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 (73)
Công cụ thông tin mới đánh giá tình trạng của bệnh nhân vô gia cư (35)
Hướng tới xã hội không dùng tiền mặt (51)
KHẢO SÁT
Xin bạn cho ý kiến WEB mới




THỐNG KÊ TRUY CẬP
Lượt truy cập:
Đang xem: -10850

LIÊN KẾT
Học sâu xác định các tế bào ung thư máu trong một phần nghìn giây (26/08/2019) Trang in Trang in
Click để xem ảnh
Ảnh minh họa
Thiết bị mới giúp trích xuất tế bào ung thư từ máu ngay sau khi chúng được phát hiện.

Các nhà nghiên cứu tại UCLA và NantWorks đã phát triển một thiết bị có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo phát hiện các tế bào ung thư trong một phần nghìn giây nhanh hơn hàng trăm lần so với các phương pháp trước đây. Với tốc độ đó, phát minh có thể giúp trích xuất tế bào ung thư từ máu ngay sau khi chúng được phát hiện, từ đó có thể giúp ngăn ngừa bệnh lây lan trong cơ thể.

Bài báo được đăng trên tạp chí journal Nature Scientific Reports

Cách tiếp cận dựa trên hai công nghệ cốt lõi: học sâu và kéo dài thời gian quang tử. Học sâu là một loại học máy, một kỹ thuật trí tuệ nhân tạo trong đó các thuật toán được "đào tạo" để thực hiện các nhiệm vụ sử dụng khối lượng dữ liệu lớn. Trong học sâu, các thuật toán được gọi là mạng lưới thần kinh được mô hình hóa sau khi bộ não của con người hoạt động. So với các loại hình học máy khác, học sâu đã được chứng minh là đặc biệt hiệu quả để nhận dạng và tạo hình ảnh, lời nói, âm nhạc và video.

Yueqin Li Jalali

Kéo dài thời gian quang tử là một công nghệ đo cực nhanh được phát minh tại UCLA. Các thiết bị kéo dài thời gian quang tử sử dụng các chùm laser siêu ngắn để thu được hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu mỗi giây, nhanh hơn 1.000 lần so với các bộ vi xử lý nhanh nhất hiện nay. Công nghệ này đã giúp các nhà khoa học khám phá các hiện tượng hiếm gặp trong vật lý laser và phát minh ra các loại dụng cụ y sinh mới cho kính hiển vi 3D, quang phổ và các ứng dụng khác.

Tác giả nghiên cứu, Bahram Jalali, một Giáo sư về kỹ thuật điện và máy tính tại Trường kỹ thuật Samueli thuộc UCLA cho biết: "Do khối lượng dữ liệu quý giá mà họ tạo ra, các công cụ kéo dài thời gian và học sâu là phù hợp".

Hệ thống này cũng sử dụng một công nghệ gọi là đếm tế bào theo dòng chảy hình ảnh. Đếm tế bào là khoa học đo đặc điểm tế bào; trong đếm tế bào theo dòng chảy hình ảnh, các phép đo này thu được bằng cách sử dụng tia laser để chụp ảnh các tế bào một lần khi chúng chảy qua dịch mang mầm bệnh. Mặc dù đã có các kỹ thuật để phân loại tế bào trong đếm tế bào theo dòng chảy hình ảnh, các bước xử lý của các kỹ thuật đó diễn ra chậm đến mức các thiết bị không có thời gian để tách các tế bào khỏi nhau.

Dựa trên công việc trước đây của họ, GS.Jalali và các đồng nghiệp đã phát triển một hệ thống học sâu để giải quyết vấn đề đó bằng cách hoạt động trực tiếp trên các tín hiệu laser là một phần của quá trình đếm tế bào theo dòng chảy hình ảnh, giúp loại bỏ các bước xử lý tốn nhiều thời gian của các kỹ thuật khác.

Yueqin Li, một nghiên cứu sinh và là tác giả đầu tiên của bài báo cho biết: "Chúng tôi đã tối ưu hóa thiết kế mạng lưới thần kinh sâu để xử lý một lượng lớn dữ liệu được tạo ra nâng cấp hiệu suất của cả phần mềm và công cụ".

Ata Mahjoubfar, đồng tác giả của bài báo, cho biết kỹ thuật này cho phép công cụ xác định liệu một tế bào có bị ung thư gần như tức thời hay không.

"Chúng tôi không cần phải trích xuất các thông số sinh lý của các tế bào nữa. Thay vào đó, các mạng thần kinh sâu tự nó phân tích dữ liệu thô cực kỳ nhanh chóng".

Mai Khôi
Theo techxplore

 

 

 

 

 

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.