 |
| Sinh viên trường Đại học Khoa học Tự nhiên. Ảnh minh họa: Phương Lâm. |
Sáng chế do nhóm nghiên cứu thuộc trường Đại học Khoa học tự nhiên phát triển, được Văn phòng Sáng chế châu Âu (European Patent Office - EPO) cấp Bằng sáng chế số EP4432220. Bằng sáng chế cũng đã được công bố trên European Patent Bulletin ngày 8/7/2026.
Theo Đại học Quốc gia TP.HCM, sáng chế của nhóm nhà khoa học mang tên Annotation of Slice Images in Volumetric Medical Images,. Nhóm nghiên cứu thực hiện sáng chế gồm TS Lê Khánh Duy (khoa Công nghệ Thông tin) - trưởng nhóm, PGS.TS Trần Minh Triết - Phó hiệu trưởng trường Đại học Khoa học tự nhiên, cùng hai cựu sinh viên chương trình Cử nhân Tài năng khóa 2018 của khoa là Nguyễn Hồ Thăng Long và Phạm Minh Khôi, hiện là nghiên cứu sinh tại Dublin City University (Ireland).
 |
Bằng sáng chế được công bố trên European Patent Bulletin ngày 8/7/2026. |
Theo TS Lê Khánh Duy, sáng chế tập trung giải quyết bài toán gán nhãn dữ liệu ảnh chụp CT và MRI - công đoạn quan trọng trong quá trình xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống AI trong y học.
Với dữ liệu gồm nhiều lát cắt, chuyên gia phải xác định chính xác cơ quan hoặc vùng tổn thương trên từng ảnh, khiến quá trình này mất nhiều thời gian và dễ thiếu tính nhất quán giữa các lát cắt.
Để khắc phục hạn chế này, nhóm phát triển giải pháp hỗ trợ gán nhãn ảnh y tế ba chiều bằng cách kết hợp các thuật toán thị giác máy tính với phương pháp hiển thị dữ liệu.
Sau khi người dùng gán nhãn hoặc hiệu chỉnh trên một lát cắt, hệ thống sẽ tự động dự đoán và lan truyền kết quả sang các lát cắt lân cận, đồng thời hiển thị mức độ tin cậy của từng kết quả để hỗ trợ kiểm tra, hiệu chỉnh khi cần.
TS Lê Khánh Duy cho biết cách tiếp cận này giúp rút ngắn thời gian gán nhãn, đồng thời nâng cao tính nhất quán của dữ liệu huấn luyện.
Ngoài ra, điểm cốt lõi của sáng chế không nằm ở việc phát triển thêm một thuật toán AI mới, mà ở việc đề xuất phương thức tương tác hiệu quả hơn giữa con người và hệ thống trong quá trình gán nhãn dữ liệu.
Giải pháp này giúp người dùng xử lý nhanh khối lượng lớn ảnh y khoa, từ đó nâng cao hiệu quả xây dựng dữ liệu phục vụ phát triển các mô hình AI.
Nhóm nghiên cứu kỳ vọng giải pháp sẽ được tích hợp vào các phần mềm gán nhãn dữ liệu hình ảnh y tế, góp phần tạo ra nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao phục vụ nghiên cứu và phát triển các hệ thống AI trong chẩn đoán, phân tích ảnh y khoa.
Thị trường lao động thay đổi chóng mặt, để tồn tại, con người cần học tập suốt đời. Trong bối cảnh đó, tạp chí Tri Thức - Znews giới thiệu tới độc giả cuốn Học tập suốt đời của tác giả Michelle R.Weise.
Tác phẩm cung cấp cho độc giả những đánh giá về thị trường lao động tương lai, những giải pháp cho nhu cầu vừa học vừa làm đang ngày một tăng, cùng với đó là đưa ra những cách kết nối để quá trình chuyển đổi “học-làm” diễn ra thuận lợi hơn. Từ đó, tác giả nêu lên vai trò của việc học tập suốt đời.
