lái Nh ng chi c xe có b nhữ ế ộ ớ tĩnh đểxác định tín hiệu giao thông, đèn giao thông và vạch kẻ đường Họ có một bộ nhớ động, trong đó họ lưu trữ ốc độ và hướ t ng của những chiếc xe xung quanh Bằng cách sử dụng các quy t c và ki n th c t b nhắ ế ứ ừ ộ ớ tĩnh và nhận thức môi trường hi n t i cệ ạ ủa mình dướ ại d ng ký ức ngắn h n, công nghệ này thử ựạ t lái cùng với các phương tiện khác và người điều khiển Tuy nhiên, trí nh c a nó v c m nh n tớ ủ ề ả ậ ốc độ và hướng c a nh ng chi c xe khác ch t n tủ ữ ế ỉ ồ ại trong th i gian ng n, chờ ắ ỉ đủ để ọ h hoàn thành hành trình hi n t i nên không th h c ho c lái ệ ạ ể ọ ặxe xuất sắc từ kinh nghiệm tự lái theo thời gian

Limited memory được s d ng r ng rãi cho Machine learning H u h t các ng d ng ử ụ ộ ầ ế ứ ụcủa Machine learning hiện tại đều d a trên Limited memory Ba lo i mô hình Machine ự ạlearning:

● Học tăng cường (Reinforcement learning): Các mô hình này sẽ tiến hành h c cách ọđưa ra dự đoán từ chính những chu kỳ thử nghiệm hoặc thậm chí là từ những sai sót đã từng xảy ra

● Bộ nhớ ngắn h n-dài h n (Long short-term memorạ ạ y): Có thể nói để dự đoán các kết quả tiếp theo trong một trình t cự ụ thể, LSTM g n th quan trắ ẻ ọng hơn dành cho thông tin diễn ra trong thời gian g n, và mầ ức độ quan tr ng này có th lọ ể ần lượt gi m xu ng theo trình ả ốtự xa d n v quá kh ầ ề ứ

● Mạng đối nghịch phát sinh (Generative adversarial network) sẽ bao gồm hai mạng thần kinh đó chính là mạng phân biệt và mạng tạo sinh Trong đó mô hình tạo sinh (mô hình sinh m u) s ph trách vi c t o ra các dẫ ẽ ụ ệ ạ ữ liệ ứu ng viên Còn mô hình phân biệt (discriminative model) sẽ ph trách viụ ệc đánh giá chúng Sự ạ c nh tranh gi a 2 mô hình này ữsẽ v n hành theo cách phân ph i dậ ố ữ liệu Trong th c t , AI vự ế ới bộ nhớ ng n h n có thắ ạ ể được

10 vận hành theo 2 cách Cách đầu tiên đó chính là mô hình sẽ liên tục được đào tạo dựa trên các lo i dạ ữ liệu m i Còn cách th hai thì mô hình này sớ ứ ẽ đượ ự độc t ng h c t p t hành vi ọ ậ ừcủa chính nó

Hình 1 2 Xe ô tô t hành ự

1.2.3 Theory of Mind (Lý thuyết về Tâm trí)

Công ngh này hi n v n t n tệ ệ ẫ ồ ại dưới d ng m t khái ni m ho c m t công ạ ộ ệ ặ ộ trình đang được tiến hành Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo là cấp độ tiếp theo của hệ thống AI mà các nhà nghiên c u hiứ ện đang tham gia vào việc đổi m i M t lý thuy t v cớ ộ ế ề ấp độ tâm trí AI s có ẽthể hiểu rõ hơn về các th c thự ể mà nó đang tương tác bằng cách phân bi t nhu c u, c m xúc, ệ ầ ảniềm tin và quá trình suy nghĩ của họ Mặc dù trí tuệ cảm xúc nhân tạo đã là một ngành công nghiệp mới ch m nớ ở và là một lĩnh vực quan tâm c a các nhà nghiên củ ứu AI hàng đầu, nhưng việc đạt được Lý thuyết về mức độ tâm trí của AI cũng sẽ đòi hỏi sự phát triển trong các ngành khác của AI Điều này là do để thực s hiự ểu được nhu c u cầ ủa con người, các c ỗmáy AI s phẽ ải coi con người là nh ng cá th mà tâm trí có thữ ể ể được định hình b i nhiở ều yếu tố, v ề cơ bản là "hiểu" con người.

Một số ỗ ực th c t n l ự ế theo hướng này là những người máy như Kismet và Sophia:

Hình 1 3 Hai Robot s d ng AI: Sophia và Kismet ử ụ

11 Sophia là một robot được trang b khị ả năng thị giác máy tính tiên ti n có th nh n d ng ế ể ậ ạcác cá nhân, giao ti p xã h i và theo dõi khuôn m t Kismet là mế ộ ặ ột cái đầu robot được thiết kế để nh n biậ ết và bắt chước cảm xúc của con người.

