Đồ Án cá nhân Đề tài Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) vào lĩnh vực y tế và giáo dục môn học tin học Ứng dụng

LỜI NÓI ĐẦU Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo – AI đã và đang trở thành một trong những công nghệ tiên phong, có khả năng thay đổi toàn diện các lĩnh vực

ĐẠI HỌC DUY TÂN TRƯỜNG KHOA HỌC MÁY TÍNH



ĐỒ ÁN CÁ NHÂN

Đề Tài: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực y tế và giáo dục

Môn Học: Tin Học Ứng Dụng

GIẢNG VIÊN : ThS HOÀNG PHI CƯỜNG

SINH VIÊN THỰC HIỆN:

Mã số SV : 30206655333

Họ Tên SV : Nguyễn Phùng Kim Trâm

Đà Nẵng, … /20…

LỜI NÓI ĐẦU

Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (Trí tuệ nhân tạo – AI)

đã và đang trở thành một trong những công nghệ tiên phong, có khả năng thay đổi toàn diện các lĩnh vực từ kinh tế, giáo dục, y tế đến đời sống xã hội Với khả năng học hỏi, suy luận và tự ra quyết định, AI không chỉ giúp nâng cao hiệu suất làm việc mà còn mở ra những tiềm năng mới cho các ngành công nghiệp hiện đại

Đề tài về trí tuệ nhân tạo luôn thu hút sự quan tâm đặc biệt bởi tính ứng dụng thực tiễn và tầm ảnh hưởng sâu rộng của nó Từ các khuôn mặt nhận dạng hệ thống, chatbot hỗ trợ khách hàng, đến xe tự lái hoặc phân tích dữ liệu y tế, AI ngày càng chứng minh vai trò quan trọng trong công việc định hình tương lai công nghệ

Với mục tiêu nghiên cứu và ứng dụng AI vào các vấn đề thực tiễn, đồ án này sẽ tập trung vào việc sử dụng AI trong lĩnh vực y tế và giáo dục

Thông qua công việc nghiên cứu này, em hy vọng có thể đóng góp một phần nhỏ vào sự phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đồng thời nâng cao nhận thức và kiến thức chuyên môn về công nghệ tiên tiến này

Chương 1 Tổng quan

1 Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo

2 Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo AI

2.1 Giai đoạn khởi đầu

2.2 Thời kì sơ khai của AI

2.3 Những “mùa đông AI” và bước chuyển mình 2.4 Kỉ nguyên AI hiện đại

2.5 Thử thách và tương lai của AI

3 Một số khái niệm cơ bản

Chương 2 Nội dung đề tài

4 Ứng dụng AI vào lĩnh vực y tế

1.1 AI ứng dụng trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh

1.2 AI ứng dụng trong chụp X-quang

1.3 AI ứng dụng trong Robot y học

1.4 AI ứng dụng trong hồ sơ sức khỏe điện tử

1.5 AI ứng dụng trong quản lý khám, chữa bệnh

1.6 AI ứng dụng trong việc phát triển thuốc mới

5 Ứng dụng AI vào lĩnh vực giáo dục

2.1 AI ứng dụng trong việc hỗ trợ giáo viên

2.2 AI ứng dụng trong việc cá nhân hóa học tập

2.3 AI ứng dụng trong việc ghi lại và xem lại bài giảng

2.4 AI ứng dụng trong việc giám sát thi cử

2.5 AI ứng dụng trong việc dạy học trực tuyến

Chương 3 Kết luận

Chương 1 Tổng quan

1 Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ mang tính cách mạng nhất của thế kỷ 21, mở ra những cơ hội vô tận và đồng thời đặt ra nhiều công thức sơ cấp cho các loại nhân Với khả năng học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, AI không chỉ thay đổi cách chúng ta làm việc mà vẫn định hình lại cách chúng ta sống và tương tác với thế giới Từ lĩnh vực y tế, giáo dục, đến công nghiệp và giải trí, AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại Tuy nhiên, cùng với sự phát triển nhanh chóng này, các câu hỏi về đạo đức, quyền riêng tư và tác động lâu dài của AI lên xã hội vẫn đang là chủ đề được thảo luận sôi nổi Vì vậy, việc hiểu rõ về AI, những lợi ích và công thức mà nó mang lại là điều cần thiết để chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này ở tương lai

