Xây dựng và thử nghiệm bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh vảy nến nhằm huấn luyện AI chẩn đoán bệnh vảy nến
Tác giả: Nguyễn Trần Hải Ánh, Nguyễn Hữu Sáu, Nguyễn Long GiangTóm tắt:
Nghiên cứu nhằm xây dựng và thử nghiệm bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh lâm sàng bệnh vảy nến nhằm huấn luyện trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán bệnh vảy nến tại bệnh viện Da liễu Trung ương. Bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh từ 1628 bệnh nhân vảy nến, gồm 23752 ảnh, trong đó số ảnh bệnh vảy nến thông thường là 10939 ảnh, vảy nến thể mủ là 6847 ảnh và vảy nến đỏ da toàn thân là 5966 ảnh. Mô hình AI được đào tạo dựa trên bộ cơ sở dữ liệu trên chẩn đoán vảy nến thông thường có độ nhạy 93,1% và độ đặc hiệu là 85,9%; với chẩn đoán bệnh vảy nến thể mủ có độ nhạy 85,9% và độ đặc hiệu là 93,1%. Độ chính xác của mô hình là 90,5%. Nghiên cứu đã xây dựng bộ cơ sở dữ liệu ảnh lâm sàng vảy nến với đầy đủ số lượng ảnh và đa dạng về các thể bệnh vảy nến. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình AI có khả năng chẩn đoán bệnh vảy nến dựa trên ảnh lâm sàng.
- Hệ thống khuyến nghị tài liệu học tập dựa trên quá trình học tập của sinh viên
- Ứng dụng Chatbot messenger nhằm khắc phục tình trạng nhầm lẫn trong thể thông thường và thể lịch sự (Khảo sát dựa trên kĩ năng nói tiếng Nhật)
- Dự báo xu hướng tỷ giá USD/VND trong giao dịch ngoại hối
- Khả năng hấp thu AI trong quản trị nhân sự : vai trò của văn hóa tổ chức, kỹ năng của bộ phận nhân sự và chiến lược áp dụng AI
- Giải pháp định danh điện tử và trí tuệ nhân tạo tăng cường an toàn Mobile Banking ở Việt Nam





