lylyz
Thành viên gắn bó 01626265454
Ghi danh : 17/02/2017
Bài viết : 2175
Xu : 34756
Được thích : 23
Ý thức : Tốt
Giới tính : 
Tuổi : 26
Đến từ : Hà Nội
Chỉ cần sử dụng điện thoại thông minh hoạt động trên hệ điều hành iOS và Android, người dùng có thể hiểu được ý nghĩa của kết quả xét nghiệm, ý nghĩa của từng chỉ số và hoàn toàn có thể nắm được tình trạng cơ thể của bản thân nhờ AI của ứng dụng mà không cần sự trợ giúp của bác sĩ.
Sáng nay (31/7) tại buổi ra mắt ứng dụng Đọc Xét Nghiệm – nhận diện chỉ số xét nghiệm Dr. Vivi, ông Nguyễn Hữu Nội – giám đốc công nghệ, Công ty TNHH My Health, cho biết, thực tế khảo sát cho thấy, mỗi người đều có nhu cầu biết được ý nghĩa của các chỉ số sau khi làm các xét nghiệm.
Tuy nhiên, khi đọc kết quả xét nghiệm, các bác sĩ thường tập trung để ý những chỉ số biểu thị tình trạng mất cân bằng của người bệnh. Nhưng với những chỉ số bình thường, người bệnh cũng có nhu cầu được hiểu ý nghĩa của chúng. Việc này đôi khi gây mất thời gian khi bệnh nhân hỏi, còn bác sĩ thì không kiên nhẫn trả lời.
Phát biểu về triển vọng tương lai, đại diện phía Đội ngũ phát triển cho biết, ứng dụng này chỉ là một phần trong giai đoạn phát triển chiến lược của My Health, với đích đến cuối cùng là siêu AI (trí tuệ nhân tạo). Tới giai đoạn đó, người sử dụng ứng dụng Dr.ViVi sẽ được AI đưa ra kết luận, chuẩn đoán dựa vào một kho dữ liệu cơ sở khổng lồ được kết nối với nhiều kho dữ liệu của các bệnh viện lớn.
Đồng thời, người sử dụng sẽ tránh được tình trạng đọc những kết luận khô khan, đầy ngôn từ chuyên môn nhờ chức năng giọng nói ảo, hay AI có thể kết nối người dùng nói chuyện trực tiếp với các chuyên gia đầu ngành về lĩnh vực mà cơ thể người bệnh đang mắc phải.
Tuy nhiên, Bà Lê Thị Lan – Trưởng phòng Thị giác máy tính, viện Nghiên cứu quốc tế MICA cũng thừa nhận giai đoạn này phải mất từ 8-10 năm mới có thể đạt tới.
“Vì library google số hóa chỉ tham khảo chứ ko phát triển được bởi vậy chúng tôi phải tự phát triển cái của riêng mình: Hệ thống trí tuệ nhân tạo, học máy và khai phá dữ liệu trong lĩnh vực y tế.
Ở giai đoạn 1(giai đoạn đầu) gặp nhiều khó khăn về mặt dữ liệu, vấn đề về thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu đòi hỏi số lượng dữ liệu mẫu học nhiều, không thể nhanh hơn được”, bà Lan cho hay.
(Nguồn: Thuonghieucongluan)
Sáng nay (31/7) tại buổi ra mắt ứng dụng Đọc Xét Nghiệm – nhận diện chỉ số xét nghiệm Dr. Vivi, ông Nguyễn Hữu Nội – giám đốc công nghệ, Công ty TNHH My Health, cho biết, thực tế khảo sát cho thấy, mỗi người đều có nhu cầu biết được ý nghĩa của các chỉ số sau khi làm các xét nghiệm.
Tuy nhiên, khi đọc kết quả xét nghiệm, các bác sĩ thường tập trung để ý những chỉ số biểu thị tình trạng mất cân bằng của người bệnh. Nhưng với những chỉ số bình thường, người bệnh cũng có nhu cầu được hiểu ý nghĩa của chúng. Việc này đôi khi gây mất thời gian khi bệnh nhân hỏi, còn bác sĩ thì không kiên nhẫn trả lời.
Ứng dụng Dr.ViVi là sản phẩm hoàn toàn miễn phí, tương thích được với các thiết bị di động thông minh hệ điều hành Android và iOS
Phát biểu về triển vọng tương lai, đại diện phía Đội ngũ phát triển cho biết, ứng dụng này chỉ là một phần trong giai đoạn phát triển chiến lược của My Health, với đích đến cuối cùng là siêu AI (trí tuệ nhân tạo). Tới giai đoạn đó, người sử dụng ứng dụng Dr.ViVi sẽ được AI đưa ra kết luận, chuẩn đoán dựa vào một kho dữ liệu cơ sở khổng lồ được kết nối với nhiều kho dữ liệu của các bệnh viện lớn.
Đồng thời, người sử dụng sẽ tránh được tình trạng đọc những kết luận khô khan, đầy ngôn từ chuyên môn nhờ chức năng giọng nói ảo, hay AI có thể kết nối người dùng nói chuyện trực tiếp với các chuyên gia đầu ngành về lĩnh vực mà cơ thể người bệnh đang mắc phải.
Tuy nhiên, Bà Lê Thị Lan – Trưởng phòng Thị giác máy tính, viện Nghiên cứu quốc tế MICA cũng thừa nhận giai đoạn này phải mất từ 8-10 năm mới có thể đạt tới.
“Vì library google số hóa chỉ tham khảo chứ ko phát triển được bởi vậy chúng tôi phải tự phát triển cái của riêng mình: Hệ thống trí tuệ nhân tạo, học máy và khai phá dữ liệu trong lĩnh vực y tế.
Ở giai đoạn 1(giai đoạn đầu) gặp nhiều khó khăn về mặt dữ liệu, vấn đề về thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu đòi hỏi số lượng dữ liệu mẫu học nhiều, không thể nhanh hơn được”, bà Lan cho hay.
(Nguồn: Thuonghieucongluan)
