Seminar các hướng tiếp cận trong giải quyết một số vấn đề ứng dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong y khoa
Ngày 16/12/2020, tại Văn phòng LHH KH&KT tỉnh Bình Định đã diễn ra Seminar về định hướng nghiên cứu trong giải quyết một số vấn đề về ứng dụng khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo-AI trong y khoa. Tham dự có đại diện LHH KH&KT tỉnh và nhóm các Giảng viên Khoa Toán và Thống kê trường Đại học Quy Nhơn. Đây là chuỗi sự kiện được LHH KH&KT tỉnh phối hợp với Khoa Toán và Thống kê thực hiện nhằm làm rõ, chia sẽ cách tiếp cận liên quan đến các nội dung được LHH trình bày trong seminar trước vào ngày 27/11/2020 về một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI và dữ liệu lớn trong y khoa.
Tại sự kiện, Giảng viên TS. Thái Trung Hiếu trình bày hướng nghiên cứu về ứng dụng Topology trong khoa học dữ liệu. Qua tham luận cho thấy hướng kết hợp Tologogy/TDA tương đối phù hợp có thể ứng dụng trong lĩnh vực như thị giác máy tính, phân tích chuỗi thời gian, nhận diện bất thường trên hình ảnh. TDA là công cụ hỗ trợ trong phân tích các tập dữ liệu nhiều chiều và có cấu trúc phức tạp, được sử dụng để giảm chiều dữ liệu và nhận dạng nhiễu. Việc lồng ghép thuật toán MAPPER là hiệu quả trong visualize dữ liệu, giúp phân tích quan sát nhiều đặc tính, nhóm con trong tập dữ liệu lớn. Bên cạnh đó, việc kết hợp TDA với học máy, học sâu Deep Learning nâng cao độ chính xác thuật toán, xây dựng tối ưu các mô hình tính toán.
Seminar lần trước tại QNU:
https://bidiusta.binhdinh.gov.vn/news/lien-hiep-hoi/hoi-thao-ve-mot-so-ung-dung-cua-tri-tue-nhan-tao-va-du-lieu-lon-trong-y-khoa-304.html
Ứng dụng TDA trong phân tích cấu trúc protein
Một hướng tiếp cận khác đến từ Giảng viên TS. Trần Ngọc Nguyên về ứng dụng thuật toán Quasi-Newton trong học sâu đưa ra cách nhìn chi tiết trong xây dựng mô hình thuật toán này kết hợp mạng tích chập CNN để giải quyết cụ thể case study về phân tích sóng siêu âm điện tâm đồ ECG, Sensorless Drive Diagnosis. Tác giả đưa ra 1 số phân tích cụ thể việc dùng mạng 1D, 2D mạng CNN để phân loại dạng ECG cùng với ứng dụng toán học để đưa ra các mô hình tối ưu. Nghiên cứu dùng thuật toán tối ưu SGD trong nhận dạng ảnh, phân tích so sánh giữa 2 chiến lược Line search và Trust region liên quan đến times và batch size; tối ưu bài toán trong học tăng cường Reinforcement Learning.Dùng mạng 2D CNN trong phân loại ECG
Buổi seminar lần này giúp các bên hiểu rõ vấn đề hơn khi giải quyết các bài toán thực tế. Đồng thời, Khoa Toán và Thống kê- Đại học Quy Nhơn với thế mạnh là nền tảng toán học tốt, với nhiều chuyên gia được đào tạo bài bản có thể tiếp cận bài toán nhanh, hiệu quả nhất. LHH KH&KT tỉnh với vai trò là cơ quan tập hợp các chuyên gia, trí thức làm cầu nối, chia sẽ kinh nghiệm về tính thực tế, nhu cầu thực của xã hội. LHH KH&KT tỉnh chia sẽ thêm với các chuyên gia Khoa Toán và Thống kê về việc chuyển hóa toán học ứng dụng vào những ứng dụng cụ thể, giải quyết những vấn đề cấp bách cho xã hội, trong đó có việc đưa ra các công cụ chẩn đoán tối ưu, có thể sử dụng hiệu quả tại các cơ sở khám chữa bệnh trong tỉnh và trong nước, phù hợp với tinh thần chuyển đổi số trên các lĩnh vực theo chủ trương của nhà nước ta hiện nay. Hy vọng thời gian đến hai bên tiếp tục trao đổi để hướng đến có những ứng dụng có hàm lượng khoa học chất lượng cao và quan trọng hơn cả là làm sao xây dựng, phát triển và duy trì liên tục, làm mới sản phẩm, ứng dụng một cách hiệu quả, đáp ứng nhu cầu thực tế của cộng đồng, xã hội dựa trên những nền tảng công nghệ mới, phù hợp xu thế thời đại về khoa học dữ liệu, tính toán hiệu năng cao, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.
Các diễn giả trình bày tại Seminar
Seminar lần trước tại QNU:
https://bidiusta.binhdinh.gov.vn/news/lien-hiep-hoi/hoi-thao-ve-mot-so-ung-dung-cua-tri-tue-nhan-tao-va-du-lieu-lon-trong-y-khoa-304.html
Tác giả bài viết: Bình Minh
Ý kiến bạn đọc
Bạn cần đăng nhập với tư cách là Thành viên chính thức để có thể bình luận
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
