Đời sống

Giải pháp phát hiện ung thư của kỹ sư Viettel chiến thắng tại cuộc thi AI thế giới

(VOVTV) - Vượt qua 2.200 chuyên gia trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn thế giới, Nguyễn Hồng Đăng, chuyên gia của Trung tâm Không gian mạng Viettel (Viettel Cyberspace) đã giành Giải Nhất tại cuộc thi “Phát hiện ung thư vú qua sàng lọc nhũ ảnh”.

Tác giả Thanh Sơn - Tùng Lâm
22/05/2023 17:34

‏Cuộc thi do Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RNSA) tổ chức và phát động trong cộng đồng chuyên gia AI và khoa học dữ liệu lớn nhất thế giới trên nền tảng Kaggle. Giải pháp AI do Nguyễn Hồng Đăng phát triển có thể tự động nhận diện các dấu hiệu bệnh ung thư tuyến vú từ một vùng rất nhỏ trong nhũ ảnh.‏

photo-1684747878962

‏Ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel Cyberspace chia sẻ: "Chúng tôi đang hoàn thiện giải pháp thành một dịch vụ trên nền tảng Viettel AI Platform. Các bệnh viện, tổ chức y tế, cá nhân hoàn toàn có thể tiếp cận và sử dụng vào công việc. Giải pháp này sẽ tối ưu được thời gian và chi phí so với việc tự nghiên cứu mô hình AI."‏

Giải pháp phát hiện ung thư của kỹ sư Viettel chiến thắng tại cuộc thi AI thế giới - Ảnh 2.

Viettel Cyberspace đã nhiều lần chiến thắng và lọt top tại các cuộc thi về công nghệ AI quốc tế và trong nước như AI City Challenge, Kaggle, Evolutionary Multitask Optimization, VLSP…

‏Để có thể chiến thắng tại cuộc thi, Nguyễn Hồng Đăng đã có sự hỗ trợ lớn từ Viettel Cyberspace khi kế thừa các tri thức nghiên cứu AI của Trung tâm và được sử dụng hạ tầng siêu máy tính nằm trong top 500 máy tính mạnh nhất thế giới, có hiệu năng tính toán đạt 20 Petaflops (20 triệu tỉ phép tính/giây) để tìm ra giải pháp, tối ưu thuật toán.

Giải pháp phát hiện ung thư của kỹ sư Viettel chiến thắng tại cuộc thi AI thế giới - Ảnh 3.

Nguyễn Hồng Đăng, kỹ sư AI Trung tâm Không gian mạng Viettel.

‏Theo đánh giá của Ban giám khảo, giải pháp của Nguyễn Hồng Đăng đã giải quyết được tình trạng mất cân bằng dữ liệu trong huấn luyện mô hình AI. Trong tệp dữ liệu mà cuộc thi đưa ra, tỷ lệ mẫu ung thư ác tính được gán nhãn chỉ chiếm khoảng 2% tổng số lượng mẫu, trong khi số lượng mẫu còn lại được gán nhãn lành tính hoặc bình thường chiếm 98%. Tình trạng mất cân bằng dữ liệu này có thể khiến cho trí tuệ nhân tạo dự đoán sai.‏


Ý kiến của bạn