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ yêu cầu trí thông minh của con người Nhiệm vụ này bao gồm học hỏi từ dữ liệu (machine learning), hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, ra quyết định và thậm chí là sáng tạo Mục tiêu của AI không chỉ là mô phỏng mà còn nâng cao năng lực của con người, giúp giải quyết những vấn đề mà trước đây nhiều người cho là bất khả thi

Có rất nhiều loại AI đang được phát triển, chúng thường được chia thành hai loại chính:

- Trí tuệ nhân tạo thu gọn (AI hẹp) : Đây là loại AI tập trung vào công việc

thực hiện một công cụ nhiệm vụ có hiệu quả cao, tạo hạn như hỗ trợ lý lý

ảo (Siri, Alexa), hệ thống mẹo ý (Netflix, Amazon ), hoặc dự đoán y khoa

- Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI) : Đây là loại AI có khả năng thực

hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được Mặc dù

General AI vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và chưa đạt được, nó là mục tiêu dài hạn của nhiều nhà khoa học và kỹ sư

2 Lịch sử phát triển

Ý tưởng về việc chế tạo máy móc có khả năng suy nghĩ như con người không phải là mới Nó đã xuất hiện từ thời cổ đại Nhà học Hy Lạp Aristotle (384–

322 TCN) đã đặt nền tảng cho học logic, một trong những yếu tố cốt lõi của

AI hiện đại Trong thời Trung cổ, những máy móc tự động được thiết kế để nắm bắt các hành vi của con người hoặc động vật, mặc dù hạn chế như các

cơ chế đồng hồ phức tạp, đã kích thích trí tưởng tượng của nhiều nhà khoa học

Vào thế kỷ 17, René Descartes và Blaise Pascal đã đặt nền móng cho khoa học tính toán, khi Gottfried Wilhelm Leibniz phát triển hệ thống nhị phân –

cơ sở cho các máy tính hiện đại Tuy nhiên, những ý tưởng về trí tuệ nhân tạo thực sự bắt đầu được hình thành rõ hơn vào thế kỷ 20, khi con người bắt đầu hiểu rõ hơn về bản chất của tư duy và thông tin

2.1.Giai đoạn khởi đầu (1940–1950)

Sự phát triển của máy tính ở giữa thế kỷ 20 đã mở đường cho AI trở thành một lĩnh vực khoa học chính thức Alan Turing, nhà toán học người Anh, được coi là cha sinh của trí tuệ nhân tạo Trong bài báo nổi tiếng “Máy tính

và trí tuệ” năm 1950, Turing đã đặt câu hỏi “Máy móc có thể suy nghĩ

không?” và giới thiệu Turing Test – một phương pháp đánh giá khả năng trí tuệ của máy tính

Cùng thời điểm, John von Neumann và những người khác đã phát triển

chương trình kiến trúc máy tính lưu trữ, tạo điều kiện cho việc thiết lập các thuật toán thông tin minh Tuy nhiên, AI khi đó vẫn chỉ là lý thuyết

2.2.Thời kỳ sơ khai của AI (1956–1974)

Năm 1956 được coi là năm ra đời chính thức của trí tuệ nhân tạo, khi diễn ra Dartmouth diễn ra tại Mỹ Tại đây, John McCarthy (người đặt ra thuật ngữ

“Trí tuệ nhân tạo”), Marvin Minsky, Allen Newell và Herbert Simon đã có điểm nhìn về AI như một lĩnh vực khoa học độc lập

Trong những năm 1950 và 1960, các nhà nghiên cứu đã đạt được nhiều tiến

bộ trong việc phát triển các giải pháp kỹ thuật giải quyết vấn đề và chứng

minh định lý Ví dụ, chương trình Logic Theist of Newell và Simon được coi

là chương trình AI đầu tiên, có khả năng chứng minh cơ sở logic định nghĩa Tuy nhiên, các hệ thống AI trong giai đoạn này đều dựa trên các phương pháp suy luận logic cứng nhắc, khiến chúng không thể xử lý các vấn đề phức tạp hoặc không chắc chắn Câu lạc bộ ban đầu chuyển tiếp thành sự thất vọng

2.3.Những “mùa đông AI” và bước chuyển mình (1974–1990)

Từ hỗ trợ giữa những năm 1970 đến cuối những năm 1980, AI trải qua hai

“mùa đông” – giai đoạn mà nguồn tài và sự quan tâm đối với AI giảm mạnh Nguyên nhân chính là kỳ vọng không thực tế về khả năng của AI, cộng với những chế độ giới hạn về công nghệ tính toán và dữ liệu

