Ngày 26/10, vòng thuyết trình sơ loại cuộc thi Dữ liệu cho cuộc sống (Data For Life) đã diễn ra tại tòa nhà B1, Đại học Bách Khoa Hà Nội, với sự tham gia của 46 đội. Kết thúc vòng thuyết trình, ban giám khảo đã họp bàn, chọn ra 10 ý tưởng, sản phẩm xuất sắc vào vòng chung khảo.

1. Hệ thống đánh giá đường thở khẩn cấp trước khi đưa tới bệnh viện dựa trên AI

Sản phẩm được thiết kế để tự động xác định các điểm đặc trưng trên khuôn mặt và cổ bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh và học máy.

Sản phẩm này chụp khoảng cách pixel giữa các điểm đặc trưng và xử lý dữ liệu để tạo ra kết quả xét nghiệm tại giường theo thời gian thực. Kết quả có thể được sử dụng để đánh giá mức độ khó khăn trong việc bảo vệ đường thở của bệnh nhân.

Sau đó, các kết quả này được chuyển đổi thành số liệu lâm sàng và chia sẻ với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thông qua một hệ thống được kết nối. Ngoài ra, hệ thống có thể gửi các kết quả này đến nhiều nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, cho phép thực hiện các đánh giá tập thể theo thời gian thực, đảm bảo rằng nhân viên y tế được chuẩn bị tốt cho việc tiếp nhận bệnh nhân và có sự can thiệp phù hợp.

2. Tích hợp triển khai mô hình học máy dựa trên điện toán đám mây

Giải pháp nền tảng tích hợp triển khai mô hình học máy dựa trên điện toán đám mây (Cloud based Integrated ML Model and Feature Serving Platform) nhằm hỗ trợ triển khai hiệu quả các mô hình học máy, tối ưu hóa nguồn lực trong lĩnh vực công nghệ và AI trong đa dạng các lĩnh vực xã hội.

Hệ thống này ứng dụng nhiều thuật toán được tối ưu từ xử lý dữ liệu thô đến việc tối ưu hóa quá trình tính toán biến, đảm bảo khả năng phản hồi nhanh chóng và chính xác cho mọi yêu cầu.

Với khả năng tùy biến, tính ứng dụng cao và dễ dàng tích hợp, "Giải pháp nền tảng tích hợp triển khai mô hình học máy dựa trên điện toán đám mây" có thể hỗ trợ triển khai hiệu quả các mô hình học máy, tối ưu hóa nguồn lực trong lĩnh vực công nghệ và trí tuệ nhân tạo trong đa dạng các lĩnh vực xã hội như quản lý y tế, giáo dục, an ninh.

3. DeepBreath - ứng dụng giám sát, cảnh báo mức độ ô nhiễm không khí

Ứng dụng tận dụng các mô hình Deep Learning và dữ liệu không gian địa lý để tính toán mức phơi nhiễm ô nhiễm không khí và đưa ra các khuyến nghị về sức khỏe.

Bằng cách tính chỉ số phơi nhiễm ô nhiễm không khí cá nhân (IAPEI) bằng các mô hình học sâu và tích hợp dữ liệu định vị địa lý và thông tin sức khỏe cá nhân, ứng dụng cung cấp các khuyến nghị sức khỏe phù hợp. Điều này cho phép người dùng thực hiện các bước chủ động để giảm thiểu mức độ tiếp xúc với ô nhiễm có hại và duy trì sức khỏe tốt hơn.

4. Tủ giao nhận hàng thông minh Hublock

Tủ gửi đồ thông minh Hublock ứng dụng công nghệ sinh trắc học thu thập dữ liệu bàn tay liên kết với dữ liệu số điện thoại của công dân để phục vụ việc nhận và gửi đồ tại các điểm dân cư, trường học, đô thị.

5. CiviTrack - nền tảng tích hợp và khai thác "hồ sơ công dân số"

Nền tảng CiviTrack giải quyết bài toán truy xuất và quản lý toàn diện thông tin dân cư trong bối cảnh dữ liệu con người ngày càng phức tạp và khối lượng thông tin lớn.

Ý tưởng xuất phát từ nhu cầu thực tế về một giải pháp thông minh và linh hoạt nhằm quản lý, tích hợp và khai thác hiệu quả dữ liệu liên quan đến công dân số.

