Đánh giá năng lực Hà Nội
Đánh giá năng lực Hà Nội
Vừa qua, một sinh viên năm cuối Trường Đại học RMIT đã góp phần giải quyết một thách thức
Vừa qua, một sinh viên năm cuối Trường Đại học RMIT đã góp phần giải quyết một thách thức rất lớn, cản trở việc số hóa bệnh án tiếng Việt lâu nay. Phối hợp sát sao cùng với Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Ngiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP.Hồ Chí Minh, Phùng Minh Tuấn đã phát triển thành công một tập hợp đầu cuối để nhận diện chữ viết trên bản quét bệnh án tiếng Việt – công nghệ giàu tiềm năng hỗ trợ chủ trương đẩy mạnh số hóa bệnh án mà Chính phủ phát động từ năm 2019. Cậu sinh viên đang học năm cuối tại Khoa học và Công nghệ ở RMIT chia sẻ rằng “công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều nhưng hầu hết những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh và hiện nay có rất ít hay gần như không có phần mềm riêng cho tiếng Việt”.
“Nhận diện chữ viết tay tiếng Việt về cơ bản thách thức hơn với tiếng Anh nhiều vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp”, Tuấn cho hay. Cậu bạn mất hơn ba tháng thử-sai-thử để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử.
“Chúng tôi áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ chung quanh. Quan trọng hơn là chúng tôi phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, và CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng giúp kết quả chính xác hơn”.
Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn – Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh nhấn mạnh vào kết quả đầy hứa hẹn của công trình này. Ông cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công cuộc số hóa các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại. “Công trình mà Tuấn đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hóa hệ thống bệnh án”, Tiến sĩ Minh cho hay. “Với sự trợ giúp của máy móc trong xử lý toàn bộ bệnh án, các cơ sở y tế có thể cần chuyển sang hệ thống điện tử mà không phải thay đổi quy trình đột ngột”.
“Hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể số hóa dễ dàng sau đó.” Tiến sĩ Minh tin rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh nhân dễ dàng giữa các phòng ban sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết và tối ưu hóa điều trị,và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế. “Và quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liêu ghi chép y khoa số hóa cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau”, ông nói. “Thực tế, các bên hợp tác cùng chúng tôi là Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị và giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa”.
Với công trình này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình của bạn còn được thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế hạng A – the ACIS2020, Hội thảo AHT, cũng như Triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT.
Theo Đại học RMIT
Vừa qua, một sinh viên năm cuối Trường Đại học RMIT đã góp phần giải quyết một thách thức rất lớn, cản trở việc số hóa bệnh án tiếng Việt lâu nay. Phối hợp sát sao cùng với Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Ngiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP.Hồ Chí Minh, Phùng Minh Tuấn đã phát triển thành công một tập hợp đầu cuối để nhận diện chữ viết trên bản quét bệnh án tiếng Việt – công nghệ giàu tiềm năng hỗ trợ chủ trương đẩy mạnh số hóa bệnh án mà Chính phủ phát động từ năm 2019. Cậu sinh viên đang học năm cuối tại Khoa học và Công nghệ ở RMIT chia sẻ rằng “công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều nhưng hầu hết những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh và hiện nay có rất ít hay gần như không có phần mềm riêng cho tiếng Việt”.
“Nhận diện chữ viết tay tiếng Việt về cơ bản thách thức hơn với tiếng Anh nhiều vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp”, Tuấn cho hay. Cậu bạn mất hơn ba tháng thử-sai-thử để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử.
“Chúng tôi áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ chung quanh. Quan trọng hơn là chúng tôi phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, và CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng giúp kết quả chính xác hơn”.
Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn – Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh nhấn mạnh vào kết quả đầy hứa hẹn của công trình này. Ông cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công cuộc số hóa các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại. “Công trình mà Tuấn đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hóa hệ thống bệnh án”, Tiến sĩ Minh cho hay. “Với sự trợ giúp của máy móc trong xử lý toàn bộ bệnh án, các cơ sở y tế có thể cần chuyển sang hệ thống điện tử mà không phải thay đổi quy trình đột ngột”.
“Hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể số hóa dễ dàng sau đó.” Tiến sĩ Minh tin rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh nhân dễ dàng giữa các phòng ban sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết và tối ưu hóa điều trị,và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế. “Và quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liêu ghi chép y khoa số hóa cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau”, ông nói. “Thực tế, các bên hợp tác cùng chúng tôi là Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị và giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa”.
Với công trình này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình của bạn còn được thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế hạng A – the ACIS2020, Hội thảo AHT, cũng như Triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT.
Theo Đại học RMIT
Trả lời cho các câu 710290, 710291, 710292, 710293, 710294, 710295, 710296, 710297 dưới đây:
Ý nào sau đây thể hiện rõ nhất nội dung chính của bài đọc trên?
Đáp án đúng là: B
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Nội dung: Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào số hóa bệnh án tiếng Việt.
Chọn B.
Dựa vào đoạn 1 (dòng 1-10), thông tin nào sau đây là KHÔNG chính xác?
Đáp án đúng là: C
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Hiện tại người ta chưa phát triển được phần mềm nhận diện chữ viết tay.
Chọn C.
Cụm từ “thử-sai-thử” ở dòng 13 mô tả điều gì?
Đáp án đúng là: D
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Quá trình tuần tự thử triển khai các giả thuyết, loại bỏ dần các giả thuyết không đúng cho đến khi xác định được giải pháp tốt nhất.
Chọn D.
Vì sao nhận diện chữ viết tiếng Việt lại phức tạp hơn nhận diện chữ viết tiếng Anh?
Đáp án đúng là: B
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Do kí tự, âm điệu, dấu câu của tiếng Việt đa dạng hơn.
Chọn B.
Cụm từ “BiLSTM” ở dòng 18 chỉ:
Đáp án đúng là: B
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Một mạng lưới thần kinh nhân tạo.
Chọn B.
Theo đoạn 4 (dòng 22-29), Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh cho rằng ý nghĩa quan trọng nhất của công trình nghiên cứu của Phùng Minh Tuấn đối với quá trình số hóa bệnh viện là
Đáp án đúng là: A
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Tránh thay đổi đột ngột quy trình vận hành.
Chọn A.
Theo đoạn 5 (dòng 30-39), vì sao nghiên cứu của Phùng Minh Tuấn có thể giúp giảm bớt các xét nghiệm không cần thiết?
Đáp án đúng là: D
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Do dữ liệu số hóa có thể liên thông giữa các bộ phận trong bệnh viện.
Chọn D.
Ý chính của đoạn 5 (dòng 29-38) là gì?
Đáp án đúng là: C
Căn cứ bài đọc hiểu, phân tích.
Những ứng dụng tiềm năng của công trình nghiên cứu nhận diện chữ viết của Phùng Tuấn Minh.
Chọn C.
Tham Gia Group Dành Cho 2K7 luyện thi Tn THPT - ĐGNL - ĐGTD
>> Lộ Trình Sun 2025 - 3IN1 - 1 lộ trình ôn 3 kì thi (Luyện thi TN THPT & ĐGNL; ĐGTD) tại Tuyensinh247.com. Đầy đủ theo 3 đầu sách, Thầy Cô giáo giỏi, 3 bước chi tiết: Nền tảng lớp 12; Luyện thi chuyên sâu; Luyện đề đủ dạng đáp ứng mọi kì thi.
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Hỗ trợ - Hướng dẫn
-
024.7300.7989
-
1800.6947
(Thời gian hỗ trợ từ 7h đến 22h)
Email: lienhe@tuyensinh247.com
