FPT Software dùng trí tuệ nhân tạo dự đoán bệnh rám má

Từ đầu năm 2020, đơn vị FWI.AAA (thuộc FPT Software Quy Nhơn) đã bắt tay hợp tác với Bệnh viện Phong - Da liễu Trung ương Quy Hòa để xây dựng mô hình học máy hỗ trợ xác định tỷ lệ một người sẽ bị bệnh rám má (nám má) trong tương lai gần.

Anh Vũ Hoàng Việt (Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI), FPT Software Quy Nhơn), đại diện nhóm dự án, cho biết mục tiêu mà dự án hướng đến là xây dựng một mô hình học máy (machine learning), xác định khả năng mắc bệnh rám má của một người dựa trên thông tin cá nhân và các thói quen sinh hoạt thường ngày có liên quan; đồng thời phân tích các thói quen này để xác định những yếu tố sẽ gây ảnh hưởng đến sự tăng/giảm của tỷ lệ mắc bệnh rám má.

Mô hình xây dựng dựa trên các dữ liệu mà BS CKII Phạm Thị Hoàng Bích Dịu, công tác tại Bệnh viện Phong - Da liễu Trung ương Quy Hòa, đã thu thập để hoàn thành đề tài “Nghiên cứu đặc điểm lâm sàng và một số yếu tố liên quan đến rám má ở phụ nữ khám và điều trị tại Khoa Chăm sóc da, Bệnh viện Phong - Da liễu Trung ương Quy Hòa năm 2016-2017".

"Kết quả ban đầu được phía bệnh viện đánh giá là khả quan, trong đó phân tích được một số yếu tố liên quan tới việc sử dụng mỹ phẩm sẽ ảnh hưởng nhiều nhất đến việc gây rám má ở phụ nữ. Kết quả đạt được cũng là cái "bắt tay" tâm huyết giữa nhóm dự án với bệnh viện, từ sự hỗ trợ rất lớn của thầy Hồ Văn Lâm (Khoa CNTT - Trường Đại học Quy Nhơn). Thầy Lâm cũng là chuyên gia, cố vấn cho FWI.AAA, FPT Software Quy Nhơn, anh Việt thông tin.

Website thử nghiệm được phía bệnh viện đáng giá tích cực, dự kiến sẽ chính thức đi vào hoạt động trong thời gian tới. (Ảnh chụp màn hình).

Tuy nhiên, để có thêm nhiều cơ sở dữ liệu phục vụ cho việc phát triển dự án, nhà Phần mềm Quy Nhơn đã kết hợp với bệnh viện thử nghiệm website http://ramma.bvquyhoa.vn/ nhằm mục đích đưa mô hình tiếp cận với người bệnh, thu thập thêm thông tin, cải tiến độ chính xác của mô hình học máy đã có.

Phía bệnh viện đánh giá, mô hình và website thử nghiệm cho kết quả tích cực, giúp những người có nhu cầu xác định được nguy cơ nhiễm bệnh của bản thân và có được sự tiếp cận nhanh chóng hơn với các biện pháp y tế nếu cần.

Để có được kết quả khả quan trên, nhóm dự án đã phải mất rất nhiều thời gian để trao đổi, tìm hiểu về kiến thức dịch tễ. “Một số kiến thức chuyên môn, có liên quan trực tiếp tới tình trạng bệnh và phân loại bệnh là một trong những khó khăn lớn nhất mà dự án gặp phải. Tuy nhiên, rất may mắn đây là dự án kết hợp với bệnh viện nên chúng tôi nhận được sự giúp đỡ tận tình từ các bác sĩ, tháo gỡ những khó khăn trên”, anh Việt cho hay.

Trong thời gian tới, nhóm sẽ tiếp tục hoàn thiện, phát triển mô hình. Đồng thời phổ biến website đến cộng đồng. Hiện tại, toàn bộ website đều được đơn vị tài trợ bệnh viện với mong muốn đóng góp cho cộng đồng nơi đóng quân (TP Quy Nhơn, Bình Định), đồng thời hướng đến việc đưa trí tuệ nhân tạo vào hỗ trợ cho việc khám chữa bệnh, đại diện nhóm dự án cho biết.

Website đang được thử nghiệm, dự kiến sẽ được bệnh viện đưa vào hoạt động chính thức trong thời gian tới. Mọi người đều có thể truy cập website, điền thông tin cần thiết và trả lời những câu hỏi khảo sát… Dựa trên thông tin được cung cấp, hệ thống sẽ phân tích, đưa ra kết quả dự đoán khả năng mắc bệnh rám má theo tỷ lệ phần trăm, kèm theo đó là những khuyến cáo, thông tin hỗ trợ cần thiết về bệnh rám má. Phía bệnh viện cũng đang có ý tưởng kết hợp với đơn vị, tiếp tục áp dụng mô hình học máy đối với việc xác định các bệnh cộng đồng khác như: vảy nến, bệnh viêm da tiếp xúc...

>> FPT Software Quy Nhơn trải thảm đón tài năng trẻ trí tuệ nhân tạo

Nguyễn Huy

• Kỹ sư FPT Software là người Việt đầu tiên giành chứng chỉ TensorFlow