1.2.4 Self-aware (T nhự ận thức)

Đây là mục tiêu cao nhất của trí tuệ nhân tạo, đó là làm cho máy móc có sựthể hiện đúng đắn về thế giới và có nhận thức về bản thân Loại AI này sẽ không chỉ có thể hiểu và khơi gợi cảm xúc ở những người mà nó tương tác, mà còn có cảm xúc, nhu cầu, niềm tin và mong mu n tiố ềm ẩn của riêng nó Và đây là loại AI mà con người ph i c nh giác M t c ả ả ộ ỗmáy t nh n th c s không cự ậ ứ ẽ ần mượn ý th c t m t ki u mứ ừ ộ ể ẫu Thay vào đó, nó sẽ bi t nó ếmuốn gì và nó ph i làm gì M t cả ộ ỗ máy như vậy s là m t sinh v t s ng trong chính nó.B n ẽ ộ ậ ố ảthân tâm trí con người là một câu đố phức tạp, và việc tạo ra một bản sao của tâm trí con người hay bất cứ thứ gì tốt hơn đều là ẩn số

Việc t o ra lo i Ai này, còn hàng th p k n a, n u không mu n nói là hàng th k ạ ạ ậ ỷ ữ ế ố ế ỷnữa mới hi n thệ ực hóa, đang và sẽ luôn là m c tiêu cu i cùng c a t t c các nghiên c u v ụ ố ủ ấ ả ứ ềAI

1.3 Lợi ích của trí tu nhân tệ ạo [1]

1.3.1 Giảm lỗi do con người

Một trong nh ng lữ ợi thế ớn nh t c l ấ ủa Trí tu nhân t o là nó có th giệ ạ ể ảm đáng kể ỗ l i và tăng độ chính xác và độ chính xác Các quyết định do AI đưa ra trong mỗi bước được quyết định bởi thông tin được thu thập trước đó và mộ ộ thuật toán nht b ất định Khi đượ ập trình c lđúng cách, những lỗi này có thể được giảm xuống giá trị rỗng

1.3.2 Không có rủi ro

Một lợi th lế ớn khác của AI là con người có thể vượt qua nhi u r i ro bề ủ ằng cách đểRobot AI làm việc đó cho chúng ta Cho dù đó là gỡ bom, đi vào vũ trụ, khám phá nh ng ữphần sâu nh t cấ ủa đại dương, những c máy có thân kim loỗ ại đều có khả năng chống chịu trong t nhiên và có th t n t i trong b u khí quy n không thân thiự ể ồ ạ ầ ể ện Hơn nữa, chúng có th ểcung cấp công vi c chính xác v i trách nhiệ ớ ệm cao hơn và không dễ ị b hao mòn

1.3.3 Sẵn có 24/7

Có nhi u nghiên c u cho thề ứ ấy con người ch làm vi c hi u qu trong kho ng 3 n 4 ỉ ệ ệ ả ả đếgiờ trong một ngày Con người cũng cần nghỉ ngơi và thời gian nghỉ ngơi để cân bằng cuộc

12 sống công vi c và cu c sệ ộ ống cá nhân Nhưng AI có thể hoạt động liên t c không nghụ ỉ Chúng suy nghĩ nhanh hơn nhiều so với con người và thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc v i k t qu chính xác Hớ ế ả ọ thậm chí có th x lý các công vi c lể ử ệ ặp đi lặ ạ ẻp l i t nh t mạ ột cách dễ dàng với sự trợ giúp c a các thu t toán AI ủ ậ

1.3.4 Hỗ trợ ỹ thuật số k

Một s công ty có công ngh tiên ti n nhố ệ ế ất tương tác với người dùng b ng cách s ằ ửdụng trợ lý kỹ thuậ ốt s , giúp lo i bạ ỏ nhu c u v nhân s Nhi u trang web s d ng trầ ề ự ề ử ụ ợ lý k ỹthuật số để cung c p nấ ội dung do người dùng yêu c u Chúng ta có thầ ể ảo lu n v tìm kith ậ ề ếm của mình v i h trong cu c trò chuy n M t sớ ọ ộ ệ ộ ố chatbot được xây d ng theo cách khi n ự ếchúng ta khó có thể biết liệu chúng ta đang trò chuyện với con người hay chatbot

