Môn nhập môn ngành hệ thống thông tin quản lý Đề tài Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (ai) trong lĩnh vực y tế

HỒ CHÍ MINH KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ TIỂU LUẬN NHÓM MÔN: NHẬP MÔN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI TRONG LĨNH VỰC Y TẾ TP... 14 PHẦN 4: GI

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

TIỂU LUẬN NHÓM

MÔN: NHẬP MÔN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

QUẢN LÝ

ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)

TRONG LĨNH VỰC Y TẾ

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2024

DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ BẢNG MÔ TẢ CÔNG VIỆC NHÓM

NƯỚC ÉP DƯA HẤU

hoàn thành

Nguyễn Xuân Quỳnh 030239230205 Làm nội dung phần 1

Tổng hợp nội dung Làm mục lục, tài liệu tham khảo

20%

Nguyễn Phương Anh 030239230010 Làm nội dung phần 4

Làm Powerpoint

20%

Đặng Thị Kim Phương 030239230192 Làm nội dung phần 2

Làm Powerpoint Làm bìa, căn chỉnh Word

20%

Bùi Thị Thạch Thảo 030239230215 Làm nội dung phần 3

Tổng hợp nội dung cho Powerpoint

20%

Cao Thị Hà Trang 030239230259 Làm nội dung phần 4

Tổng hợp nội dung cho Powerpoint

20%

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH 3

PHẦN 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) 4

1.1 Định nghĩa về Trí tuệ nhân tạo (AI) 4

1.2 Quá trình phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) 4

1.3 Ưu điểm 6

1.4 Nhược điểm 6

PHẦN 2: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG LĨNH VỰC Y TẾ, CHĂM SÓC SỨC KHỎE 8

2.1 Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế 8

2.2 Lợi ích khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực y tế 8

2.3 Khó khăn khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực y tế 10

PHẦN 3: CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONH LĨNH VỰC Y TẾ CỦA VINBRAIN 11

3.1 Giới thiệu về VinBrain 11

3.2 Các sản phẩm của VinBrain 12

3.3 Thành tựu VinBrain đạt được khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) 14

3.4 Thách thức VinBrain phải đối mặt khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) 14

PHẦN 4: GIẢI PHÁP CHO CTCP VINBRAIN PHÁT TRIỂN HƠN TRONG VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG LĨNH VỰC Y TẾ 16

TÀI LIỆU THAM KHẢO 17

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1: Tóm tắt quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo Trong mỗi giai đoạn có danh sách các nhà khoa học Trí tuệ nhân tạo tiêu biểu 5

PHẦN 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)

1.1 Định nghĩa về Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo AI được kết hợp bởi hai từ Artificial và Intelligence Trong

đó, “Artificial” nghĩa là sự vật do con người tạo ra và “Intelligence” là sự thông minh Kết hợp lại, “Artificial Intelligence” hay AI có thể được định nghĩa là công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là máy tính học hỏi và tư duy, suy nghĩ như bộ não con người

Theo IBM: “Trí tuệ nhân tạo, hay AI là công nghệ cho phép máy tính và máy móc mô phỏng trí thông minh và khả năng giải quyết vấn đề của con người.”

Join McCarthy – người đầu tiên đưa cụm từ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) thành một khái niệm khoa học trong một hội thảo tai Dartmouth College, 1956 Ngày nay, công nghệ AI là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi từ quá trình tự động hóa robot đến người máy (Lev Craig, Nicole Laskowski, Linda Tucci, 2024) (Nguyễn Thanh Thủy, Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu, Nguyễn Trí Thành, n.d.)

1.2 Quá trình phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI)

Hình 1: Tóm tắt quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo Trong mỗi giai đoạn có danh sách các nhà khoa học Trí tuệ nhân tạo tiêu biểu (Nguyễn Thanh Thủy, Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu,

Nguyễn Trí Thành, n.d.)

