Đôi bạn “trí tuệ nhân tạo” Hoàng Trung Hiếu (trái) và Tôn Thất Vĩnh - Ảnh: Q.L.

Để AI lên tiếng

Ở Trường ĐH Khoa học tự nhiên (ĐH Quốc gia TP.HCM), đôi bạn Tôn Thất Vĩnh và Hoàng Trung Hiếu - vừa tốt nghiệp chương trình cử nhân tài năng công nghệ thông tin - là những cái tên không còn xa lạ với sinh viên. 

Đôi bạn chung lớp và cùng nhau thực hiện khóa luận tốt nghiệp dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Trần Minh Triết (phó hiệu trưởng Trường ĐH Khoa học tự nhiên) và GS Đỗ Ngọc Minh (ĐH UIUC - University of Illinois at Urbana, Champaign - Mỹ).

Ngược dòng thời gian, Tôn Thất Vĩnh nói chính kỳ thực tập ba tháng tại Mỹ đã mở ra hướng nghiên cứu mới với anh. Làm việc tại phòng nghiên cứu của GS Đỗ Ngọc Minh tại Mỹ, Vĩnh được đánh giá cao ở kiến thức nền và tiềm năng nghiên cứu. 

Qua ảnh chụp mô bệnh học, Vĩnh nghiên cứu đề xuất cho phép tăng độ chính xác trong việc đếm số tế bào thuộc các loại tế bào khác nhau. Máy tính phân tích ảnh đếm số lượng tế bào, giúp theo dõi quá trình thuốc tác động trong điều trị ung thư để điều chỉnh lượng thuốc phù hợp.

Phương pháp ấy được xếp hạng 11/40 trong cuộc thi tại hội nghị MICCAI 2018, hội nghị hàng đầu thế giới về ứng dụng tin học trong y khoa, cùng với các phương pháp được nhiều nhóm nghiên cứu đề xuất từ các trường danh tiếng của Mỹ, Đức, Anh, Trung Quốc, Ấn Độ, Áo... Kết quả này được công bố trên tạp chí IEEE Transactions on Medical Imaging. Lúc đó, Vĩnh mới là sinh viên năm thứ ba trong khi các tác giả khác đều có trình độ thạc sĩ, tiến sĩ.

Trong khi đó, Hoàng Trung Hiếu nghiên cứu đề xuất phương pháp mới trong phân loại ảnh nội soi đường ruột, hỗ trợ các bác sĩ trong việc sàng lọc và phát hiện các bệnh thường gặp, các điểm giải phẫu trong ảnh nội soi. Phương pháp của Hiếu đã đoạt giải nhất trong cuộc thi tại hội nghị MediaEval 2018.

Theo Hiếu, có rất nhiều hình ảnh được ghi nhận từ video nội soi mà để đọc được hết các hình ảnh đó sẽ vô cùng tốn thời gian. Chưa kể có những hình ảnh bình thường có thể cho qua, không cần quan tâm. 

"Nghiên cứu của tôi sẽ hỗ trợ các bác sĩ, chuyên gia lọc nhanh hơn hình ảnh cần tìm. Đó là lý do vì sao có thêm thuật toán để đưa ra các hình ảnh có tính cảnh báo cho bác sĩ" - Hiếu phân tích.

"Cái nôi" tài năng trẻ

Không quá lời khi nói rằng khoa công nghệ thông tin là "cái nôi" đào tạo và bồi dưỡng nhiều tài năng tin học. Những cái tên sinh viên ưu tú có thể kể đến như: Lê Yên Thanh, Đàm Nguyễn Trọng Nhân, Nguyễn Xuân Giềng, Nguyễn Đình Luận, Nguyễn Thành An. Và bây giờ là đôi bạn Tôn Thất Vĩnh, Hoàng Trung Hiếu.

Các bạn đều trưởng thành từ Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (AILab) và Phòng thí nghiệm công nghệ phần mềm (SELab). Nhiều cái tên trong số này đã nhận vô số giải thưởng về công nghệ thông tin, nghiên cứu khoa học xuất sắc, được vinh danh "Công dân trẻ tiêu biểu TP.HCM", đoạt giải cao Giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka liên tiếp nhiều năm...