Tất cả chúng ta đều bi t r ng các doanh nghi p có m t nhóm d ch v khách hàng phế ằ ệ ộ ị ụ ải giải quy t nh ng nghi ngế ữ ờ và m i quan tâm cố ủa khách hàng quen Các doanh nghi p có ệ thểtạo m t chatbot ho c bot tho i có th lộ ặ ạ ể trả ời t t cấ ả các câu hỏ ủa khách hàng b ng AI i c ằ

1.3.6 Quyết định không thiên vị

Con người bị chi phối bởi cảm xúc, dù muốn hay không Mặt khác, AI không có cảm xúc và r t th c t và h p lý trong cách ti p c n c a nó M t l i th r t l n c a Trí tu nhân ấ ự ế ợ ế ậ ủ ộ ợ ế ấ ớ ủ ệtạo là nó không có b t kấ ỳ quan điểm thiên vị nào, điều này đảm bảo vi c ra quyệ ết định chính xác hơn

1.3.7 Thực hiện các công việ ặp đi lặp lại c l

Chúng tôi sẽ thực hi n nhi u nhi m v lệ ề ệ ụ ặp đi ặ l p lại như một ph n công vi c hàng ầ ệngày c a mình, ch ng hủ ẳ ạn như kiểm tra tài liệu để tìm l i và gỗ ửi thư cảm ơn qua thư, cùng những vi c khác Chúng ta có th s d ng trí tu nhân tệ ể ử ụ ệ ạo để ự động hóa hi u qu nh t ệ ả ững công vi c v t vãnh này và th m chí lo i b nh ng nhi m v "nhàm chán" cho mệ ặ ậ ạ ỏ ữ ệ ụ ọi người, cho phép họ t p trung vào vi c sáng tậ ệ ạo hơn.

Ví dụ: Trong các ngân hàng, người ta thường th y vi c ki m tra nhi u tài liấ ệ ể ề ệu để có được một khoản vay, đây là một nhiệm v t n thụ ố ời gian đối với ch ngân hàng Chủ s hữu ủ ở

13 có thể đẩy nhanh quá trình xác minh tài li u vì l i ích c a c khách hàng và ch s h u b ng ệ ợ ủ ả ủ ở ữ ằcách sử d ng T ng hóa nh n th c AI ụ ự độ ậ ứ

1.3.8 Ứng d ng hàng ngày ụ

Ngày nay, cuộc sống hàng ngày c a chúng ta hoàn toàn phủ ụ thuộc vào thiết bị di động và internet Chúng tôi s d ng nhi u ng d ng, bao g m Google Maps, Alexa, Siri, Cortana ử ụ ề ứ ụ ồtrên Windows, OK Google, ch p nh tụ ả ự sướng, th c hi n cu c g i, tr l i email, v.v Vự ệ ộ ọ ả ờ ới việc s dử ụng các k thu t dỹ ậ ựa trên AI khác nhau, chúng tôi cũng có thể ự đoán thờ d i tiết hôm nay và nh ng ngày s p t ữ ắ ới.

Ví d : Khoụ ảng 20 năm trước, b n hạ ẳn đã nhờ ai đó đã từng ở đó hướng d n khi b n ẫ ạlên k ho ch cho m t chuyế ạ ộ ến đi Tấ ả nhữt c ng gì b n c n làm bây gi là h i Google xem ạ ầ ờ ỏBangalore ở đâu Tuyến đường t t nh t gi a b n và Bangalore số ấ ữ ạ ẽ được hi n th cùng v i v ể ị ớ ịtrí của Bangalore trên bản đồ Google

1.3.9 AI trong các tình huống rủi ro

Một trong nh ng lữ ợi ích chính c a trí tu nhân tủ ệ ạo là điều này B ng cách t o ra mằ ạ ột Robot AI có th thay m t chúng ta th c hi n các nhi m v nguy hi m, chúng ta có thể ặ ự ệ ệ ụ ể ể vượt qua nhi u h n ch nguy hiề ạ ế ểm mà con người phải đối m t Nó có thặ ể được s d ng m t cách ử ụ ộhiệu qu trong b t kả ấ ỳ loại th m h a t nhiên ho c nhân tả ọ ự ặ ạo nào, cho dù đó là hành trình lên sao Hỏa, gỡ bom, khám phá nh ng vùng sâu nhữ ất của đại dương hay khai thác than và dầu

Ví d , v n tụ ụ ổ ại cơ sở điện h t nhân Chernobyl ạ ở Ukraine Vì bất kỳ người nào đến gần lõi sẽ chết trong vài phút nên vào thời điểm đó, không có Robot ỗ trợ AI nào có th h h ể ỗtrợ chúng tôi giảm tác động của b c xứ ạ b ng cách ki m soát ng n lằ ể ọ ửa trong giai đoạn đầu

