Nga phát triển hệ trí tuệ nhân tạo CoBrain-Analytics để chẩn đoán bệnh

01/12/2019 23:45

MTNN Nắm bắt xu thế chung toàn cầu về sử dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế, các nhà khoa học và bác sĩ Nga đang tích cực phát triển hệ CoBrain-Analytics làm trợ lý trong việc chẩn đoán và phòng bệnh.

Theo Rossiyskaja Gazeta, sắp tới, trí tuệ nhân tạo có thể cạnh tranh với bác sĩ trong chẩn đoán bệnh. Chẳng hạn, một hệ thống như vậy - CoBrain-Analytics, một nền tảng gồm dữ liệu sinh trắc học và thuật toán y tế dành cho các bác sĩ và nhà khoa học, sẽ phân tích vật liệu sinh học. Bác sĩ chỉ cần nhập kết quả phân tích vào cơ sở dữ liệu, sau đó, yêu cầu trí tuệ nhân tạo phân tích và đưa ra kết luận thay thế.

Kết quả sẽ có trong một vài giây - ông Arsenij Pozdyshev, phụ trách dự án CoBrain-Analytics chia sẻ. Điều này đặc biệt hữu ích đối với những người sống ở các vùng hẻo lánh khó tiếp cận kịp thời dịch vụ y tế.

Tiềm năng thị trường toàn cầu trong lĩnh vực này ước tính khoảng 10 tỉ đôla vào năm 2024. Rõ ràng, đây là thị trường mới nổi và có triển vọng tăng trưởng rất lớn. Ông Vladimir Soloviev, giám đốc phát triển mảng y tế của công ty Netrika cho rằng ngày nay, những phát triển thành công nhất liên quan đến phân tích hình ảnh chẩn đoán, chứ không phải vật liệu sinh học. Tuy nhiên, mạng lưới phòng thí nghiệm Liên bang Nga đang tích cực phát triển các hệ thống để giúp bác sĩ giải mã các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Được biết, trên nền tảng CoBrain-Analytics là các phòng làm việc - không gian đám mây được các nhà phát triển, bác sĩ và nhà khoa học cùng tiến hành nghiên cứu chung, xử lý khối lượng lớn dữ liệu y tế. Nền tảng này hợp tác với các ngân hàng dữ liệu sinh học và các tổ chức y tế ở Nga, nơi lưu trữ các phần mô, máu và nội tạng. Thông tin này cho phép lập các mô hình cho trí tuệ nhân tạo.

Ông Anton Aksenov, giám đốc điều hành của Tập đoàn Basis Genotech nêu ví dụ, để hiểu được tình trạng hiện tại của một người, cần tiến hành xét nghiệm máu để thu hơn 150 chỉ dấu sinh học. Thông thường, còn cần phải tiến hành phân tích di truyền trên vài chục, thậm chí hàng trăm thông số nữa để hiểu được thiên hướng mắc bệnh của một người cụ thể.

Trong khi đó, chỉ có rất ít bác sĩ có trình độ rất cao có thể so sánh tất cả các thông tin nhận được, trên cơ sở đó đưa ra chẩn đoán chính xác và dự đoán nguy cơ phát triển bệnh. Vì vậy, các hệ trí tuệ nhân tạo có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ dựa trên hàng trăm thông số để dự đoán về nguy cơ mắc các bệnh khác nhau, chắc chắn sẽ là trợ thủ đắc lực, đặc biệt là trong lĩnh vực phòng ngừa bệnh.

Vũ Trung Hương

Nguồn
Link bài gốc

;
Bình luận
Họ tên :
Email :
Lời bình :
RadEditor - HTML WYSIWYG Editor. MS Word-like content editing experience thanks to a rich set of formatting tools, dropdowns, dialogs, system modules and built-in spell-check.
RadEditor's components - toolbar, content area, modes and modules
   
Toolbar's wrapper 
 
Content area wrapper
RadEditor's bottom area: Design, Html and Preview modes, Statistics module and resize handle.
It contains RadEditor's Modes/views (HTML, Design and Preview), Statistics and Resizer
Editor Mode buttonsStatistics moduleEditor resizer
 
 
RadEditor's Modules - special tools used to provide extra information such as Tag Inspector, Real Time HTML Viewer, Tag Properties and other.
   
Mobile
TieuDe
Nhập mã bảo mật :  
Gửi bình luận
     
Mới nhất | Cũ nhất
Không tìm thấy bản ghi nào

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Bạn đọc quan tâm

Tạo 'siêu bố' vật nuôi bằng chỉnh sửa gien

Lần đầu tiên các nhà khoa học đã tạo ra được “siêu bố” heo, dê và gia súc có chất lượng như mong muốn để gây giống vì chúng chỉ sản xuất tinh trùng mang đặc điểm di truyền của động vật hiến tặng.

Scroll

Kênh thông tin giới trẻ - gioitrenews.com