Giai đoạn khỏi đầu 1940-1956: Ý tưởng về AI bắt đầu xuất hiện khi nhà toán học

Alan Turing đặt ra câu hỏi liệu máy móc có thể suy nghĩ hay không Năm 1950, ông

đã phát triển Turing Test để đánh giá khả năng trí tuệ của máy móc Và năm 1956, hội thảo Dartmouth được coi là mốc khởi đầu chính thức của AI

Giai đoạn phát triển 1956-1974: AI phát triển mạnh mẽ với các chương trình như

Logic Theorist và General Problem Solver Nhiều nghiên cứu về học máy và các thuật toán tìm kiếm được thực hiện

Giai đoạn khó khăn 1974-1980: Nhiều dự án AI thất bại do thiếu tài nguyên và khả

năng tính toán Các nhà khoa học máy tính phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn tại trợ từ chính phủ và sự quan tâm của công chúng với trí tuệ nhân tạo giảm xuống

Giai đoạn bùng nổ 1980-1987: AI hồi sinh với sự phát triển của "Hệ thống chuyên

gia", máy Lisp và máy tính song song

Giai đoạn khó khan thứ 2 1980-1993: Các nhà đầu tư và chính phủ ngừng tài trợ

cho nghiên cứu AI vì chi phí cao nhưng kém hiệu quả Hệ thống chuyên gia như XCON rất hiệu qua về mặt chi phí

Giai đoạn mới 1993-2010: AI tiến bộ vượt bậc kết hợp với các lĩnh vực như học

sâu (Deep learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Sự gia tăng dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán mở ra nhiều cơ hội mới

Giai đoạn hiện nay 2010-nay: AI đã có những tiến bộ vượt bậc nhờ sự phát triển

của học sâu, dữ liệu lớn, và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) Các công nghệ như mạng nơ-ron sâu có những bước tiếng ấn tượng trong nhiêu lĩnh vực Và AI trở nên quen thuộc trong đời sống hằng ngày (Lịch sử của trí tuệ nhân tạo - Những cột mốc đáng nhớ, 2024)

1.3 Ưu điểm

Tăng năng suất và tiết kiệm thời gian: Hệ thống AI có tốc độc xử lý cực

nhanh và chính xác nhờ vào phần cứng mạnh mẽ, hỗ trợ thu thập thông tin và xư lý trong thời gian thực giảm thiểu sự can thiệp của con người AI có khả năng làm việc liên tục mà không cần nghỉ ngơi, đảm bảo hiệu quả làm việc cao

Độ chính xác cao: Trí tuệ nhân tạo AI có khả năng giảm thiểu tối đa các sai

sót do yếu tố chủ quan của con người gây ra Đưa ra quuyết định dựa trên phân tích

dữ liệu khách quan, đảm bảo tính chính xác cao Trí tuệ nhân tạo AI còn giúp con người xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra kết luận chính xác

Xử lý dữ liệu lớn: AI có khả năng xử lý, phân tích khối lượng dữ liệu khổng

lồ nhanh chóng và chính xác, hỗ trợ ra quyết định

Tùy chỉnh cá nhân hóa: Hệ thống AI nâng cao trải nghiệm người dùng bằng

cách cá nhân hóa tương tác và phân phối nội dung trên nền tảng kỹ thuật số

Ví dụ, đối với nền tảng thương mại điện tử, mô hình AI phân tích hành vi của người dùng để đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích của từng cá nhân, tăng sự hài lòng

và tương tác của khách hàng

Tối ưu hóa quy trình: AI được dùng để hợp lý hóa và tự động hóa những quy

trình phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau

Ví dụ, mô hình AI xác định tình trạng kém hiệu quả và dự đoán điểm nghẽn trong quy trình sản xuất Ở lĩnh vực năng lượng, chúng dự báo nhu cầu điện và phân bổ nguồn cung theo thời gian thực hiệu quả (Trí tuệ nhân tạo là gì? Lợi ích, ứng dụng

AI vào thực tế hiện nay, n.d.)

1.4 Nhược điểm

Chi phí cao: Khả năng tạo ra và duy trì có thể tiêu tốn rất nhiều chi phí do AI

hoạt động trên phần cứng và phần mềm mới nhất để luôn cập nhật và đáp ứng yêu cầu mới nhất

Gia tăng tỷ lệ thất nghiệp: Khả năng của AI trong lĩnh vực tự động hóa sẽ

khiến rất nhiều việc làm có tính lặp đi lặp lại bị thay thế, dẫn đến việc người lao động sẽ không còn cần thiết

Tăng tình trạng bất bình đẳng xã hội: Thời gian làm việc của người lao động

giảm đi, do đó đóng góp của họ vào sản phẩm giảm đi, dẫn tới phần giá trị mà người lao động được nhận giảm đi, trong khi đó phần giá trị của người máy tăng lên

Vấn đề đạo đức: Việc phát triển nhanh chóng của AI có thể khiến con người

bị tụt lùi so với máy móc Để máy thông minh tự trị có thể phản ứng được với các tình huống mới, phần mềm máy thông minh cần có đặc trưng “mã tự cải biên” (Selfmodified code) Khi lỗi trong mã tự cải biên không kiểm soát được sẽ dẫn tới máy thông minh ở trình độ cao sẽ không kiểm soát được chính mình (NCS Vũ Thị Linh, n.d.)