1.4 Trí thông minh nhân tạo trong đời sống

Trải qua các th i k cờ ỳ ủa đổi m i cách m ng công nghi p, t n n công nghi p 1.0 vớ ạ ệ ừ ề ệ ới sự xu t hi n cấ ệ ủa động cơ hơi nước, n n công nghi p 2.0 về ệ ới s phát tri n cự ể ủa năng lượng điện - động cơ điện, cho đến nền công nghiệp 3.0 v i sự ớ vượt trội c a máy tính và tự ng ủ độhóa, thì con người luôn muốn thay thế lao động thủ công bằng máy móc, muốn thay thế nền kinh t giế ản đơn, quy mô nhỏ ựa trên lao độ, d ng chân tay, b ng công nghi p và ch t o máy ằ ệ ế ạmóc quy mô lớn Cho đến thời điểm hi n tệ ại, đang là nền công nghi p 4.0- ệ thời đại công nghệ số, con người không chỉ trọng tâm hướng đến lợi ích về kinh tế mà còn chú trọng đến ứng dụng trong đờ ối sng xã h i nhằm nâng cao chộ ất lượng cuộc s ng hàng ngày Và s xuất ố ựhiện của trí thông minh nhân tạo đã mang lại nhi u sề ự thay đổi mang tính đột phá cho cách

14 mạng công nghi p trên toàn th giệ ế ới, cùng với đó đem lại nhi u lề ợi ích to lớn cho cu c s ng ộ ốcủa con người trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực [1]

1.4.1 Trí tuệ nhân tạo trong ngành giáo dục.

Dạy và h c trong th i bu i hiọ ờ ổ ện nay đã có nhiều sự tiến b khi k t h p nhiộ ế ợ ều phương pháp gi ng d y, có nhi u cách th c ti p c n ki n th c m i S phát tri n c a máy tính, công ả ạ ề ứ ế ậ ế ứ ớ ự ể ủnghệ, internet đã góp phần không nhỏ vào sự thay đổi này Trí tuệ nhân tạo xuất hiện và từng bước phát triển cũng làm mới mẻ hơn việc học tập khi có những ứng dụng cụ thể

Ví dụ:

- Ứng dụng h c Tiọ ếng Anh ELSA Speak [2] giúp chúng ta cải thi n kh năng phát âm ệ ảcùng trợ lý ảo, công ngh trí tu nhân t o cệ ệ ạ ủa ELSA Speak được phát tri n b ng cách ể ằsử d ng dụ ữ liệu gi ng nói c a nhọ ủ ững người nói ti ng Anh vế ới nhi u gi ng khác nhau ề ọĐiều này cho phép ELSA Speak nh n d ng các mẫu gi ng nói c a nhậ ạ ọ ủ ững người không phải là người bản ng , khi n nó khác biữ ế ệt với hầu h t các công ngh nh n dế ệ ậ ạng giọng nói khác

Hình 1 4 Phần m m h c ti ng Anh cùng tr lý o ELSA Speak ề ọ ế ợ ả

- AI giúp thay đổi cách trường học dạy, hỗ trợ học sinh, sinh viên [3]: Thu thập dữ liệu thông minh qua các máy tính thông minh đã thay đổi sự tương tác của trường học với học sinh, sinh viên hi n tệ ại và tương lai Các hệ thống khai thác dữ liệu đóng vai trò không th thi u Các sáng kiể ế ến đã được ti n hành ế ở các trường đạ ọi h c cung c p cho ấhọc sinh các khóa đào tạo về hướng dẫn AI để có th d dàng chuy n ti p gi a trung ể ễ ể ế ữhọc và đại học

- AI cung c p nh ng ph n hấ ữ ả ồi thường xuyên: AI không ch cung c p các khóa h c tùy ỉ ấ ọchỉnh theo nhu cầu mà còn có thể cung cấp các phản hồi về khóa học Một số trường

15 học s dử ụng d ch vị ụ trực tuy n k t hế ế ợp AI để theo dõi tiến độ ủ c a học sinh và c nh ảbáo t i giáo viên khi có nh ng vớ ữ ấn đề ề ệ v hi u suất học tập.

