[Funland] Bước tiến mới đưa trí tuệ nhân tạo vào chẩn đoán hình ảnh y tế tại Việt Nam

[vmc102]

Cụ chịu khó hỏi chị Google từ "AI and radiology and API" cũng có rất nhiều kết quả, họ ko chỉ làm rồi mà còn có bộ data dạng "supper big data" cụ nhé. Em hỏi thật, cụ có dám đi mua thuốc uống dựa trên kết quả của một cái máy?!. Cụ chắc còn trẻ. Em thì có suy nghĩ khác, chúng ta không nên phát minh ra cái họ đã làm, mà hãy nghĩ đến "ứng dụng thế nào với cái đã có".

Em nghĩ các bạn này chẳng phát minh gì, lý thuyết, mô hình training, inference, framework, mạng nơ ron, ...giờ toàn open source có đầy. Nhưng để làm ra được sản phẩm thật lại là chuyện khác. Công sức không chỉ của chuyện lập trình mà còn của cả chuyên gia về Y học rất nhiều mới ra được. Data mẫu để training mẫu thôi, làm thật cụ phải đi xin và xử lý dữ liệu rất lớn, xây dựng tinh chỉnh mạng nhiều lần những thứ như thế đòi hỏi tri thức, chuyên môn sâu và rất giỏi đấy cụ ạ

 

[tienaka]

E vào cười cái đi ra. Báo chí viết chung chung rồi các cụ suy luận đánh giá
Một số cụ thì muốn đùng cái như tây
Có tập lẫy rồi mới biết bò. Có biết bò thì mới biết đi và có đi thì mới chạy được thư các cụ

 

[atbp]

Em không biết về IT em không biết về Y học nhưng theo em hiểu cần có một kho dữ liệu hình ảnh khổng lồ của các bệnh nhân ung thư phổi, ung thư vú trên trên Thế giới và Việt Nam. Bệnh nhân nghi ngờ được BS chỉ định chụp phim , hình ảnh có được sẽ so sánh với kho dữ liệu khổng lồ kia , dựa vào kết quả tương đồng tuỳ từng mức độ BS sẽ phải chỉ định xét nghiệm thêm một số phương pháp khác để kết luận có ung thư thật hay không . Sau khi có kết quả chính xác 100% rồi sẽ đến giai đoạn điều trị tuỳ theo túi tiền của người bệnh.

 

[bau67]

Việc ứng dụng AI vào nhận dạng khuôn mặt là khá hay và tiện lợi. Nhà Cháu vừa nghỉ ở Vin Phú quốc, việc sử dụng tất cả các dịch vụ của Vin mà không cần phải đem tbeo bất kỳ giấy tờ gì làm khách nghỉ thấy rất tiện. Tuynhiên, vẫn còn những lỗi như: ở khu vực này, ở thời điểm này thì nhận diện được, nhưng chỗ khác, lúc khác thì lạ lỗi. Hơn nữa, nhân viên, hệ thống xử lý quá kém gây mất thời gian và ức chế.

 

[Đại tướng Alo]

Cái lĩnh vực này em chả biết gì hết, vào đây hóng các cụ bàn.

 

[phihanhgia]

Em nghĩ các bạn này chẳng phát minh gì, lý thuyết, mô hình training, inference, framework, mạng nơ ron, ...giờ toàn open source có đầy. Nhưng để làm ra được sản phẩm thật lại là chuyện khác. Công sức không chỉ của chuyện lập trình mà còn của cả chuyên gia về Y học rất nhiều mới ra được. Data mẫu để training mẫu thôi, làm thật cụ phải đi xin và xử lý dữ liệu rất lớn, xây dựng tinh chỉnh mạng nhiều lần những thứ như thế đòi hỏi tri thức, chuyên môn sâu và rất giỏi đấy cụ ạ

Cụ viết gần đúng, nhưng cách viết của cụ thì chỉ những người có hiểu biết nhất định mới hiểu được cụ muốn nói gì.

Ứng dụng AI trong chuẩn đoán ảnh y khoa đã có từ hơn 20 năm nay. Các lý thuyết và phần mềm open-source đã có khá nhiều.
Không biết nhóm của VIN-AI đóng góp được gì vì bài báo mang tính quảng cáo không nói chi tiết.

