Trước khi dịch bệnh diễn ra, ít ai nghĩ Trung Quốc có thể xây dựng một bệnh viện dã chiến hiện đại chỉ trong vài ngày. Năng lực công nghệ của Trung Quốc được thể hiện bằng những bệnh viện thông minh được xây dựng một cách nhanh chóng với vai trò rõ rệt của robot.
Đó là một trong hàng loạt tiến bộ công nghệ đang được ứng dụng hiệu quả trong cuộc chiến chống Covid-19. Khoa học dữ liệu (DS) làm nền tảng cho Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động và khoa học máy tính (CS) vận hành trong robot bên cạnh những công nghệ hiện đại khác.
Robot thay bác sĩ tiếp xúc với bệnh nhân
Tiến bộ đầu tiên phải kể đến là Robot có thể thay thế con người. Robot được trang bị hệ thống AI, kho dữ liệu ảnh cùng hàng loạt cảm biến khác để hoạt động an toàn bên cạnh con người. Robot thay bác sĩ cũng như nhân viên y tế tương tác gần với bệnh nhân trong các trường hợp như đưa thuốc, trao và nhận cặp nhiệt độ và đồ dùng...
Robot chụp ảnh và nhận diện khuôn mặt bệnh nhân, tự động xác định khuôn mặt dựa trên thuật toán phân lớp "Haar-based Cascade Classifier". Khuôn mặt được so sánh với hình ảnh bệnh nhân trong kho dữ liệu lớn và thực hiện những hành động trực tiếp từ điều khiển của bác sĩ hoặc được cài đặt trên bộ nhớ hệ thống. Độ chính xác được ghi nhận từ 90% đến 95%.
Đây là sự phát triển được ghi nhận trong lĩnh vực Computer Vision (thị giác máy tính). Các robot tuần tra Artris ở Mỹ và robot khử khuẩn UVC được sử dụng tại Vũ Hán cũng đang được sử dụng rất hiệu quả trên cơ chế tương tự.
Tại Việt Nam, Vibot là tên của robot hỗ trợ y tế được thiết kế và sản xuất tại Học viện Kỹ Thuật Quân Sự. Vibot có khả năng đưa thuốc, thu gom rác, đưa cơm cho bệnh nhân đồng thời tương tác giữa bác sĩ và bệnh nhân qua hệ thống đường truyền riêng gắn trên robot. Sản phẩm có những tính tương đồng với mẫu robot TUG của Hãng Aethon, Mỹ. Các bác sĩ có thể tương tác với bệnh nhân thông qua hệ thống đường truyền được thiết lập riêng, có camera gắn trực tiếp trên robot, có chất lượng hình ảnh, âm thanh cao. Nhờ hạn chế tiếp xúc trực tiếp, các bác sỹ, điều dưỡng và nhân viên y tế có thể hạn chế nguy cơ lây nhiễm chéo từ người bệnh.
Hình ảnh minh họa Robot thống kê điểm ảnh. Ảnh: Visagetechnologies
AI phát hiện sớm đối tượng có triệu chứng bệnh
Bên cạnh đó, AI và DS còn hỗ trợ nhiều loại cảm biến hồng ngoại để phát hiện những đối tượng có thân nhiệt đặc biệt ở nơi công cộng, dù là trong đám đông. Qua các camera ở khắp mọi nơi, việc thu thập, xử lý hình ảnh và xác định triệu chứng chủ thể được thực hiện liên tục và chính xác từ những chi tiết nhỏ nhất, thậm chí đến từng giọt mồ hôi. Trong mỗi phút, việc kiểm tra vài trăm người là chuyện khả thể. Điều này góp phần giảm tải nhiều cho các tuyến y tế phía trên.
Nhà ga trung tâm Bắc Kinh trang bị hệ thống cảm biến này để xác định các cá nhân có khả năng là nhân tố F0. Tương tự, Bệnh viện Đa khoa Florida’s Tampa General tại Bắc Mỹ cũng triển khai một hệ thống tương tự phối hợp cùng hệ thống care.ai tại các lối đi trong bệnh viện để xác định những bệnh nhân có triệu chứng liên quan Covid-19.
Ảnh minh họa kết quả camera tầm nhiệt.