1.4.2 Trí tuệ nhân tạo trong ngành v n t ậ ải.

Trí tu nhân tệ ạo được ứng d ng trong ngành v n t i thông qua nhụ ậ ả ững phương tiện giao thông v n t i tậ ả ự lái, đặc biệt là ô tô đã đem lại nh ng l i ích kinh tữ ợ ế đáng kể nhờ khảnăng cắt giảm chi phí và hạn chế những rủi ro tai nạn giao thông, những vấn đề gây nguy hiểm đến tính mạng của con người Đồng thời, hứa hẹn sẽ đem lại nhiều trải nghiệm thú vị cho người điều khiển [4]

Ví dụ:

- Hyundai dùng trí tuệ nhân t o phát tri n công ngh xe tạ ể ệ ự lái: Hyundai đã phát triển công ngh có tên SCC-ML ( Smart Cruise Control - ệ Machine learning) Theo đó, ô tô sẽ phân tích cách lái của tài xế và cho phép tự động lái một ph n theo chầ ức năng kiểm soát hành trình thông minh Để sử dụng tính năng SCC - công nghệ cốt lõi của hệ thống hỗ ợ lái xe của Hyundai - tài xế phải thi t l p ttr ế ậ ốc độ ủ c a xe, kho ng cách vả ới các xe khác cũng như những điều kiện liên quan khác

Hình 1 5 Xe t lái c a Hyundai ự ủ

- AI trong xe ô tô c a Tesla ủ [5]: Là m t công ty tiên phong v công nghộ ề ệ, Tesla đã dửdụng các công ngh trí tu nhân tệ ệ ạo để phát triển tính năng lái tự động trên ô tô, thu hút s chú ý, quan tâm c a toàn th gi i Có th kự ủ ế ớ ể ể đến các công ngh AI trong ô tô ệcủa Tesla như: Chip tích hợp AI, giúp đưa ra các đánh giá riêng biệt về tình hình giao thông và nguy hi m xung quanh xe; Autopilot cho phép ô tô tể ự động đánh lái, tăng tốc và phanh trong làn đường,

16

Hình 1 6 Xe t lái c a Tesla ự ủ

1.4.3 Trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính - ngân hàng

Các ngân hàng, tổ chức tài chính đang sử ụ d ng AI trong vi c x lí dệ ử ữ liệu, các hoạt động tài chính, tiền đầu tư và cổ phiếu, quản lí các tài sản khác nhau, AI có thể vượt con người trong việc xử lí các giao dịch phức tạp, giúp ngân hàng hỗ tr khách hàng tốt hơn, ợcung cấp các gi i pháp nhanh chóng ả [6]

Ví dụ:

- Trong lĩnh vực ngân hàng, dễ dàng nhận th y nh t ng dụng đã và đang được sử dụng ấ ấ ứcủa AI là Chatbot Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7 v nh ng về ữ ấn đề đơn giản như chuyển ti n, thi t lề ế ập định k thanh toán, ki m tra b ng sao kê ngân hàng và tìm ra ỳ ể ảthói quen chi tiêu c a khách hàng Vủ ới ứng d ng này, khách hàng không phụ ải đến các ngân hàng để truy vấn thông tin và tìm hiểu các dịch vụ bổ sung khác, họ có thể thực hiện điều này qua một hệ thống nhắn tin trực tuyến, có thể sử dụng máy tính xách tay hoặc đi n tho i thông minh ệ ạ

- Công ngh AI có thệ ể thực hi n hi u qu quá trình thu th p và phân tích dệ ệ ả ậ ữ liệu của người dùng, đặc biệt là bộ dữ liệu lớn đối với lĩnh vực tài chính - ngân hàng AI sẽ dựa trên cơ sở dữ liệu và các thuật toán để ử x lý một khối lượng thông tin l n mà các ớphương pháp phân tích truyền thống không thực hiện được, từ đó tạo ra những sản phẩm, dịch v mụ ới, sát với nhu c u th c t c a khách hàng, mang l i cho khách hàng ầ ự ế ủ ạnhiều ti n ích, tr i nghiệ ả ệm mới

1.4.4 Trí tuệ nhân tạo trong ngành dịch v ụ

Trí tu nhân t o có khệ ạ ả năng nắm bắt được nh ng thông tin v các hoữ ề ạt động s d ng ử ụdịch v cụ ủa khách hàng thông qua vi c thu th p và phân tích dệ ậ ữ liệu, từ đó đưa ra các ải gipháp tối ưu, hiệu qu và phù h p v i nhu c u s d ng cả ợ ớ ầ ử ụ ủa khách hàng Điều này giúp ngành

17 dịch v v n hành, hoụ ậ ạt động tốt hơn và mang lại nhi u tr i nghi m thú về ả ệ ị, mới mẻ hơn cho người dùng [7]

Ví dụ:

- Chatbot cũng được sử dụng trong ngành dịch vụ, hoạt động 24/7, thay thế nhân viên giải đáp những yêu cầu, thắc mắc của khách hàng, hỗ trợ, cung cấp dịch vụ cho khách hàng m t cách nhanh chóng, hi u qu ộ ệ ả