1.5 Các loại AI hiện nay

Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine): Loại công nghệ AI này phân

tích những động thái khả thi của chính nó và đối thủ và hành động chiến lược nhất Một ví dụ là Deep Blue-chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kì thủ thế giới Garry Kasparov vào những năm 1990

Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế: Kết hợp các cảm biến môi trường xung

quanh công nghệ AI này có thể dự đoán được tình huống và đưa ra những bước hành động tối ưu cho thiết bị Sau đó chúng sẽ được sử dụng để đưa ra hành động trong bước tiếp theo

Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo: Công nghệ AI này có thể tự mình suy nghĩ và

học hỏi những thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó lên một việc cụ thể Loại công nghệ AI này chưa khả thi trong thời gian hiện tại

Tự nhận thức: Lúc này cả hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức và

hành xử như con người Chúng thậm chí còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác (Domin Võ, 2024)

PHẦN 2: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG LĨNH VỰC Y TẾ, CHĂM SÓC SỨC KHỎE

2.1 Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế

Chuẩn đoán hình ảnh

Các thuật toán học sâu có khả năng phân tích các hình ảnh y tế như X-quang, MRI,

CT để phát hiện các bất thường chẳng hạn như khối u, tổn thương não AI cung cấp chẩn đoán nhanh chóng và chính xác, hỗ trợ các bác sĩ trong việc xác định bệnh lý ngay từ giai đoạn sớm

Hỗ trợ phát hiện bệnh sớm

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, giúp bác sĩ đưa ra các quyết định điều trị dựa trên phân tích dữ liệu lớn từ các hồ sơ bệnh

án của từng đối tượng Các hệ thống này có thể gợi ý các phương án điều trị tối ưu

dựa trên dữ liệu cá nhân của từng bệnh nhân, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị và giảm thiểu tác dụng phụ

Quản lý bệnh viện

Trong quản lý bệnh viện, trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tối ưu hóa quy trình vận hành và quản lý tài nguyên Các hệ thống AI có thể dự báo lượng bệnh nhân từ đó giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao chất lượng dịch vụ y tế Hỗ trợ tự động hóa các quy trình hành chính như xử lý hồ sơ bệnh án, giảm bớt gánh nặng công việc cho nhân viên y tế

Phát triển và nghiên cứu y học

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế đang dần thay đổi cách thức phát triển thuốc và nghiên cứu y học Thay vì mất nhiều năm để phát hiện các loại thuốc mới, AI có thể sàng lọc hàng triệu hợp chất hóa học trong thời gian ngắn và dự đoán những loại nào có thể trở thành thuốc hiệu quả Điều này giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và tăng cường khả năng tìm ra các phương pháp điều trị mới (Ưu điểm và nhược điểm của AI trong y tế, n.d.)

2.2 Lợi ích khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực y tế

Chẩn đoán chính xác và nhanh chóng

Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn, giúp nâng cao độ chính xác và tốc độ chẩn đoán Nhờ vào các thuật toán học sâu và học máy, AI có thể phân tích các mẫu phức tạp từ dữ liệu y tế như hình ảnh, X-quang, xét nghiệm và hồ sơ bệnh án Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm như ung tư, tim mạch và bệnh tiểu đường, bằng cách nhận diện các dấu hiệu ban đầu trong dữ liệu y tế

Tối ưu hóa quá trình điều trị

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế hỗ trợ bác sĩ trong việc ra quyết định lâm sàng bằng cách cung cấp các gợi ý dựa trên phân tích dữ liệu lớn Các hệ thống AI có thể tổng hợp thông tin từ hàng ngàn trường hợp để đưa ra các phương án điều trị tối ưu nhất Điều này giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn Đặc biệt trong các tình huống khẩn cấp và các ca bệnh phức tạp