Mặc dù vậy, một số bước quan trọng vẫn diễn ra Các hệ chuyên gia (hệ thống chuyên gia) – chương trình mô phỏng khả năng suy luận của chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể – đã được phát triển và ứng dụng trong y học, tài chính và công nghiệp Cũng trong giai đoạn này, các nhà nghiên cứu bắt đầu tập trung vào máy học (machine learning), sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất của hệ thống AI

2.4.Kỷ Nguyên AI hiện đại (1990 đến nay)

Từ những năm 1990, sự tiến bộ vượt bậc của phần cứng máy tính, đặc biệt là

sự ra đời của vi xử lý mạnh mẽ và hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn, đã làm sống lại sự phát triển của AI Các thuật toán học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron nhân tạo (mạng lưới thần kinh nhân tạo) đã tạo ra một cách mạng phức tạp trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và ngôn ngữ Năm 1997, IBM Deep Blue đã đánh bại Garry Kasparov, nhà vô địch cờ vua, đánh dấu một bước trong lịch sử AI Tiếp đó, vào năm 2011, Watson của IBM đã chiến thắng trong cuộc thi Jeopardy, và năm 2016, AlphaGo của Google DeepMind đã đánh bại kỳ thủ cờ vây đầu thế giới Lee Sedol

Hiện nay, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống, từ hỗ trợ ảo như Siri và Alexa, đến xe tự lái, hệ thống sản xuất của Netflix và ứng dụng trong học tập, giáo dục và nghiên cứu khoa học

2.5.Thử thách và tương lai của AI

Dù đạt được nhiều thành tựu, AI vẫn đối mặt với nhiều thách thức Một trong những vấn đề lớn nhất là tôn giáo và quyền riêng tư, khi AI ngày càng có thể

sâu sắc hơn vào cuộc sống con người Ngoài ra, nguy cơ mất việc làm tự động hóa và phát triển của các hệ thống AI không minh bạch cũng gây lo sợ Tuy nhiên, tương lai của AI vẫn rất hứa hẹn Các nhà nghiên cứu đang phát triển AI để giải quyết các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu, y học chính xác và khám phá không gian Công nghệ này không chỉ mang lại lợi ích kinh

tế mà còn có tiềm năng thay đổi cách người ta nhìn nhận về trí tuệ và sự sáng tạo

Thực ra trí tuệ nhân tạo AI được ra đời không hề sớm như đã nói, nhưng nó

là thành quả tất yếu của sự phát triển khoa học và công nghệ, là giải pháp giải quyết những bài toán khó của sự phát triển loài người trong tương lai Dưới đây chúng ta cùng điểm lại những cột mốc của lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo AI

Ngày nay, việc tiếp tục nghiên cứu và cải tiến trí tuệ nhân tạo AI về các công nghệ nền tảng đã thể hiện rõ trong các kỹ năng tự động hóa và lý luận có thể được tích hợp trong điện thoại, máy tính và máy móc… Trí tuệ nhân tạo AI theo cách nào đang trở thành một thực tế nền tảng của thế giới hiện nay Công việc ban đầu này đã mở đường cho tự động hóa và lý luận chính thức

mà chúng ta thấy trong các máy tính ngày nay, bao gồm các hệ thống hỗ trợ quyết định và hệ thống tìm kiếm thông minh có thể được thiết kế để bổ sung

và tăng cường khả năng của con người

Chương 2 Nội dung đề tài

1 Ứng dụng AI vào lĩnh vực y tế

1.1.AI ứng dụng trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh

Sai sót trong quá trình chẩn đoán y tế vẫn đang là một vấn đề đáng lo ngại,

chiếm tỉ lệ cao trong tổng số các lỗi trong lĩnh vực y tế và có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng cho bệnh nhân Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã

và đang được áp dụng để nâng cao hiệu quả chẩn đoán, đặc biệt trong lĩnh vực ung thư, mang lại kết quả nhanh chóng và chính xác Một trong những ứng dụng nổi bật là Watson của IBM, sử dụng công nghệ học máy để phân loại các khối u dựa trên đặc điểm di truyền Điều này giúp các bác sĩ xác định phương pháp điều trị tối ưu cho từng bệnh nhân

