Nhóm nghiên cứu liên ngành trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật thông tin tại Asia University, Đài Loan (Trung Quốc) vừa phát triển một mô hình AI có khả năng phân tích và giải thích dữ liệu điện tâm đồ (ECG). Nghiên cứu tập trung vào việc nâng cao năng lực của AI trong việc xử lý và lý giải dữ liệu phức tạp, giúp tăng tính minh bạch và độ tin cậy khi được triển khai trong các bài toán ứng dụng, trong đó có lĩnh vực y tế.
AI có khả năng giải thích mở ra hướng ứng dụng mới trong phân tích dữ liệu
Với nhiều hệ thống AI hiện nay, kết quả phân tích thường thiếu cơ sở giải thích, gây khó khăn khi ứng dụng trong các lĩnh vực đòi hỏi độ tin cậy cao như y tế. Mô hình do Asia University phát triển tập trung giải quyết điểm này, khi có thể vừa phân tích dữ liệu vừa chỉ ra phần tín hiệu ảnh hưởng đến kết luận.
Với dữ liệu điện tâm đồ (ECG), mô hình xác định dải tần 10-20 Hz là yếu tố quan trọng trong quá trình nhận diện bất thường, gắn với đặc trưng QRS của tín hiệu tim, đóng vai trò thiết yếu trong việc nhận diện các bất thường như nhồi máu cơ tim. Cách tiếp cận này giúp làm rõ cách AI xử lý dữ liệu, thay vì chỉ đưa ra kết quả cuối cùng.
Hệ thống cũng được tối ưu để triển khai thực tế, với khoảng 25 KB bộ nhớ trạng thái và mức tính toán khoảng 23.000 phép toán, đồng thời giảm đáng kể lượng dữ liệu cần truyền tải. Nhờ đó, mô hình có thể hoạt động trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems – tạp chí khoa học quốc tế thuộc hệ thống IEEE (Hiệp hội Kỹ sư Điện và Điện tử Quốc tế), có quy trình bình duyệt nghiêm ngặt trong lĩnh vực kỹ thuật và công nghệ y sinh.
Nghiên cứu AI gắn với ứng dụng, củng cố nền tảng đào tạo chuẩn quốc tế
Mô hình phân tích điện tâm đồ do Asia University phát triển cho thấy AI có thể xử lý dữ liệu chuyên sâu, giải thích căn cứ ra quyết định và vận hành trong điều kiện tài nguyên hạn chế. Nhờ tối ưu về tính toán và bộ nhớ, công nghệ này có tiềm năng hỗ trợ các tình huống cần phản hồi nhanh như theo dõi sức khỏe từ xa, thiết bị đeo hoặc hệ thống cấp cứu.
Kết quả trên cũng phản ánh cách Asia University triển khai AI theo hướng liên ngành, kết hợp giữa công nghệ thông tin, kỹ thuật điện – điện tử và khoa học y sinh. Đây là hướng đào tạo đặt công nghệ trong bối cảnh ứng dụng cụ thể, giúp sinh viên hiểu AI không chỉ như một tập hợp thuật toán, mà còn là công cụ giải quyết các vấn đề xã hội.
Theo Asia University, hơn 800 học phần tại trường đã tích hợp AI, cùng hệ thống gần 400 máy AI PC, hạ tầng GPU và các phòng thí nghiệm như AI Applications Lab, VR Lab, phòng nghiên cứu dữ liệu và bảo mật. Hệ sinh thái học tập và nghiên cứu này tạo điều kiện để sinh viên tiếp cận trí tuệ nhân tạo theo hướng thực hành, thông qua các dự án gắn với y tế, sản xuất, giao thông, dịch vụ và hệ thống thông minh.
Lợi thế học AI sớm, làm dự án sớm trong lộ trình Việt Nam – Đài Loan
Mô hình AI giải thích điện tâm đồ cho thấy cách Asia University triển khai AI trên dữ liệu thật và bài toán có giá trị ứng dụng. Định hướng này cũng được phản ánh trong chương trình Trí tuệ nhân tạo tại Asia Vietnam.
Trong 2 năm học tại Việt Nam, sinh viên xây dựng nền tảng về lập trình, toán, xác suất thống kê, cơ sở dữ liệu, điện toán đám mây, nhập môn AI, học máy và khoa học dữ liệu. Nhờ đó, người học sớm làm quen với cách xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và phát triển giải pháp.
Ngay từ năm nhất, sinh viên Asia Vietnam đã tham gia phát triển các sản phẩm ứng dụng AI và công nghệ xoay quanh những nhu cầu cụ thể trong đời sống. Từ các bài toán quen thuộc như quản lý thời gian, theo dõi tài chính hay ghi nhớ công việc, nhiều nhóm đã xây dựng các ứng dụng như StudyFlow, Expense Tracker hay Forget-Me-Not, qua đó bước đầu làm quen với cách AI và dữ liệu được đưa vào sản phẩm.
Bên cạnh đó, ở các dự án mang tính kỹ thuật, sinh viên tiếp cận những hướng ứng dụng rộng hơn như tối ưu năng lượng với Solar Tracker hoặc phát triển thiết bị hỗ trợ trong môi trường rủi ro như Hazard Robot. Các trải nghiệm này giúp người học hình thành tư duy giải quyết vấn đề, thay vì chỉ dừng ở việc học công cụ hoặc thuật toán.
Các dự án này giúp rèn luyện tư duy giải quyết vấn đề và khả năng hoàn thiện sản phẩm trong thời gian giới hạn, tạo nền tảng trước khi bước vào giai đoạn học chuyên sâu.
Khi chuyển tiếp sang Asia University tại Đài Loan, sinh viên tiếp tục học trong môi trường có hệ thống phòng lab, giảng viên và các nhóm nghiên cứu đang triển khai AI ở nhiều lĩnh vực. Đây là điều kiện để người học tiếp cận sâu hơn với cách AI được kiểm thử và đưa vào ứng dụng thực tế.
