NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Dùng AI để phát hiện sớm rủi ro y tế tại Anh

on .

Nhằm khắc phục tình trạng tiêu chuẩn kém trong dịch vụ sức khỏe tâm thần và sản khoa, NHS (Dịch vụ Y tế Quốc gia của Vương quốc Anh) sẽ sử dụng AI để phân tích cơ sở dữ liệu bệnh viện và phát hiện sớm các bê bối tiềm ẩn liên quan đến an toàn y tế.

 

Hệ thống y tế sử dụng AI để phân tích dữ liệu và tăng an toàn y tế. Ảnh: Midjourney

Bộ Y tế và Chăm sóc Xã hội nước này cho biết công nghệ này sẽ cung cấp một hệ thống cảnh báo sớm có khả năng phát hiện các mô hình hoặc xu hướng bất thường và kích hoạt các cuộc thanh tra khẩn cấp. Sáng kiến này nằm trong kế hoạch cải cách 10 năm cho NHS dự kiến sẽ được Bộ trưởng Wes Streeting công bố trong tuần này.

Tuần trước, ông Streeting đã công bố một cuộc điều tra quốc gia về dịch vụ sản khoa và sơ sinh của NHS với mục tiêu mang lại “sự thật và trách nhiệm giải trình”, xem xét những vấn đề đã xảy ra trong suốt 15 năm qua. Báo cáo dự kiến sẽ công bố vào tháng 12/2025.

Từ tháng 11, một “hệ thống tín hiệu” sẽ được triển khai trên toàn bộ các tổ chức NHS, sử dụng dữ liệu gần như theo thời gian thực để giám sát tỷ lệ thai chết lưu, tử vong sơ sinh và chấn thương não cao bất thường - trọng tâm chính của công tác cải thiện chất lượng chăm sóc sản khoa.

Bộ trưởng Streeting cho biết: “An toàn và trao quyền cho bệnh nhân là trọng tâm trong kế hoạch y tế 10 năm của chúng tôi. Bằng cách áp dụng AI và đưa vào hệ thống cảnh báo sớm lần đầu tiên trên thế giới, chúng tôi sẽ phát hiện các dấu hiệu nguy hiểm sớm hơn và tiến hành thanh tra nhanh chóng trước khi sự cố xảy ra.

“Công nghệ này sẽ cứu sống nhiều người: phát hiện chăm sóc không an toàn trước khi nó trở thành thảm kịch. Đây là bước quan trọng trong cam kết đưa NHS chuyển từ ‘thời kỳ analog’ sang ‘kỹ thuật số’, mang đến dịch vụ chăm sóc tốt hơn, an toàn hơn cho mọi người.”

GS. Meghana Pandit - Giám đốc y tế quốc gia phụ trách chăm sóc cấp hai của NHS, cho biết, NHS tại Anh sẽ là quốc gia đầu tiên trên thế giới thử nghiệm hệ thống cảnh báo hỗ trợ AI để phát hiện các vấn đề an toàn bệnh nhân. Hệ thống này sẽ phân tích nhanh dữ liệu bệnh viện thường xuyên và các báo cáo do nhân viên y tế tại cộng đồng gửi về. “Biện pháp này sẽ đẩy nhanh tốc độ và hiệu quả trong việc phát hiện những mối lo ngại về an toàn, từ đó cho phép chúng tôi phản ứng kịp thời để cải thiện chất lượng chăm sóc”, Giáo sư nói.

Tuy nhiên, GS. Nicola Ranger - Tổng thư ký Hội Điều dưỡng Hoàng gia, cho rằng việc dùng AI để duy trì an toàn bệnh nhân không thể thay thế cho việc tăng số lượng nhân viên y tế. Bà Ranger nói: “Công nghệ luôn có vai trò quan trọng, nhưng việc đầu tư đúng chỗ nên bắt đầu bằng việc có đủ nhân viên ở tuyến đầu để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân”.

(Nguồn: theguardian.com)

Nguồn: https://baomoi.com/dung-ai-de-phat-hien-som-rui-ro-y-te-tai-anh-c52698480.epi?utm_source=dapp&utm_campaign=share

Tản mạn với thầy giáo già- 4

on .

TỔNG QUÁT HÓA và ĐẶC THÙ HÓA.

Trong triết học có 9 cặp phạm trù, bài này sẽ bàn về cặp cái chung (tổng quát hóa)- cái riêng (đặc thù hóa).

Tổng quát hóa là quá trình rút ra quy luật, cấu trúc hoặc nguyên lý chung, từ những mẫu rời rạc, để áp dụng cho vô số trường hợp cụ thể khác.

Tổng quát hóa là thấy “luật chơi”, không chỉ thấy “quân cờ”. Nó là kim chỉ nam cho người muốn học một nhưng biết mười.