Nền tảng này hoạt động như một "hồ sơ số thông minh" toàn diện cho mỗi cá nhân, kết nối và quản lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm căn cước công dân, thông tin bảo hiểm, quá trình học tập và bằng cấp... Các dữ liệu quan trọng như bảo hiểm xã hội, quá trình làm việc và học vấn được quản lý bởi các cơ quan chuyên ngành, nhưng đều được tích hợp vào một hồ sơ số duy nhất cho mỗi cá nhân.

6. Giải pháp phòng ngừa nguy cơ về an ninh xã hội của công dân

Trong bối cảnh xã hội ngày càng phức tạp, công dân trẻ từ 13 đến 25 tuổi đối mặt với nhiều nguy cơ tiềm ẩn về an ninh xã hội, bao gồm bạo lực, tội phạm và các vấn đề tâm lý. Để giải quyết vấn đề này hiệu quả, đội thi ZeroToHero đã phát triển một giải pháp tiên tiến, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, nhằm dự báo và phòng ngừa các rủi ro an ninh xã hội cho nhóm đối tượng này.

7. Kiosk y tế thông minh tự phục vụ

Với mục tiêu giảm thiểu thủ tục thủ công, Kiosk MediPay mang đến một quy trình thanh toán nhanh gọn, tiện lợi và minh bạch trong suốt hành trình khám chữa bệnh (KCB), đáp ứng đúng các yêu cầu của Đề án 06 từ Chính phủ.

8. Bản đồ thiện nguyện và an sinh xã hội

Bản đồ Thiện nguyện và An sinh xã hội sử dụng dữ liệu xác thực từ VNeID, đồng thời hợp tác triển khai cùng các tổ chức xã hội chuyên nghiệp như Hội Chữ thập đỏ Việt Nam, TW Đoàn TNCS Hồ Chí Minh... nhằm cung cấp thông tin chính xác, kịp thời và minh bạch để giúp mỗi tổ chức, cá nhân có thể chung tay giúp đỡ các hoàn cảnh khó khăn trên cả nước một cách thuận tiện, hiệu quả và đúng mục đích.

9. Dự đoán khu vực rủi ro giao thông và hỗ trợ quản trị giao thông số

SmartTraffic cung cấp giải pháp giúp dự đoán sớm các vùng rủi ro tai nạn giao thông bằng mô hình máy học. Mô hình sẽ phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ các hệ thống giám sát giao thông (một số dữ liệu bao gồm: ngày nghỉ lễ, điều kiện thời tiết, mật độ giao thông, điểu kiện đường sá, ...) cho phép dự đoán chính xác các khu vực có nguy cơ cao xảy ra tai nạn.

Sản phẩm sẽ được tích hợp vào hệ thống giám sát và điều hành giao thông thông minh (IOC), cung cấp thông tin trực quan về các điểm nóng tai nạn giao thông và đưa ra các cảnh báo sớm cho cơ quan quản lý. Song song, một ứng dụng web sẽ được phát triển, cho phép cảnh báo tài xế theo thời gian thực về những khu vực nguy hiểm khi họ đến gần.

10. Giám sát 15 hành vi vi phạm trật tự đảm bảo an ninh thành phố

Giải pháp của BookWorm giúp giám sát hành vi cư dân sinh hoạt qua 100 -1.000 camera tại một thành phố một đến 6 triệu dân.

Song song, giải pháp này sẽ báo cáo tự động cùng sự hỗ trợ trí tuệ nhân tạo 15 hành vi vi phạm an ninh trật tự trên đường phố, khu phố.

Theo đại diện ban tổ chức, 10 ý tưởng, sản phẩm vào chung kết đáp ứng các tiêu chí của ban tổ chức đề ra, đó là sáng tạo, tính khả thi cao, và đều hướng đến phục vụ xây dựng Chính phủ số, Xã hội số và Kinh tế số.

Cuộc thi Dữ liệu với cuộc sống (Data for Life 2024) do Trung tâm Dữ liệu quốc gia và dân cư, Cục Cảnh sát quản lý hành chính về trật tự xã hội (Bộ Công an); Đại học Bách khoa Hà Nội và Đài Truyền hình Việt Nam (VTV) phối hợp tổ chức. Báo VnExpress là đơn vị bảo trợ truyền thông. Năm nay, vòng chung kết cuộc thi dự kiến diễn ra ngày 27/11 tại Đại học Bách Khoa Hà Nội.

Thế Đan