Trong khuôn khổ Tuần lễ SIU Prize 2025, Trường Đại học Quốc tế Sài Gòn (SIU) tổ chức hội thảo “Các hệ thống AI ứng dụng trong giáo dục và y tế” diễn ra vào 08:00 ngày 08/01/2024.
Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học trong nước và quốc tế trao đổi học thuật, chia sẻ kiến thức, thảo luận về những công nghệ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến trong giáo dục và y tế. Đồng thời, hội thảo được kỳ vọng sẽ nâng cao năng lực nghiên cứu khoa học cho giảng viên, sinh viên, học viên cao học và khuyến khích tư duy sáng tạo trong nghiên cứu khoa học để tạo ra các công trình mang giá trị quốc tế.

Hội thảo thu hút sự tham gia chuyên gia, nhà nghiên cứu, nhà khoa học uy tín trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giáo dục và y tế của Việt Nam và thế giới

Mở đầu hội thảo, tham luận “KNN-based Mixed Numerology Resource Allocation for 5G-V2X Communications” được trình bày bởi GS.TS. Nguyễn Thị Mai Trang (Đại học Sorbonne Paris Nord, Pháp). Tham luận tập trung nghiên cứu về công nghệ 5G-V2X, một công nghệ cách mạng hóa lĩnh vực vận tải và ngành công nghiệp ô tô. Mạng 5G với những đặc điểm nổi bật như độ truyền tải cao, độ trễ thấp nên thời gian trao đổi giữa các thiết bị, phương tiện được đẩy nhanh hơn. Theo GS.TS Mai Trang, mạng 5G là chìa khóa để xây dựng đô thị thông minh, với rất nhiều ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực như y tế, giáo dục,… Bên cạnh đó, công nghệ 5G-V2X đang hình thành những bước đầu tiên của giao thông thông minh, giúp phương tiện đảm bảo phản ứng nhanh hơn trong tình huống nguy hiểm, từ đó nâng cao an toàn giao thông.

GS.TS Mai Trang giới thiệu đến hội thảo khái niệm “Numerologies” trong mạng 5G, nhấn mạnh đây là chìa khóa quan trọng để đẩy nhanh tốc độ đường truyền

Tham dự hội thảo qua hình thức trực tuyến, Giáo sư trợ lý Hoàng Trọng Nghĩa (Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, Đại học Tiểu bang Washington, Hoa Kỳ) trình bày nghiên cứu nhằm phát triển một hệ thống học tập cộng tác thông minh và bền vững. Tham luận Giáo sư trợ lý Hoàng Trọng Nghĩa trình bày đã chỉ ra những hạn chế của Trí thông minh cộng tác (collaborative intelligent systems) hiện tại như không cá nhân hóa, người dùng phải huấn luyện mô hình từ đầu,… Thay vào đó, ông đã đề xuất một khung học tập cộng tác mới, cho phép mô hình hóa, hiểu và đánh giá tri thức để tối ưu hóa quá trình học tập giữa các thực thể có giới hạn tài nguyên và nhu cầu khác nhau.

Giáo sư trợ lý Hoàng Trọng Nghĩa báo cáo tham luận “Effective Knowledge Representation and Utilization for Sustainable Collaborative Learning across Heterogeneous Systems”

Tham luận “Personalized Learning Through Gamification: Multi-Agent and Large Language Model Approaches” hướng đến cá nhân hóa trải nghiệm học tập bằng cách kết hợp yếu tố trò chơi vào quá trình giáo dục, nâng cao động lực học tập. TS. Huỳnh Ngọc Tín cho rằng, nhằm chuẩn bị từng nội dung có tính cá nhân hóa theo từng học viên, giáo viên phải mất nhiều thời gian và công sức. Để hỗ trợ cho việc đó, nghiên cứu ứng dụng AI tạo ra hệ thống học tập cá nhân hóa thông qua việc “gamify” (trò chơi hóa). Ví dụ từ các trò chơi được AI hỗ trợ như “4 hình 1 từ” được phát triển bằng cách sử dụng các tác nhân tạo hình ảnh và nội dung hay “Lập trình” khuyến khích học sinh giải các bài tập mã hóa dựa trên các ý tưởng hoặc khái niệm được cung cấp trước đó.

