Home » Việt Nam công bố hệ thống cảnh báo dịch COVID-19 toàn cầu sử dụng trí tuệ nhân tạo

Việt Nam công bố hệ thống cảnh báo dịch COVID-19 toàn cầu sử dụng trí tuệ nhân tạo

Đăng bởi GABBY
Việt Nam công bố hệ thống cảnh báo dịch COVID-19 toàn cầu sử dụng trí tuệ nhân tạo

Sáng ngày 01/03/2020, Viện Đào tạo Y học dự phòng và Y tế công cộng (Trường Đại học Y Hà Nội) đã chính thức công bố hệ thống cảnh báo sớm nguy cơ dịch bệnh Covid-19 toàn cầu tại http://covid19global.net. Sau một khoảng thời gian lắng xuống với những tín hiệu tích cực, Covid-19 lại tiếp tục gây bùng dịch ở những khu vực mới với tốc độ lây lan chóng mặt. Trước thực tế đó, hệ thống cảnh báo mới sử dụng Trí tuệ được kỳ vọng sẽ giúp cảnh báo sớm nguy cơ lây nhiễm, chứ không chỉ dừng lại ở cập nhật thông tin.

Có gì mới tại hệ thống cảnh báo toàn cầu?

“Hệ thống cảnh báo nguy cơ dịch bệnh COVID-19 toàn cầu” là chương trình nghiên cứu của Viện Đào tạo Y học dự phòng và Y tế công cộng (Trường Đại học Y Hà Nội), do PGS.TS Trần Xuân Bách làm trưởng nhóm chuyên gia. Phó giáo sư cho hay, hệ thống nhằm cung cấp các thông tin phân tích về nguy cơ dịch bệnh và khả năng đáp ứng của các quốc gia. Hệ thống cũng được xây dựng dựa trên các kết quả nghiên cứu được mạng lưới chuyên gia kỹ thuật quốc tế về dịch tễ học và kiểm soát bệnh dịch toàn cầu tiến hành liên tục trên các số liệu cập nhật hằng ngày từ nhiều cơ sở dữ liệu uy tín trên thế giới.

Phó giáo sư Trần Xuân Bách – Trưởng nhóm chuyên gia Dự án Phát triển hệ thống cảnh báo sớm Covid-19 toàn cầu

Phó giáo sư Trần Xuân Bách nhấn mạnh, hệ thống có ưu điểm là so với các bản đồ trước đây chỉ thuần túy ghi nhận các sự kiện mắc, tử vong và hồi phục, hệ thống này sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích, đánh giá các nguy cơ có thể phát triển dịch ở mỗi địa bàn trên toàn thế giới trong mối tương quan đa dạng về đặc tính của vi rút, hành vi quần thể và các yếu tố sinh thái. Nguy cơ này được tổng hợp từ nhiều yếu tố, ví dụ như số người hiện được khẳng định tại mỗi địa bàn, mức độ tương tác, di biến động tại mỗi quốc gia trong màng lưới giao thông hàng không thế giới, các yếu tố mật độ dân số, thời tiết, khả năng đáp ứng và năng lực kiểm soát dịch bệnh của mỗi quốc gia

Phó giáo sư Bách cho hay, những kết quả từ nghiên cứu là nguồn dữ liệu tin cậy để các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý tham khảo, thảo luận và phối hợp chặt chẽ với nhóm nghiên cứu để có những đánh giá chiến lược kiểm soát tối ưu nhất.

Việt Nam sẽ vẫn có nguy cơ xuất hiện ca bệnh mới

Giáo sư Lê Thị Hương – Viện trưởng Viện Đào tạo Y học dự phòng và Y tế công cộng cho biết: “Với những nỗ lực không ngừng nghỉ, chúng tôi mong muốn được hòa chung với tâm huyết và trí tuệ của lãnh đạo và nhân dân cả nước cũng như toàn thế giới trong cuộc chiến với dịch Covid-19″. Thông qua hệ thống này, Viện Đào tạo Y học dự phòng và Y tế công cộng kêu gọi nhân dân cả nước làm phong phú thêm dữ liệu cho nhóm nghiên cứu thông qua việc khai báo và phản hồi các thông tin về tình hình dịch và đánh giá chủ quan cũng như quan sát khách quan tại nơi sống của mọi người tại địa chỉ: http://info.covid19global.net/

Theo kết quả nghiên cứu của Dự án Phát triển hệ thống cảnh báo sớm Covid-19 toàn cầu, nhận định sơ bộ cho thấy trong tháng 3, Việt Nam sẽ vẫn có nguy cơ xuất hiện ca bệnh mới do các nguồn lây từ Trung Quốc và cả các nước khác. Các thành phố du lịch có đường bay quốc tế có nguy cơ lớn là Đà Nẵng, Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh, Nha Trang. Tính chung nguy cơ cả nước, khoảng 21% khả năng Việt Nam xuất hiện ca bệnh, trong đó 13% từ các nguy cơ ngoài Trung Quốc.

Do đó, Phó giáo sư Bách cho rằng kịch bản ứng phó sẽ phải cân nhắc ở nhiều điểm rải rác, nghiên cứu các phương án điều phối và phối hợp nguồn lực con người, phương tiện và trang thiết bị, với các kịch bản có sự tham gia của toàn dân, từng khu phố, thôn xóm, để chủ động giảm thiểu hậu quả của dịch bệnh.

Hệ thống cảnh báo dịch Covid 19 toàn cầu chính là ví dụ trực quan nhất về sức mạnh của dữ liệu và ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo. Học về AI ngay hôm nay để chính bạn là người tiếp theo tạo ra những ứng dụng cực kỳ hữu ích cho cuộc sống, tại sao không? Đăng ký cùng rubikTALENT để nắm bắt cơ hội đưa Machine Learning và Computer Vision vào cuộc sống!

Tìm hiểu thêm

0 bình luận
0

Bài viết liên quan

Để lại bình luận