DS cũng giúp cho việc thống kê và biểu đạt đạt dữ liệu trở nên tường minh và hiệu quả hơn. Bằng các mô hình thống kê dựa trên chuỗi thời gian thực Time Series, mô hình hồi quy hay kỹ thuật xử lý phân tích dữ liệu trực tuyến OLAP, các báo cáo thông minh đi kèm dự đoán với những chiều dữ liệu tùy biến có thể thay đổi liên tục theo dạng, theo phương - chiều được thực hiện trên nhiều trang dữ liệu khác nhau. Ba trong số các trang thống kê phổ biến được nhiều người dùng để tra cứu thông tin liên quan dịch bệnh tại nhiều quốc gia là coronatracker.com, trackcorona.live và ncov2019.live
Công nghệ còn giúp người dùng smartphone theo dõi sức khỏe cá nhân thông qua các ứng dụng của WHO hay các chính phủ, trong đó có Việt Nam với ứng dụng Covid-19 của Bộ Y tế đã có hàng triệu lượt đăng ký.
Để phòng tránh sự lây lan dịch bệnh, các ứng dụng như Hamagen của Israel, Stop Covid 19 của Ý, Private Kit của Mỹ hay Ufirst... ra đời. Các ứng dụng này theo dõi tất cả các vị trí mà đối tượng F0, F1 di chuyển trong thời gian phát bệnh hoặc ủ bệnh. Dữ liệu được cập nhật lên hệ thống và cảnh báo sẽ gửi tới những người dùng khi họ di chuyển tới các khu vực không an toàn.
Không chỉ sàng lọc, AI và DS cũng được sử dụng để khai phá dữ liệu bệnh nhân dựa trên các kết quả chụp chiếu, từ đó hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán và ra y lệnh. Mô hình Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) dựa trên nền tảng mô hình mạng nơ-ron Convolutional Neural Network (CNN) (một trong những mô hình học sâu - deep learning) giúp máy có thể tự học để nhận ra những kết quả bệnh lý có liên quan tới virus Covid 19. Kết quả đầu ra của DCGAN sẽ được các bác sĩ sử dụng như một cơ sở để tham chiếu tình trạng bệnh nhân.
Minh họa kết quả sử dụng DCGAN (Ảnh: Phys.org)
Bên cạnh những đóng góp trong cuộc chiến chống đại dịch toàn cầu, công nghệ cũng có những mặt trái. Trong trường hợp này là thông tin và sự riêng tư cá nhân của người dùng có nguy cơ bị xâm phạm trái phép. Đây là lần đầu tiên AI, DS và CS cùng các công nghệ mới đối diện với một đại dịch toàn cầu đúng nghĩa nên việc xử lý còn nhiều bị động, dữ liệu cũ chưa có nhiều nên chưa phát huy được hết những điểm mạnh mà nó vốn có như thống kê, dự đoán.
Tuy vậy, so với những đại dịch trong quá khứ, sự phát triển của công nghệ đã có những đóng góp nhất định trong cuộc chiến chống lại dịch bệnh ngày nay. Covid-19 cho thế giới biết trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đang phát triển tới mức nào, và giúp chúng ta tin tưởng rằng công nghệ sẽ tiếp tục tiến xa hơn và hỗ trợ để cuộc sống con người trở nên tốt đẹp hơn nữa trong tương lai.
Trần Quốc Tuấn
Thạc sĩ Trần Quốc Tuấn giữ vai trò Mentor Machine Learning, Data Science tại FUNiX. Trong thời điểm dịch bệnh, ông có những nghiên cứu cá nhân về sự phát triển của Khoa học dữ liệu (DS), Trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính (CS).
FUNiX triển khai chương trình đào tạo xSeries - đào tạo chuyên sâu về công nghệ cao. Chương trình học trực tuyến theo giáo trình chuẩn quốc tế, có sự kèm cặp của các chuyên gia công nghệ tại Việt Nam trong các lĩnh vực: Automotive, Blockchain, Data Science, Machine Learning...
Hoàn thành chương trình, người học có thể gia nhập ngay các dự án công nghệ cao tại các tập đoàn lớn.
Tìm hiểu thêm về Chương trình đào tạo công nghệ cao xSeries tại đây.