TS. Huỳnh Ngọc Tín đại diện nhóm nghiên cứu đề xuất hệ thống tự động tạo câu hỏi và bài tập giúp cá nhân hóa trải nghiệm học tập tạo ra bởi AI

Để giải quyết vấn đề xử lý khối lượng lớn hồ sơ của ứng viên, GS.TS Đỗ Phúc (Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia TPHCM) đã giới thiệu đến hội thảo nghiên cứu ứng dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) được hỗ trợ bởi AI và các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT 3.5 và 4.0.
GS.TS Đỗ Phúc cho biết, nghiên cứu này dùng kỹ thuật hình ảnh hoá dữ liệu để minh hoạ cho chỉ số hồ sơ, từ đó có thể tổng hợp và phân tích các thông số như khối lượng bài, số lượng tác giả, số lượng bài viết của tác giả, tạp chí thường xuất bản bài viết của tác giả,…

GS.TS Đỗ Phúc trình bày tham luận “Research on Applying AI-Powered NLP and Data Visualization to Support Candidate Profile Processing”

Ứng dụng AI trong chẩn đoán bệnh – một phần quan trọng của Y học chính xác (Precision Medicine) là nội dung chính mà TS. Nguyễn Trí Phúc (Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch) đã trình bày trong hội thảo. Y học chính xác là xu hướng toàn cầu trong thế kỷ qua, dựa trên mã gen của từng cá nhân để điều chỉnh liều lượng và loại thuốc phù hợp cho mỗi bệnh nhân.

Nghiên cứu của TS. Nguyễn Trí Phúc đề xuất phát triển mô hình AI sử dụng GVR (Graph-based Variant Ranking) hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn

Nêu bật ứng dụng của AI đối với sự phát triển kinh tế tại Việt Nam, tham luận “Driving Vietnam’s Economy In The Digital Age: The Role Of AI In Finance And Agriculture” được trình bày bởi TS. Đào Văn Tuyết (Trường Đại học Quốc tế Sài Gòn) nhấn mạnh sự phổ biến và các ứng dụng đa dạng của công nghệ, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính và nông nghiệp. Các thuật toán thông minh giúp cải thiện quản lý tài chính, phát hiện gian lận và tăng cường tiếp cận tín dụng cho doanh nghiệp nhỏ. Đối với nông nghiệp, AI hỗ trợ canh tác chính xác, tối ưu hóa nguồn nước, dự báo thời tiết và kiểm soát dịch bệnh, giúp tăng năng suất và giảm thất thoát.

TS. Đào Văn Tuyết cung cấp cái nhìn chi tiết về cách Việt Nam có thể tận dụng AI để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trong các lĩnh vực then chốt

Quản lý dược phẩm hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của bệnh viện, giúp đảm bảo nguồn cung thuốc đầy đủ cho bệnh nhân và tối ưu hóa nguồn lực y tế. Để tối ưu hóa quản lý, giảm lãng phí và luôn có nguồn cung thuốc kịp thời, tham luận “Enhancing Hospital Pharmacy Management Efficiency Through Machine Learning model for Drug Demand Prediction” được trình bày bởi TS. Trương Hải Bằng đã ứng dụng Ứng dụng học máy (Machine Learning) trong dự đoán nhu cầu thuốc. Nghiên cứu được ứng dụng tại Bệnh viện Quân y 7A sử dụng mô hình CNN-LSTM, phân tích dữ liệu thuốc từ 2022-2024, cho kết quả dự đoán chính xác nhất so với các phương pháp MLP, CNN, và LSTM riêng lẻ.

TS. Trương Hải Bằng khẳng định tham luận mang lại hiệu quả cao, hỗ trợ hoạch định dược phẩm thông minh trong bệnh viện thông qua kết quả nghiên cứu

Hội thảo “Các hệ thống AI ứng dụng trong giáo dục và y tế” thuộc khuôn khổ Tuần lễ SIU Prize 2025 (SIU Prize Week 2025). Đây là chuỗi sự kiện học thuật gồm các hội thảo chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo kết hợp cùng Lễ trao giải SIU Prize Computer Science mùa 1.