Hỗ trợ nghiên cứu y học

Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu nghiên cứu trong thời gian ngắn giúp các nhà khoa học phát hiện ra các mẫu và xu hướng mà có thể

bị bỏ sót trong quá trình phân tích truyền thống AI có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như các nghiên cứu lâm sàng, dữ liệu di truyền và thông tin từ bệnh án điện tử để tìm ra các mối liên hệ phức tạp giữa các biến số Hỗ trợ tự động hóa các quy trình tốn thời gian như sàng lọc thuốc, thiết kế thí nghiệm và phân tích kết quả Đặc biệt, AI có thể sử dụng các mô hình dự đoán để xác định những hợp chất có tiềm năng trở thành thuốc mới, giúp giảm bớt thời gian và chi phí trong quá trình phát triển thuốc

Quản lý và hỗ trợ bệnh nhân

Trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân từ xa thông qua các công nghệ y tế

từ xa và thiết bị đeo thông minh Các hệ thống AI có thể theo dõi liên tục các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân để có những giải pháp hợp lý, giúp bác sĩ theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân nhanh nhất và giúp bệnh nhân nhận được sự chăm sóc kịp thời mà không cần phải đến bệnh viện (Ưu điểm và nhược điểm của AI trong y tế, n.d.)

2.3 Khó khăn khi áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực y tế

Chất lượng và số lượng dữ liệu còn hạn chế

Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động hiệu quả phụ thuộc lớn vào nguồn dữ liệu, nhưng

dữ liệu ở nước ta tuy nhiều nhưng lại bị phân tán ở các hệ thống khác nhau và thiếu tính liên kết Các cơ sở khám, chữa bệnh lưu trữ dữ liệu riêng chưa chuẩn hóa dữ liệu hoặc lưu trữ theo phương pháp truyền thống Việc chưa chuẩn hóa dữ liệu sẽ gây khó khăn trong việc tích hợp, liên thông và chia sẻ dữ liệu trong tương lai

Bảo mật và quyền riêng tư

Thông tin y tế cá nhân rất nhạy cảm, việc bảo vệ dữ liệu khỏi bị xâm nhập là một thách thức lớn Sử dụng AI trong y tế, dữ liệu có thể bị sử dụng cho mục đích thương mại mà không có sự đồng ý của bệnh nhân Ngoài ra hiện nay các quy định về bảo mật dữ liệu y tế vẫn còn nhiều bất cập

Chi phí đầu tư lớn

Để phát triển và triển khai AI trong y tế đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu lớn bao gồm việc xây dựng hệ thống hạ tầng, mua sắm phần mềm và đào tạo nhân lực đòi hỏi chi phí đầu tư lớn Về chi phí bảo trì, cập nhật hệ thống cần được cập nhật thường xuyên

là một con số không nhỏ Ngoài ra, việc mua sắm các công cụ mới cũng là vấn đề nan giải

Ảnh hưởng về văn hóa và tâm lý

Hệ thống AI trong y tế thường rất phức tạp, từ cấu trúc các mô hình học sâu đến cách thức tích hợp với các hệ thống y tế hiện có Sự phức tạp này làm cho việc hiểu

và giải thích kết quả từ AI trở nên khó khăn, ngay cả đối với các chuyên gia y tế Điều này có thể dẫn đến sự thiếu tin tưởng vào hệ thống AI hoặc sử dụng sai cách, gây ảnh hưởng đến bệnh nhân

Hạn chế thích ứng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế

AI trong y tế được lập trình và huấn luyện dựa trên các tình huống hoặc dữ liệu đã

có sẵn Do đó khả năng thích ứng với những tình huống mới hoặc bất ngờ thường

bị hạn chế Trong y tế, điều này có thể rất nguy hiểm và AI có thể không đưa ra được quyết định phù hợp hoặc thậm chí là đưa ra những gợi ý sai lầm Ngoài ra, mặc dù AI có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và tìm ra các mối liên hệ phức tạp, nhưng nó vẫn thiếu khả năng sáng tạo và suy nghĩ đột phá như con người Trong lĩnh vực y tế, sự sáng tạo và khả năng suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ là điều quan trọng để phát hiện ra các phương pháp điều trị mới hoặc đối phó với các bệnh mới xuất hiện

Vấn đề về quy định pháp lý

Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế

là sự thiếu hụt các quy định pháp lý cụ thể AI là một lĩnh vực mới và đang phát triển nhanh chóng, trong khi các khung pháp lý truyền thống nên khó đáp ứng những yêu cầu mới này Điều này tạo ra khoảng trống pháp lý khiến cho việc quản lý, giám sát khi có sự cố xảy ra trở nên phức tạp Khi xảy ra sai sót hoặc sự cố, việc xác định trách nhiệm pháp lý là một vấn đề khó khăn Trách nhiệm này có thể thuộc về