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực y tế, mang lại nhiều lợi ích cho cả bác sĩ và bệnh nhân Với khả năng xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu y tế, AI có thể phát hiện các dấu hiệu bệnh lý từ hình ảnh y tế như X-quang, MRI và CT scan với độ chính xác cao hơn Các thuật toán học sâu (deep learning) đã được áp dụng để cải thiện khả năng nhận diện và phân loại các loại khối u, từ đó giúp bác

sĩ đưa ra chẩn đoán sớm và chính xác hơn, đặc biệt là trong các trường hợp ung thư việc ứng dụng AI đã giúp giảm tới 78% thời gian cần thiết cho việc sàng lọc thử nghiệm lâm sàng, từ 1 giờ 50 phút xuống chỉ còn 24 phút Kết quả chẩn đoán cũng cho thấy độ chính xác cao, với tỷ lệ phù hợp đạt 96% cho ung thư phổi, 81% cho ung thư đại tràng và 93% cho ung thư trực tràng, theo nghiên cứu tại Trung tâm Ung thư toàn diện Manipal ở Bangalore, Ấn Độ Như vậy, trí tuệ nhân tạo không chỉ giảm thiểu sai sót trong chẩn đoán mà còn cải thiện đáng kể chất lượng chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân

AI còn hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu từ hồ sơ bệnh án, giúp xác định các yếu tố nguy cơ và dự đoán khả năng phát triển bệnh Việc này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả chẩn đoán mà còn giảm thiểu sai sót, góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe Với những tiến bộ không ngừng trong công nghệ, AI hứa hẹn sẽ tiếp tục định hình lại cách thức chẩn đoán bệnh trong tương lai, mang lại lợi ích to lớn cho ngành y tế và cộng đồng

1.2.AI ứng dụng trong chụp X-quang

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng trở thành một công cụ hữu ích trong việc phân tích hình ảnh X-quang, giúp phát hiện những thay đổi nhỏ mà các bác sĩ có thể không nhận ra Một ví dụ tiêu biểu là hệ thống Aidoc, được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ X-quang trong quá trình chẩn đoán Hệ thống này có khả năng nhận diện và đánh dấu tình trạng xuất huyết nội sọ cấp tính (ICH) hoặc tình trạng chảy máu não từ các hình ảnh chụp CT Nhờ vào sự hỗ trợ của Aidoc, các bác sĩ X-quang và bệnh viện có thể ưu tiên chăm sóc cho bệnh nhân một cách hiệu quả hơn, đồng thời phát hiện nhanh chóng các bất thường cấp tính trong cơ thể Việc ứng dụng AI không chỉ nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán mà còn cải thiện chất lượng điều trị, đảm bảo rằng bệnh nhân nhận được sự chăm sóc kịp thời và chính xác hơn

Tính đến tháng 8 năm 2020, hệ thống Aidoc đã quét và phân tích được

3.522.164 hình ảnh, gửi đi 880.540 thông báo và ưu tiên điều trị cho 582.007 trường hợp Điều đặc biệt là hệ thống này đã giúp tiết kiệm được 3.582.031 phút cho thời gian quay vòng Khi so sánh với quy trình First in First out (FIFO),

Aidoc đã giảm tới 60,3% thời gian chờ đợi để bệnh nhân được chụp X-quang và nhận báo cáo chẩn đoán

Ngoài ra, ứng dụng trí tuệ nhân tạo cũng đã được nghiên cứu để hỗ trợ các bác sĩ X-quang trong việc cải thiện độ chính xác khi phát hiện ung thư vú Việc chẩn đoán hình ảnh thường phụ thuộc vào mật độ mô tuyến vú; nếu mật độ này dày, khả năng chẩn đoán của bác sĩ có thể bị ảnh hưởng Tuy nhiên, với sự hỗ trợ của

AI, điều này không còn là vấn đề Độ nhạy trong việc phát hiện ung thư vú của

AI đạt tới 88,8%, trong khi bác sĩ X-quang chỉ phát hiện được 75,3% Khi bác sĩ X-quang có sự hỗ trợ từ AI, độ chính xác tăng lên đáng kể, đạt 84,8%, tức là tăng 9,5% so với khi chỉ dựa vào bác sĩ

1.3.AI ứng dụng trong Robot y học

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra mạng lưới hóa lĩnh vực y học thông qua ứng dụng trong robot y học, mang lại những bước tiến vượt bậc trong việc chăm sóc và điều trị bệnh nhân Robot y học tích hợp AI không những hỗ trợ cho bác sĩ trong các ca phẫu thuật phức tạp mà còn tham gia vào quá trình chăm sóc bệnh nhân phục hồi chức năng và quản lý y tế