Ngược với tổng quát hóa là đặc thù hóa (hay cụ thể hóa). Tổng quát hóa là cố gắng tìm thấy cái chung. Đặc thù hóa là áp cái chung vào một trường hợp cụ thể (cái riêng). Tổng quát hóa sinh ra trí tuệ. Đặc thù hóa sinh ra hành động, giải quyết.

 

Câu hỏi: khi nào đặc thù hóa (cái riêng) thắng cái chung (tổng quát hóa)?

Vẫn có thể. Chân lý phổ quát đôi khi quá xa so với nhận thức của con người, nó cần được gò nắn để vừa với con người cụ thể. 

Đặc thù hóa giúp phát triển đúng người, tạo tinh hoa. Tổng quát hóa chỉ tạo số đông trung bình. 

Áp dụng nguyên lý chung một cách cứng nhắc có thể gây tai hại. Ví dụ: Trong ngành Y, y học là khoa học của cái chung (nguyên lý), nhưng là nghệ thuật của cái riêng khi chữa bệnh cho từng cá thể. 

  • Ví dụ 1: “Huyết áp cao thì hạ xuống càng nhanh càng tốt”, lý thuyết là hợp lý nhưng không phải lúc nào cũng đúng. Một người lớn tuổi bị tăng huyết áp lâu năm, cơ thể đã “quen” với mức huyết áp cao. Việc làm huyết áp giảm quá nhanh, dễ gây ngất, chóng mặt. 
  • Ví dụ 2 (ngành an toàn thông tin): “Càng bảo mật chặt thì càng an toàn”. Đúng — nhưng nếu áp dụng máy móc, lại phản tác dụng. Một công ty áp dụng chính sách,  Mật khẩu phải dài ≥ 16 ký, Phải có chữ hoa, chữ thường, số, ký tự đặc biệt; Phải đổi mỗi 7 ngày. Kết quả thực tế: Nhân viên không nhớ nổi mật khẩu; Ghi ra giấy dán lên màn hình. Hệ thống yếu hơn, không phải mạnh hơn.
  • Ví dụ 3 (võ thuật): “Ra đòn càng mạnh càng tốt”. Nghe rất hợp lý,  sức mạnh lớn thì dễ thắng. Một người luôn cố tung đòn thật mạnh, dồn toàn bộ lực vào mỗi cú đánh.Khi gặp đối thủ nhanh và linh hoạt, người ta phát hiện đòn tuy rất mạnh, nhưng chậm, dễ đoá, dễ mất thăng bằng khi ra đòn hụt, nên kết quả: thua nhanh hơn.
  • Ví dụ 4 (kính tế): “Giảm thuế sẽ kích thích kinh tế”. Một quốc gia quyết định: Giảm mạnh thuế thu nhập, Giảm thuế doanh nghiệp

 

=> Kết quả: Thiếu tiền cho y tế, giáo dục; Tăng vay nợ;Mất ổn định tài chính. Trong kinh tế: không có chính sách nào “đúng trong mọi hoàn cảnh”. 

=> Hay nói gọn:Thuốc tốt nhưng dùng sai liều → thành thuốc độc.

 

Để phát hiện quy luật người ta có thể dùng một hoặc tổ hợp các phương pháp như sau: so sánh, quy nạp, trừu tượng, tương tự, loại trừ, phân nhóm.

Phương Đông và Tây thường có cách tiếp cận khác nhau khi tìm quy luật.

 

Phương Tây: Bottom-up

Bắt đầu từ sự vật riêng lẻ.

Phân tích, tách nhỏ các sự vật trên.

Tìm đặc điểm lặp lại từ bước phân tích.

Kết luận thành quy luật chung

Ví dụ:

Nhiều vật rơi → đo → tính → định luật hấp dẫn

Nhiều ca bệnh → thống kê → phác đồ chung

 

Phương Đông: Top-down (từ trên xuống)

Bắt đầu quan sát từ cấu trúc toàn thể, hay trong trật tự lớn

Quan sát sự vận hành hài hòa

Đặt sự vật vào bối cảnh

Nhận ra mẫu hình chung

Ví dụ:

Âm/dương, sinh/ khắc, bệnh/khỏe

Cái chung là mẫu hình được “nhận ra”. Trong ví dụ trên, đó là cách chia theo thế giới nhị phân. Cách phân nhóm cơ bản nhất. 

 

Chọn ngành yêu thích hay ngành đang HOT?

on .

Câu hỏi “Chọn ngành yêu thích hay ngành đang HOT?” là một trong những băn khoăn phổ biến và quan trọng nhất khi quyết định hướng đi nghề nghiệp hoặc học tập. Dưới đây là một phân tích trung thực, cân nhắc cả ngắn hạn và dài hạn:

1. Ngành đang HOT: Ưu và nhược điểm

Ưu điểm:

  • Nhiều cơ hội việc làm ngay sau khi ra trường.