Những kỳ thực tập hè ở nước ngoài, các lần dự hội nghị chuyên ngành, cả học bổng học lên cao, các sinh viên luôn được thầy cô tận tình hỗ trợ mà không thể không nhắc đến người thầy gắn bó với nhiều thế hệ sinh viên - PGS.TS Trần Minh Triết. 

"Làm việc với thầy, chúng tôi có thể thoải mái chia sẻ suy nghĩ, ý tưởng, có khi nói ra là thầy trò hiểu nhau ngay. Sự đồng cảm đó là động lực, gợi mở cho chúng tôi nhiều hướng đi mới để phát triển nghiên cứu của mình" - Vĩnh chia sẻ.

Tôn Thất Vĩnh (phải) chia sẻ thông tin cùng khách tham dự tại một hội nghị về thị giác máy tính ở Mỹ - Ảnh: M.TR.

Cánh tay trợ lực cho y khoa

Trở về sau kỳ thực tập, Vĩnh vẫn tiếp tục đeo đuổi nghiên cứu ấy và thử tìm thêm hướng đi mới cho lĩnh vực còn khá mới mẻ này. Vĩnh giữ liên lạc, trao đổi thường xuyên cùng TS Ben Chidester - ĐH CMU (Carnegie Mellon University), tác giả cùng nghiên cứu. 

Mới nhất, bài báo khoa học hoàn thiện kết quả nghiên cứu việc tách tế bào trong ảnh y khoa đã được Vĩnh công bố tại hội nghị ở Mỹ tháng 6 vừa rồi, cũng là đề tài tốt nghiệp đại học của anh.

Trung Hiếu cũng qua Mỹ thực tập hồi hè rồi nhưng chọn nhánh rẽ khác dù cũng là phân tích ảnh y khoa. Hiếu đã nghĩ đến việc dùng thiết bị nội soi như "viên thuốc con nhộng" có thể "chạy" trong đường ruột người bệnh. Thậm chí, tính đến việc kết nối để bác sĩ có thể đọc kết quả song song với quá trình thiết bị di chuyển, và sẽ tự lọc để chỉ gửi hình ảnh có tính cảnh báo vì bác sĩ không đủ thời gian xem hết video có khi đến 8-9 tiếng đồng hồ.

PGS.TS Trần Minh Triết đánh giá cao tiềm năng nghiên cứu khoa học của hai học trò. Vĩnh và Hiếu đều thể hiện tố chất làm khoa học từ sớm, ngay năm thứ nhất đã chủ động tìm hướng nghiên cứu, đề xuất hướng đi. 

"Đó đều là hướng nghiên cứu tiềm năng và có ý nghĩa quan trọng. Kết quả nghiên cứu sẽ được tiếp tục hoàn thiện để có thể hỗ trợ thêm cho các chuyên gia y khoa trong chẩn đoán và điều trị bệnh từ các ảnh y khoa" - PGS.TS Trần Minh Triết nhận xét.

Vượt qua những khó khăn khi tiếp cận nguồn hình ảnh, điều kiện, phương tiện nghiên cứu, các bạn vẫn đang từng ngày khám phá con đường khoa học của mình. 

"Phát triển nghiên cứu gắn với thực tế là câu chuyện dài, không chỉ dừng ở kinh phí, nguồn lực mà còn kết nối nhiều chiều, trong đó việc bắt tay với ngành y là quan trọng. Tôi vẫn nỗ lực tìm kiếm mỗi ngày để nâng khả năng nghiên cứu của bản thân, và nếu có cơ hội phù hợp sẽ đi học nước ngoài" - Hiếu bày tỏ.

*****************************

Cô gái ấy từng xin bảo lưu đại học một năm để "gap year", một khoảng lặng nhận diện lại mình, để trở lại "lợi hại" hơn khi cô đại diện Việt Nam có mặt trong những chuyến giao lưu quốc tế.

Kỳ tới: Cô gái "công dân toàn cầu"

Trí tuệ nhân tạo giúp bạn trẻ sáng tác nhạc Giáng sinh

TTCT - “Anh thề đó là đêm Giáng sinh. Anh hi vọng đó là điều em sẽ nói. Món quà Giáng sinh tuyệt vời nhất trên thế giới là phúc lành. Anh sẽ bên em suốt cả cuộc đời”.