- Hiện nay, vi c s d ng trí tu nhân t o cho phép các công ty phân ệ ử ụ ệ ạ tích được nhu c u, ầhành vi c a khách hàng thông qua nh ng dủ ữ ữ liệu thu thập được Nhờ vào đó, họ ết biđược khách hàng muốn gì, thích gì và có thể thực hiện những d ch vụ đáp ứng được ịnhu c u c a t ng lo i khách hàng dầ ủ ừ ạ ựa vào thông tin phân tích được Mang đến cho khách hàng nh ng tr i nghiữ ả ệm tốt nhất dựa trên mong mu n c a h ố ủ ọ

1.4.5 Trí tuệ nhân tạo trong ngành truy n thông marketing ề

Đối v i ngành truyền thông marketing, trí tuệ nhân tớ ạo đã mang lạ ự thay đổi l n i s ớtrong việc tiếp c n các mậ ục tiêu, đối tượng khách hàng tiềm năng Dựa trên việc phân tích v ềnhân kh u h c, thói quen hoẩ ọ ạt động tr c tuy n hay nh ng n i dung qu ng cáo khách hàng ự ế ữ ộ ảhay xem để điều chỉnh thời gian và không gian cung cấp quảng cáo sao cho phù hợp [8]

Ví dụ:

- Xác định khách hàng mục tiêu Trí tu: ệ nhân tạo sẽ giúp doanh nghiệp xác định được chân dung khách hàng m c tiêu c a mình thông qua nh ng dụ ủ ữ ữ liệu tương tác trước đó AI sẽ phân tích và thống kê cho biết khách hàng nằm trong độ tuổi bao nhiêu, giới tính, công việc như thế nào… Ngoài ra, hệ thống AI còn phân tích và ghi nhớ thời gian mua hàng, tổng hóa đơn… giúp doanh nghiệp dễ dàng xác định khách hàng mục tiêu Sau khi đã xác định được khách hàng tiềm năng, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để biết được hành vi mua hàng, lịch sử duyệt web, yếu tố nhân khẩu học nhằm phân nhóm khách hàng M i nhóm s có chiỗ ẽ ến dịch ti p th và ti p c n khác nhau ph ế ị ế ậ ụthuộc vào nhu c u c a h m t cách t t nh t Tầ ủ ọ ộ ố ấ ừ đó sẽ ết đượ bi c nhóm khách hàng nào thực sự quan tâm đến sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghi p cung c p ệ ấ

- Chăm sóc khách hàng AI đượ: c nhiều doanh nghiệp ứng dụng trong quá trình xây dựng mối quan h v i khách hàng tiệ ớ ềm năng Doanh nghiệp có thể ứng dụng hệ thống bán hàng tự động để giao ti p và cung c p cho khách hàng nh ng thông tin ế ấ ữ cơ bản cần thiết Cụ thể như Tập đoàn Bưu chính Viễn Thông Việt Nam (VNPT) đang ứng dụng trợ lý ảo AI để giao ti p v i khách hàng 24/7 giúp xây dế ớ ựng được lòng tin và

18 tạo mối quan h thân thi t vệ ế ới người dùng Khi truy c p vào website c a VNPT mà ậ ủcần bất k thông tin gì, khách hàng có thỳ ể chọn trò chuy n v i trệ ớ ợ lý ảo Khi gặp những vấn đề chuyên môn, AI sẽ chuyển tr c ti p cu c trò chuyự ế ộ ện đến nhân viên chăm sóc khách hàng Nhờ đó, những thắc mắc của người dùng luôn được giải đáp nhanh chóng và mang đến cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất

1.4.6 Trí tuệ nhân tạo trong ngành s n xu ả ất.

Trong các phân xưởng, nhà máy hiện nay, con người đã có sự trợ giúp của máy móc, không nh ng gi m thi u sữ ả ể ức lao động cho con người mà còn tăng năng suất lao động, mang lại hi u qu cao v kinh t Tuy nhiên, v n còn nh ng m t h n chệ ả ề ế ẫ ữ ặ ạ ế như: có xuất hi n l i trên ệ ỗdây chuy n s n xu t khi n m t vài chi ti t c a s n phề ả ấ ế ộ ế ủ ả ẩm không được như ý, độ hoàn ch nh ỉcủa s n phả ẩm thi tho ng vả ẫn gặp trường hợp không đạt 100%, Để kh c ph c nh ng h n ắ ụ ữ ạchế trên, trí tu nhân tệ ạo đã được ứng d ng vào s n xu t v i mong mu n s n ph m sau khi ụ ả ấ ớ ố ả ẩhoàn thi n phệ ải đạt đến độ chính xác, hoàn ch nh nhỉ ất [9]