  • Mức lương ban đầu cao hơn so với mặt bằng chung.

  • Được xã hội quan tâm, dễ tạo dựng quan hệ và phát triển ban đầu.

Nhược điểm:

  • Cạnh tranh rất lớn (vì ai cũng đổ xô vào).

  • Dễ bị đào thải nếu bạn không thật sự giỏi hoặc không yêu thích.

  • Thị trường thay đổi nhanh, ngành hot hôm nay có thể lỗi thời sau 5-10 năm.

2. Ngành yêu thích: Ưu và nhược điểm

Ưu điểm:

  • Dễ gắn bó lâu dài, giữ được đam mê và sáng tạo.

  • Ít bị burnout vì bạn đang làm điều mình thích.

  • Có thể trở thành người giỏi nhất trong lĩnh vực đó, nếu bạn kiên trì.

Nhược điểm:

  • Có thể khó tìm việc ban đầu, đặc biệt nếu ngành ít phổ biến.

  • Thu nhập khởi điểm có thể thấp hơn mặt bằng.

  • Gia đình, xã hội có thể không ủng hộ, vì thấy “không an toàn”.

     

Lời khuyên kết hợp thực tế và đam mê

Cách tiếp cận thông minh:

  • Ưu tiên ngành yêu thích, nhưng chọn hướng ứng dụng thực tế trong ngành đó.

  • Nếu chưa rõ đam mê, hãy chọn ngành giao điểm giữa sở thích, năng lực, và nhu cầu xã hội (gọi là mô hình Ikigai).

  • Nếu buộc chọn ngành hot vì điều kiện gia đình, hãy giữ đam mê như một nghề phụ (side project) — có thể sau này chuyển đổi.

  • Tìm hiểu kỹ ngành học: Không chỉ tên ngành mà cả nội dung, cơ hội nghề nghiệp, các kỹ năng cần có, nhu cầu thị trường tương lai.

Fed hạ lãi suất ảnh hưởng kinh tế như thế nào ?

on .

Khi Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) hạ lãi suất, tác động thường lan ra nhiều mặt của nền kinh tế và thị trường tài chính, không chỉ ở Mỹ mà còn trên toàn cầu. Có thể tóm gọn thành mấy hướng chính:

 

1. Đối với nền kinh tế Mỹ

  • Kích thích tiêu dùng và đầu tư: Lãi suất cho vay thấp → người dân và doanh nghiệp vay rẻ hơn → tăng mua sắm, mở rộng sản xuất.

  • Giảm chi phí nợ: Các khoản vay hiện có (như thế chấp, vay mua ô tô, thẻ tín dụng) có thể giảm lãi phải trả.

  • Hỗ trợ tăng trưởng: Fed thường hạ lãi suất khi muốn kích thích nền kinh tế đang chậm lại hoặc đối phó suy thoái.

     

2. Đối với thị trường tài chính

  • Chứng khoán: Thường tăng do chi phí vốn rẻ hơn và kỳ vọng lợi nhuận doanh nghiệp cải thiện.

  • Trái phiếu: Giá trái phiếu hiện có tăng (do lợi suất mới thấp hơn).

  • Bất động sản: Thị trường nhà đất có thể sôi động vì vay mua nhà rẻ hơn.

     

3. Đối với đồng USD

  • Lãi suất thấp → USD kém hấp dẫn với nhà đầu tư quốc tế → đồng USD thường suy yếu.

  • USD yếu giúp xuất khẩu Mỹ cạnh tranh hơn nhưng làm hàng nhập khẩu đắt hơn → có thể tạo áp lực lạm phát.

 

4. Đối với kinh tế toàn cầu và Việt Nam

  • Dòng vốn: Lãi suất Mỹ giảm → vốn đầu tư có thể chảy sang các thị trường mới nổi (trong đó có Việt Nam) để tìm lợi suất cao hơn.

  • Tỷ giá: USD yếu → VND có thể mạnh lên so với USD (tùy chính sách NHNN) → ảnh hưởng xuất nhập khẩu.

  • Giá hàng hóa: Lãi suất giảm thường đẩy giá vàng, dầu, và hàng hóa cơ bản tăng vì chi phí cơ hội giữ hàng hóa giảm.

Mời báo cáo seminar học thuật của Khoa

on .

Seminar tháng 6 khoa KHKTTT 

 
Nội dung: A Quick Review on Cost-Efficient LLMs for Scientific Text
 
Thời gian: 19:30 thứ 2, ngày 30/7/2025.
 
Nền tảng: Google Meet 

Các bài khác...