Hệ thống AI hỗ trợ chuẩn đoán hình ảnh kiểu (neuron network, deep learning) cơ bản sẽ có mấy phần:

1. thuật toán, phương pháp mới - cái này là khám phá khoa học thực sự.
2. thiết kế và viết phần mềm - triển khai software engineering, coding dựa trên 1. Các kỹ sư làm việc ở giai đoạn này trở đi.
3. dữ liệu lớn: số lượng lớn ảnh, cùng với kết quả đọc của người - các chuyên gia giỏi về CĐHA làm mẫu, để training hệ thống ở mục 4. Ở đây cần những chuyên gia chuẩn đoán hình ảnh tốt nhất chia sẻ kết quả.
4. dùng phần mềm chạy các mô hình khác nhau với dữ liệu lớn ở 3 để ra bộ số cho hệ thống. Đây là quá trình training. Các kỹ thuật viên trình độ cao đẳng, trung cấp làm cũng được
5. sửa đổi model, cải thiện bộ hệ số, để giảm sai số.

Vin có điểm mạnh là họ triển khai vào thực tế nhanh, dựa trên các công cụ có sẵn, và có nhiều tiền chi ra để có được dữ liệu lớn và tốt. Các nhóm khác khó có thể có được dữ liệu tốt.

Còn xét trên phương diện khoa học, đi đầu hay đóng góp cho nhân loại thì họ chưa phải là ứng viên. Đó cũng không phải là mục đích của họ.

 

[Go on]

Đọc bài của cụ thớt em thử xem cái vinbigdata này thì thấy quản lý cũng toàn các bác hàng khủng đang công tác ở các đại học Mỹ EU

Vingroup Big Data Institute - Giới thiệu

vinbdi.org

 

[Go on]

Bọn này toàn phát minh ra cái bánh xe. Mục đích PR là chính thôi, bọn tây nó ko những làm rồi, mà cung cấp cả API chỉ việc nạp tí tiền vào TK rồi đút ảnh vào nó ra kết quả, còn chữa thế nào thì tui ko biết.

Thế cứ đi mua rồi không có nền tảng, am hiểu sau tự chủ phát triển cái phức tạp hơn thì sao mà lớn được hả cụ. Tàu nó cũng phải làm vậy, sao nó ngu thế nó tìm cách làm chip, làm máy bay làm gì cứ vác tiền mua về dùng; làm thế nó có mạnh được như giờ không cụ. Bọn nước ngoài nó có bán cho công nghệ lõi đâu. Từ việc tự chủ 1 lĩnh vực sẽ lan tỏa ra lĩnh vực khác như trí tuệ nhân tạo trong quân sự. Không làm được thì cũng ko nên chửi những người ta dám nghĩ dám làm như vậy đâu cụ ạ

 

[haonam86]

Thế này mai mốt bs thất nghiệp à

Bác sỹ sau này có lẽ chỉ khám và hội chuẩn chứ còn mọi thứ chắc rô bốt làm hết kể cả phẫu thuật.

 

[iTrust]

Big Data mà dịch là dữ liệu lớn nghe cứ sao sao ấy các cụ nhỉ?

Phải dịch là “dữ liệu to” mới chuẩn, phỏng cụ?

 

[Hoàng Gia Thành]

Cái này có Vin mà sao thiếu sôi nổi nhỉ?

 

[vmc102]

Cụ viết gần đúng, nhưng cách viết của cụ thì chỉ những người có hiểu biết nhất định mới hiểu được cụ muốn nói gì.

Ứng dụng AI trong chuẩn đoán ảnh y khoa đã có từ hơn 20 năm nay. Các lý thuyết và phần mềm open-source đã có khá nhiều.
Không biết nhóm của VIN-AI đóng góp được gì vì bài báo mang tính quảng cáo không nói chi tiết.

