Trang chủ
Xem bằng giao diện mới
Sáng ngày 16/1/2019 tại công đoàn ngành Y tế Việt Nam đã diễn ra lễ ký kết chương trình phối hợp hoạt động giữa Công đoàn ngành Y tế VN và Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế giai đoạn 2018-2023. Lễ ký kết có sự tham gia của PGS.TS Trần Quý Tường, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin và PGS.TS Phạm Thanh Bình, Chủ tịch CĐYT VN và đại diện các đơn vị liên quan.
Nền tảng y tế số mới sử dụng máy học giúp dự đoán tình trạng sức khỏe của người dùng
Viện Skobelkin thuộc ngân sách nhà nước liên bang Trung tâm khoa học về laze ứng dụng trong y tế trực thuộc Cơ quan Sinh học Y tế Liên bang Nga mời Quý cơ quan hợp tác triển khai và phân phối công nghệ laze trong y học thực hành tại Việt Nam.
Công nghệ laze ứng dụng trong điều trị các bệnh ngoại khoa và trị liệu đã cho thấy những lợi thế rõ ràng của kỹ thuật y học laze so với các kỹ thuật truyền thống
Ngày 14/11/2018 tại Bộ Y tế, Hội đồng xem xét phần mềm IBM Waston for Oncology ứng dụng trong tư vấn hỗ trợ điều trị ung thư tại Việt Nam (được thành lập theo Quyêt định số 5197/QĐ-BYT của Bộ trưởng Bộ Y tế ngày 28/8/2018 về việc thành lập Hội đồng xem xét phần mềm IBM Waston Oncology ứng dụng trong tư vấn hỗ trợ điều trị ung thư tại Việt Nam và Quyết định số 6882/QĐ-BYT ngày 14/11/2018 về việc bổ sung thành viên vào Hội đồng xem xét phần mềm IBM Waston Oncology ứng dụng trong tư vấn hỗ trợ điều
THÔNG BÁO
Thông báo tuyển dụng viên chức năm 2018
Thông báo tuyển dụng viên chức năm 2018
Tra cứu ICD10
Tra cứu ICD10
Sự lan truyền toàn cầu về y tế điện tử
Sự lan truyền toàn cầu về y tế điện tử
TIN ĐỌC NHIỀU
Chương trình phối hợp hoạt động giữa Công đoàn ngành Y tế VN và Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế giai đoạn 2018-2023 (82)
Thiết bị quang sinh kiểm soát kích hoạt tế bào thần kinh (92)
Phát triển các công cụ AI cho thử nghiệm lâm sàng ung thư gan và não (67)
Nền tảng y tế số theo dõi bệnh nhân bằng máy học (73)
Thiết bị thông minh hỗ trợ bệnh nhân tiểu đường (67)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: -2303

LIÊN KẾT
Điện thoại thông minh chẩn đoán trầm cảm (14/12/2018) Trang in Trang in
Click để xem ảnh
Ảnh minh họa
Điện thoại thông minh sàng lọc triệu chứng trầm cảm kịp thời và hiệu quả.

Theo các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Stanford thì chiếc điện thoại thông minh mà bạn mang theo trong tay có thể được sử dụng như một công cụ giúp nhận ra dấu hiệu trầm cảm ở bệnh nhân.

Khi được thử nghiệm, phương pháp học máy đạt được độ nhạy 83,3% và độ đặc hiệu 82,6% khi phát hiện chứng rối loạn trầm cảm. Phương pháp cũng có một lỗi trung bình là 3,67 điểm trên bảng câu hỏi phỏng vấn sàng lọc trầm cảm (PHQ), một công cụ được chứng nhận lâm sàng giúp các bác sĩ chẩn đoán trầm cảm và theo dõi đáp ứng điều trị.

Các nhà nghiên cứu cho biết: "Nhìn chung, cách nhận dạng giọng nói, thị lực máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được kết hợp để hỗ trợ bệnh nhân tâm thần và các bác sĩ. Công nghệ này có thể được triển khai cho điện thoại di động trên toàn thế giới và tạo điều kiện tiếp cận phổ cập chi phí thấp cho chăm sóc sức khỏe tâm thần”.

Ảnh minh họa

Mặc dù có hơn 300 triệu người trên toàn thế giới bị trầm cảm, nhưng có một số rào cản khi tiếp cận điều trị - như sự kỳ thị xã hội, chi phí và điều trị - khiến khoảng 60% người bị bệnh tâm thần không nhận được bất kỳ dịch vụ chăm sóc nào. Các nhà nghiên cứu tin rằng việc phát hiện tự động các triệu chứng trầm cảm có thể cải thiện tính chính xác và tính khả dụng của chẩn đoán, dẫn đến can thiệp nhanh hơn.

Các bác sĩ lâm sàng thường xác định bệnh trầm cảm ở bệnh nhân bằng một loạt các cuộc phỏng vấn trực tiếp và các phương pháp khác, có thể mất thời gian và trì hoãn việc tiếp cận điều trị.

Phương pháp học máy đo lường các triệu chứng trầm cảm bằng cách sử dụng âm thanh, biểu hiện khuôn mặt 3D và việc ghi lại âm thanh thành chữ viết từ các cuộc phỏng vấn lâm sàng với bệnh nhân. Thông tin lấy từ một tập dữ liệu có tổng cộng 50 giờ dữ liệu được thu thập từ 189 cuộc phỏng vấn lâm sàng và 142 bệnh nhân. Dữ liệu được sử dụng không chứa những thông tin sức khỏe cần được bảo mật của bệnh nhân. Khi thông tin được đưa vào, mô hình đã tạo ra một điểm số PHQ hoặc một nhãn phân loại chỉ ra một chứng rối loạn trầm cảm.

Các nhà nghiên cứu cho biết, giống như mô hình học máy, điện thoại thông minh thu thập biểu hiện khuôn mặt 3D và ngôn ngữ nói của người dùng và đề xuất giải pháp dựa trên AI có thể “tận dụng cảm biến đa phương thức hoặc tin nhắn văn bản, phổ biến trên điện thoại thông minh hiện đại để sàng lọc triệu chứng kịp thời và hiệu quả”.

Các nhà nghiên cứu kết luận: “Các đối thoại AI là một giải pháp tiềm năng khác. Hy vọng là phản hồi tự động sẽ cung cấp phản hồi cho những người bị trầm cảm và cải thiện các công cụ sàng lọc trầm cảm tự động cho các bác sĩ lâm sàng, bao gồm tín hiệu hình ảnh, âm thanh và ngôn ngữ".

Hoa Hồng
Theo aiin.healthcare

 

 

 

 

 

 

 

Có thể gửi bài này theo đường link sau Copy
Tags: |
Tin cùng chuyên mục

CỤC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - BỘ Y TẾ VIỆT NAM
Địa chỉ: Ngõ 135 Núi Trúc - Ba Ðình - Hà Nội.
Ðiện thoại: 024.37368315 (máy lẻ 18, 22); Thư điện tử: cntt@moh.gov.vn.
Chịu trách nhiệm: PGS. TS. Trần Quý Tường, Cục trưởng.   
Giấy phép của Bộ Thông tin và Truyền thông số 58/GP-TTĐT ngày 06/02/2017.
Ghi rõ nguồn Cục Công nghệ thông tin hoặc ehealth.gov.vn hoặc ictmoh.gov.vn khi phát hành lại thông tin.