Ví dụ:

- Ngày nay, nhi u dây chuy n l p ráp không có hề ề ắ ệ thống ho c công nghặ ệ để xác định lỗi trên dây chuy n s n xu t Ngay c nh ng th có s n t i chề ả ấ ả ữ ứ ẵ ạ ỗ cũng chỉ ất cơ bả r n, đòi hỏi các kỹ sư phải xây dựng và phát triển các thuật toán để phân biệt giữa các phần khi m khuy t và các ph n hoàn thi n Ph n lế ế ầ ệ ầ ớn các hệ thống này v n không th ẫ ểtự tìm hi u ho c dung n p thông tin mể ặ ạ ới, dẫn đến vô s các xác nh n sai th c t v ố ậ ự ế ềtình trạng hàng hóa, sau đó nhân viên tại ch l i ph i ki m tra bỗ ạ ả ể ằng phương pháp thủcông B ng cách phát tri n hằ ể ệ thống này v i trí thông minh nhân t o và khớ ạ ả năng tựhọc, các nhà s n xu t có thả ấ ể tiết ki m vô s gi s n xu t b ng cách giệ ố ờ ả ấ ằ ảm đáng kể các thông tin sai lệch và s gi c n thiố ờ ầ ế ểt đ ki m soát chể ất lượng

- Ngày nay, các thu t toán x lý hình nh có th tậ ử ả ể ự động xác nh n xem m t s n phậ ộ ả ẩm đã được sản xuất hoàn hảo hay chưa bằng cách cài đặt camera tại các điểm quan trọng dọc theo sàn nhà máy

1.4.7 Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

- Công nghệ AI làm thay đổi hoàn toàn bộ mặt ngành y tế Có thể nói, y tế là lĩnh vực thiết thực nhất mà chúng ta quan tâm Những ứng dụng của AI trong y học mang lại cho con người những giá trị đáng kinh ngạc

- Ví dụ:

KẾT LUẬN

Trong thời đại hi n nay, nhân loệ ại đang chuyển mình m nh m v i s phát triạ ẽ ớ ự ển không ng ng ngh c a trí tu nhân t o Chúng ta có thừ ỉ ủ ệ ạ ể thấy những ô tô không người lái, hay thậm chí là nh ng cữ ỗ máy vượt xa s hi u bi t cự ể ế ủa con ngườ ẽ ới s s m xu t hi n sau khi ấ ệchứng ki n nh ng kế ữ ỳ tích đã xảy ra trong l ch s phát tri n c a trí tu nhân t o hàng chị ử ể ủ ệ ạ ục năm qua

CHƯƠNG II: ỨNG D NG CỤ ỦA TRÍ TU NHÂN T O TRONG NGÀNH Y T Ệ Ạ Ế

2.1 Quản lý h ồ sơ y tế và cơ sở dữ liệu [11]

Ngày nay, Trí tu nhân tệ ạo (AI) được s d ng r ng rãi trong khoa h c y tử ụ ộ ọ ế và đang chuyển đổi ngành chăm sóc sức khỏe Việc áp dụng công nghệ này trong chăm sóc sức khỏe chủ yếu được áp d ng cho chụ ẩn đoán bệnh nhân, khám phá và phát tri n thuể ốc, tương tác giữa bác sĩ và bệnh nhân, sao chép các tài liệu y tế và đơn thuốc, đồng thời cải thiện khả năng khám phá và trích xuất dữ liệu giúp điều trị cá nhân hóa.

Mặc dù lượng dữ liệu y tế ngày càng tăng được lưu trữ trong Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), nhưng dữ liệu sức kh e bỏ ệnh nhân do các ngành chăm sóc sức khỏe tạo ra có khối lượng lớn, thường không linh hoạt, khó sử dụng và cấu hình đắt tiền Bên cạnh việc đư c thu ợthập không hi u qu , nh ng dệ ả ữ ữ ệu này cũng không đầy đủ, dư thừa, không nhất quán trong libiểu diễn và có tính không đồng nh t và nhi u Ngoài ra, sấ ễ ố lượng hồ sơ sức kh e tr c tuyỏ ự ến tăng gấp đôi cứ sau 5 năm và các bác sĩ lâm sàng không thể xử lý tất cả dữ liệu này theo cách thủ công