Một ví dụ tiêu biểu là hệ thống robot phẫu thuật da Vinci, được trang bị AI để

hỗ trợ bác sĩ thực hiện các hoạt động phẫu thuật chính xác đến từng milimet Cung cấp khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian và cung cấp phản hồi tức thì, robot này giúp giảm thiểu nguy cơ biến chứng và rút ngắn thời gian hồi phục của bệnh nhân

Ngoài ra, AI còn được tích hợp trong robot hỗ trợ phục hồi chức năng, giúp theo dõi và điều chỉnh các bài tập phù hợp với từng bệnh nhân Các robot khác có thể học hỏi từ việc thu thập dữ liệu để cải thiện hiệu quả trong từng bước chuyển đổi

Không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ, AI phân tích robot y học còn đóng vai trò trong kỳ vọng và điều trị Một số robot có khả năng tự động hóa lấy mẫu máu hoặc tiêm thuốc, đảm bảo độ chính xác cao và giảm thiểu sai sót AI cũng giúp các robot phân tích triệu chứng bệnh này, từ đó đưa ra các mẹo điều trị hoặc cảnh báo nguy cơ

Nhờ sự kết hợp giữa AI và robot y học, ngành y tế đang hướng tới một tương lai với các phương pháp điều trị thông minh hơn, an toàn hơn và cá nhân hóa hơn Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi công nghệ này cũng đặt ra các công thức chi phí, bảo mật dữ liệu và đào tạo nhân lực y tế để làm chủ công nghệ

1.4.AI ứng dụng trong hồ sơ sức khỏe điện tử

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những cải tiến đáng kể trong công việc quản lý

và sử dụng Hồ sơ Sức khỏe Điện tử (EHR), giúp nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe và tối ưu hóa quy trình làm việc của cơ sở dữ liệu Bằng cách tích hợp

AI vào EHR, các hệ thống y tế có thể xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu y tế một cách hỗ trợ các quyết định lâm sàng sẵn sàng nhanh chóng và chính xác hơn

AI giúp tự động hóa quá trình sao chép hồ sơ, giảm tải công việc chính cho bác

sĩ và nhân viên y tế Công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có khả năng

chuyển đổi các cuộc hội thoại giữa bác sĩ và bệnh nhân thành dữ liệu có cấu trúc trong EHR, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác của thông tin Hơn nữa, dữ liệu phân tích được hỗ trợ bởi AI trong hồ sơ sức khỏe để dự đoán những rủi ro có thể xảy ra và phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn Ví dụ, các thuật toán AI có thể nhận biết dấu hiệu của bệnh mãn tính hoặc biến chứng trước khi chúng trở nên nguy hiểm, từ đó giúp bác sĩ kịp thời đưa ra các biện pháp thích hợp

Ngoài ra, AI trong EHR còn hỗ trợ điều trị cá nhân hóa Bằng cách tổng hợp dữ liệu từ lịch sử y tế, thuốc đang dùng và kết quả xét nghiệm, AI có thể gợi ý các phác đồ điều trị tối ưu nhất cho từng bệnh nhân Điều này đặc biệt hữu ích trong các bệnh phức tạp như ung thư hoặc bệnh tim mạch

Tuy nhiên, việc tích hợp AI vào EHR cũng đặt ra các công thức bảo mật dữ liệu

và quyền riêng tư của bệnh nhân Hệ thống y tế cần phải chắc chắn rằng cảm biến dữ liệu này được bảo vệ một cách nghiêm ngặt, đồng thời phải đào tạo nhân viên y tế bằng cách sử dụng công nghệ AI một cách hiệu quả

Nhìn chung, AI đang biến Hồ sơ Sức khỏe Điện tử thành một công cụ mạnh mẽ, không chỉ lưu trữ thông tin mà còn hỗ trợ các quyết định lâm sàng và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe

1.5.AI ứng dụng trong quản lý khám, chữa bệnh

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả

và chất lượng quản lý y tế, chữa bệnh Cung cấp khả năng xử lý dữ liệu lớn, AI

hỗ trợ tối ưu hóa các quy trình, từ việc đặt lịch hẹn, quản lý thông tin bệnh nhân, cung cấp công việc phân nguồn bổ sung trong cơ sở y tế