Page 340 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL

như Vinbigdata (Pham et al., 2022) cũng là nguồn nên được khai thác để phát
triển các tri thức hỗ trợ cho y tế. Các dữ liệu hình ảnh này là nguồn cung cấp
quan trọng cho các hệ thống y tế thông minh phân tích trên ảnh y khoa. Trong
các nghiên cứu trong tương lai, chúng ta có thể kết hợp với các loại dữ liệu
khác có thể giúp nâng cao độ hiệu quả chẩn đoán. Các ứng dụng và giải pháp
ứng dụng ở ĐBSCL có thể phát triển thêm từ các nguồn dữ liệu thu thập từ
các ứng dụng di động thông qua các ứng dụng theo dõi sức khỏe. Các hệ
thống IoT lưu lại lịch sử thông số sức khỏe con người mỗi ngày cũng là nguồn
dữ liệu quý cho việc phân tích theo hướng cá nhân hóa. Các dịch vụ y tế trực
tuyến để chăm sóc sức khỏe từ xa, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán
và dự báo bệnh lý. Các giải pháp này có thể giúp cải thiện chất lượng dịch vụ
y tế, tăng cường tiếp cận và giảm thiểu thách thức đối mặt trong lĩnh vực y tế
ở ĐBSCL.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra việc triển khai những giải thuật nhỏ không
yêu cầu cấu hình quá cao đã được huấn luyện sẵn từ các trung tâm nghiên cứu
có thể hỗ trợ cho việc giải quyết thiếu thốn nguồn nhân lực chuyên môn, thiếu
trang thiết bị hỗ trợ hiện đại. Thông qua những ứng dụng các phần mềm phân
tích ảnh y khoa và giải thích kết quả của các mô hình máy học có thể giúp
cho các nhân viên y tế ở vùng sâu, vùng xa có công cụ đa dạng để học tập
thêm kinh nghiệm và hỗ trợ cho việc quyết định các giai đoạn chẩn đoán và
điều trị cho bệnh nhân. Những kết quả chẩn đoán được tạo ra các mô hình học
máy trước đó là hộp đen. Tuy nhiên, với việc ra đời của các thuật toán giải
thích kết quả đã thực sự mở ra bước đột phá cho việc ứng dụng giải thích
những vùng bệnh được chẩn đoán bởi các mô hình máy học.

16.4 KẾT LUẬN

Sức khỏe luôn là mối quan tâm hàng đầu và được con người đầu tư rất
nhiều. Muốn phát triển bền vững kinh tế - xã hội cần có những chính sách ưu
tiên cho việc chăm sóc và bảo vệ tốt sức khỏe. Chúng ta cũng đang hưởng lợi
từ sự phát triển hiện nay của ngành công nghệ thông tin và đang ứng dụng
rộng rãi vào khoa học đời sống. Trong chương này, chúng tôi đã khảo sát
đánh giá những kỹ thuật máy học có thể phát triển để áp dụng nâng cao sức
khỏe phục vụ ứng dụng cho phát triển y tế ở ĐBSCL. Với sự phát triển của
trí tuệ nhân tạo có thể đem đến nhiều tiềm năng hơn nữa cho việc ứng dụng
các kỹ thuật này chăm sóc con người. Tuy nhiên, những trở ngại về máy móc,
cơ sở hạ tầng và nguồn nhân lực có chuyên môn sâu cần phải được khắc phục
và cải thiện để vùng ĐBSCL tận dụng tối đa những tiến bộ khoa học áp dụng
vào cuộc sống.

326