Trang chủ
Xem bằng giao diện mới
Ngày 20/9/2019, Bộ Y tế tổ chức Hội nghị trực tuyến đẩy mạnh triển khai thanh toán không dùng tiền mặt trong ngành y tế tại điểm cầu Trung ương Trung tâm Hội nghị quốc tế số 35 Hùng Vương, Hà Nội và 62 điểm cầu tại UBND các tỉnh/thành phố trực thuộc Trung ương.
Ngày 14/9/2019, Vov1 tổ chức đối thoại cuối tuần về thanh toán viện phí không dùng tiền mặt - tiến tới bệnh viện thông minh. Đây là nhiệm vụ Chính phủ giao thực hiện tại Nghị quyết số 02/NQ-CP ngày 01/01/2019 về tiếp tục thực hiện những nhiệm vụ, giải pháp chủ yếu cải thiện môi trường kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia năm 2019 và định hướng đến năm 2021
Bộ Y tế đã xây dựng các đề án, các kế hoạch để đảm bảo ngành Y tế Việt Nam chủ động tiếp cận cách mạng công nghiệp 4.0, ứng dụng nhiều công nghệ hiện đại trong khám chữa bệnh.
Một số ngân hàng thương mại đã nghiên cứu, hợp tác triển khai các công nghệ, giải pháp mới vào hoạt động thanh toán trên thiết bị di động như xác thực sinh trắc học.
AI tiếp tục làm kinh ngạc những người theo dõi ngành chăm sóc sức khỏe với hướng dẫn sắc bén trong ra quyết định lâm sàng và hỗ trợ chính xác giúp đánh giá rủi ro và tăng hiệu quả của quy trình làm việc. Nhưng chăm sóc sức khỏe đã, đang và sẽ luôn là về mối quan hệ giữa người với người, về tin tưởng và hàn gắn.
THÔNG BÁO
Tài liệu Lớp tập huấn về áp dụng Cơ chế một cửa quốc gia
Tài liệu Lớp tập huấn về áp dụng Cơ chế một cửa quốc gia
Tra cứu ICD10
Tra cứu bệnh và những vấn đề về sức khỏe
TIN ĐỌC NHIỀU
Tài liệu Hội nghị trực tuyến đẩy mạnh triển khai thanh toán không dùng tiền mặt trong ngành y tế (154)
VOV - Thanh toán viện phí không dùng tiền mặt - tiến tới bệnh viện thông minh (116)
Hướng tới "y tế thông minh" phục vụ người dân Việt Nam (72)
Công cụ thông tin mới đánh giá tình trạng của bệnh nhân vô gia cư (35)
Hướng tới xã hội không dùng tiền mặt (50)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: -10832

LIÊN KẾT
Trí tuệ nhân tạo giúp phát hiện các bệnh hiếm (27/07/2019) Trang in Trang in
Click để xem ảnh
Ảnh minh họa
Mỗi năm, có khoảng nửa triệu trẻ em trên toàn thế giới được sinh ra với một căn bệnh di truyền hiếm gặp. Việc chẩn đoán xác định có thể khó khăn và tốn thời gian.
Trong một nghiên cứu trên 679 bệnh nhân mắc 105 bệnh hiếm gặp khác nhau, các nhà khoa học từ Đại học Bon và Charité - Đại học Berlin đã chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để chẩn đoán các bệnh hiếm gặp hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Một mạng lưới thần kinh kết hợp tự động các bức ảnh chân dung với dữ liệu di truyền và bệnh nhân. Kết quả được trình bày trên tạp chí Genetics in Medicine.

Ảnh minh họa

Nhiều bệnh nhân mắc các bệnh hiếm gặp phải trải qua các thử nghiệm kéo dài cho đến khi được chẩn đoán chính xác. Giáo sư tiến sĩ Peter Krawitz từ Viện Thống kê gen và Tin sinh học tại Bệnh viện Đại học Bon (UKB) cho biết: “Điều này dẫn đến việc mất thời gian quý giá thực sự cần thiết cho trị liệu sớm để tránh tổn thương tiến triển”. Cùng với một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế, ông chứng minh làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để đưa ra các chẩn đoán tương đối nhanh chóng và đáng tin cậy trong phân tích khuôn mặt.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của 679 bệnh nhân mắc 105 bệnh khác nhau do sự thay đổi của một gen duy nhất. Chúng bao gồm, ví dụ, mucopolysaccharidosis (MPS), dẫn đến biến dạng xương, khó khăn trong học tập và tăng trưởng chậm. Hội chứng Mabry cũng dẫn đến khuyết tật trí tuệ. Tất cả những bệnh này đều có điểm chung là các đặc điểm trên khuôn mặt của những người bị ảnh hưởng cho thấy sự bất thường. Đây là một đặc điểm đặc biệt, ví dụ, hội chứng Kabuki, gợi nhớ đến việc trang điểm của một hình thức nhà hát truyền thống của Nhật Bản. Lông mày cong, khoảng cách mắt rộng và khoảng cách giữa mí mắt dài.

Phần mềm được sử dụng có thể tự động phát hiện các đặc điểm đặc trưng này từ một bức ảnh. Cùng với các triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân và dữ liệu di truyền, có thể tính toán với độ chính xác cao bệnh có khả năng liên quan nhất.

Công ty sức khỏe kỹ thuật số và AI FDNA đã phát triển mạng lưới thần kinh DeepGestalt được các nhà nghiên cứu sử dụng như một công cụ của trí tuệ nhân tạo cho nghiên cứu của họ. "

Các nhà nghiên cứu đào tạo mạng lưới thần kinh với 30.000 bức ảnh chân dung của những người bị ảnh hưởng bởi các bệnh liên quan hiếm gặp. "Kết hợp với phân tích khuôn mặt, có thể lọc ra các yếu tố di truyền quyết định và các gen trội", Krawitz nói. "Việc hợp nhất dữ liệu trong mạng thần kinh làm giảm thời gian phân tích dữ liệu và dẫn đến tỷ lệ chẩn đoán cao hơn."

Hà Hiền

Theo Sciencedaily

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.