AI giúp qu n lý các t p dả ậ ữ liệu kh ng lổ ồ như vậy và hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng điều trị cho bệnh nhân của h bằng cách tự động hóa các nhi m v và phân tích chúng m t cách ọ ệ ụ ộcó ý nghĩa Nó sẵn sàng cung cấp thông tin bất cứ khi nào và bất cứ nơi nào cần thiết và phân lo i dạ ữ liệu theo cách cụ thể ủ c a b nh nhân Nó h a h n s mang l i chệ ứ ẹ ẽ ạ ất lượng chăm sóc s c khứ ỏe được c i thi n bả ệ ằng cách tăng năng suất, tăng tốc s c kh e kứ ỏ ỹ thuậ ố ải t s , cthiện d ch vị ụ chăm sóc cá nhân hóa và hỗ ợ việc ra quytr ết định lâm sàng với chi phí thấp

20 hơn AI có thể cải thiện năng suất bằng cách tạo các biểu diễn dữ liệu có cấu trúc về các khái niệm y tế, tính năng chức năng và mối liên hệ giữa các biến để phân tích và tự động hóa xuôi dòng

Trí tu nhân tệ ạo đóng một vai trò quan tr ng trong vi c phát tri n các máy ghi âm k ọ ệ ể ỹthuật s hố ỗ ợtr nhận dạng gi ng nói và ghi lại cuộc trò chuyện giọ ữa bác sĩ và bệnh nhân, giải cấu trúc văn bản và s dử ụng nó để thu thập thông tin liên quan trong hồ sơ y tế điệ ử ủa n t cbệnh nhân AI giúp xác định các kiểu phản ứng đối với bất kỳ phương pháp điều trị nào và thực hi n dệ ự đoán kết qu Chả ức năng này được s dử ụng để điều chỉnh các phương phápđiều tr cụ thể ị đểđáp ứng nhu cầu c a một cá nhân ủ

Công cụ AI cũng phân tích các báo cáo PDF và phân tách chúng thành các danh mục có liên quan d a trên b n ch t c a báo cáo, ch ng hự ả ấ ủ ẳ ạn như báo cáo Bệnh lý, Hình nh hoả ặc Quy trình Nó cũng có thể trích xuất dữ liệu tài liệu và kết hợp các báo cáo nhiều trang đểchúng có thể được nh n d ng nguyên v n V i thu t toán AI, nh ng hậ ạ ẹ ớ ậ ữ ồ sơ này được trình bày cho các bác sĩ lâm sàng tham gia bằng cách sử dụng bảng điều khiển

Các công c hụ ỗ trợ quyết định lâm sàng dựa trên AI đang được s dử ụng để ả c i thiện việc cung c p dấ ịch vụ chăm sóc Những công c này có th phân tích khụ ể ối lượng lớn dữ liệu để cung cấp hỗ tr chẩn đoán và hướợ ng dẫn điều tr cũng như đánh giá tiên lượng và tiến ịtriển c a bủ ệnh AI đánh giá hồ sơ củ ừa t ng b nh nhân và d ệ ự đoán nguy cơ mắc bệnh d a trên ựhồ sơ y tế trước đó và tiền sử gia đình của họ AI cũng sử dụng một lượng lớn dữ liệu và tạo ra m t b quy t c k t n i các quan sát cộ ộ ắ ế ố ụ thể ớ v i các chẩn đoán bệnh được k t lu n AI có ế ậthể đánh giá thông tin của bệnh nhân dựa trên dữ ệu tập th và có th khili ể ể ến bác sĩ lâm sàng chú ý đến các vấn đề ổi bật và tiết ki m th i gian n ệ ờ

Nghiên cứu đã chỉ ra r ng các hằ ệ thống AI có thể giúp các bác sĩ lâm sàng trích xuất dữ liệu b nh nhân có liên quan trong m t kho ng thệ ộ ả ời gian ngắn hơn mà vẫn đảm bảo độchính xác V i hớ ệ thống chăm sóc sức kh e tích hỏ ợp AI, các bác sĩ lâm sàng có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân tốt hơn và hiệu quả hơn, giúp tăng năng suất chăm sóc sức khỏe Ngoài ra, AI có th gi m t i cho ể ả ả các bác sĩ lâm sàng bằng cách th c hi n các chự ệ ức năng sau:

❖ Khai thác dữ liệu tự động:

AI trích xu t dấ ữ liệu b nh nhân t nhi u nguệ ừ ề ồn khác nhau như fax, dữ liệu lâm sàng và ghi chú c a nhà cung củ ấp, đồng thời cho phép bác sĩ lâm sàng truy cập nhanh dữ liệu bệnh nhân với l i t i thiỗ ố ểu Điều này cũng giúp nhận ra các thu t ng chính ti t l thông tin ậ ữ ế ộ