Hệ thống AI hỗ trợ chuẩn đoán hình ảnh kiểu (neuron network, deep learning) cơ bản sẽ có mấy phần:

1. thuật toán, phương pháp mới - cái này là khám phá khoa học thực sự.
2. thiết kế và viết phần mềm - triển khai software engineering, coding dựa trên 1. Các kỹ sư làm việc ở giai đoạn này trở đi.
3. dữ liệu lớn: số lượng lớn ảnh, cùng với kết quả đọc của người - các chuyên gia giỏi về CĐHA làm mẫu, để training hệ thống ở mục 4. Ở đây cần những chuyên gia chuẩn đoán hình ảnh tốt nhất chia sẻ kết quả.
4. dùng phần mềm chạy các mô hình khác nhau với dữ liệu lớn ở 3 để ra bộ số cho hệ thống. Đây là quá trình training. Các kỹ thuật viên trình độ cao đẳng, trung cấp làm cũng được
5. sửa đổi model, cải thiện bộ hệ số, để giảm sai số.

Vin có điểm mạnh là họ triển khai vào thực tế nhanh, dựa trên các công cụ có sẵn, và có nhiều tiền chi ra để có được dữ liệu lớn và tốt. Các nhóm khác khó có thể có được dữ liệu tốt.

Còn xét trên phương diện khoa học, đi đầu hay đóng góp cho nhân loại thì họ chưa phải là ứng viên. Đó cũng không phải là mục đích của họ.

Thanks cụ
Cụ am hiểu quy trình và chi tiết hơn em.
Ý của em chỉ là 1 phần trong ý của cụ.
Bốc phét mô hình thì ai cũng nói được. Nhưng từ mớ lý thuyết đấy là cả một chặng dài với sự nỗ lực của cả việc lập trình lẫn chuyên gia Y học mới hoạt động và biến thành sản phẩm được.Đóng góp được việc chữa trị cho mọi người là quá tuyệt rồi.

 

[DidiLe]

Thế này mai mốt bs thất nghiệp à

Không.
Kho dữ liệu sẽ hỗ trợ để BS và BN ít gần nhau.

 

[Hitchhiker]

Cái này chỉ là chẩn đoán thôi chứ gốc rễ của vấn đề vẫn là chữa bệnh thế nào.

Tất nhiên nó chỉ hỗ trợ một phần câu chuyện, nhưng là phần sát gốc rồi cụ nhé

Mỗi năm Việt Nam có hơn 126.000 ca mắc mới mắc bệnh ung thư, trong số đó khoảng 94.000 người tử vong vì phát hiện quá muộn. Việt Nam cũng là một trong những quốc gia có tỷ lệ người dân đi tầm soát ung thư thấp nhất.

https://careplusvn.com/vi/tam-soat-ung-thu

 

[lạc lối]

Biết kết quả xong rồi thì sẽ khỏi K luôn hở các bác

 

[cuicui]

Toàn bài toán cổ của máy học và học sâu. Nước non gì.

 

[VNV]

Tất nhiên nó chỉ hỗ trợ một phần câu chuyện, nhưng là phần sát gốc rồi cụ nhé

Mỗi năm Việt Nam có hơn 126.000 ca mắc mới mắc bệnh ung thư, trong số đó khoảng 94.000 người tử vong vì phát hiện quá muộn. Việt Nam cũng là một trong những quốc gia có tỷ lệ người dân đi tầm soát ung thư thấp nhất.

https://careplusvn.com/vi/tam-soat-ung-thu

Thông tin cụ trích dẫn ở trên chả liên quan mấy đến việc đọc phim.

 

[Hitchhiker]

Thông tin cụ trích dẫn ở trên chả liên quan mấy đến việc đọc phim.

Ý em là hỗ trợ việc đọc phim thì giúp BS tăng công suất kết luận xét nghiệm chụp chiếu, giảm chi phí, giảm thời gian, nhiều người tầm soát sớm hơn so với hiện tại v.v và mây mây

 

[ubisapro]

Hướng tới cuộc CMCN 4.0 ợ

 

[VNV]

Ý em là hỗ trợ việc đọc phim thì giúp BS tăng công suất kết luận xét nghiệm chụp chiếu, giảm chi phí, giảm thời gian, nhiều người tầm soát sớm hơn so với hiện tại v.v và mây mây

Lý thuyết quá, nghe cụ nói em liên tưởng đến SV mới ra trường làm nghiên cứu vâỵ.