 |
| Theo PGS. Nguyễn Hữu Thanh, Hiệu trưởng Trường Điện - Điện tử, hội thảo là cơ hội để các em sinh viên học hỏi, mở rộng cơ hội nghiên cứu, khởi nghiệp. Ảnh: Nguyễn Hạnh |
Tham gia thuyết trình hội thảo khoa học có PGS.TS Lê Hạnh Phúc (UC San Diego), Ts. Tạ Thị Kim Huệ (Đại diện Công ty CP công nghệ ISOFH, Giám đốc Công ty Đầu tư tài năng, Trường Điện - Điện tử), TS.BS Nguyễn Quang Lĩnh đến từ Bệnh viện 108, cùng nhóm nghiên cứu BKIC, BME của Trường Điện - Điện tử và các thầy cô giáo đến từ nhiều viện, trường và các em học sinh của nhà trường.
Phát biểu khai mạc hội thảo, PGS. Nguyễn Hữu Thanh, Hiệu trưởng Trường Điện - Điện tử cho biết, hội thảo khoa học chuyên đề BioFusion 2025 là tâm huyết của các nhà khoa học, nghiên cứu, giảng dạy nổi tiếng trong các lĩnh vực y sinh, công nghệ bán dẫn, vi mạch. Hội thảo là cơ hội để các thầy cô và các em học sinh hệ thống lại một số kiến thức, đồng thời hiểu thêm được những ứng dụng thực tế, sự giao thoa giữa các lĩnh vực, là cơ hội để sinh viên được giao lưu, tìm hiểu thêm nhiều kiến thức bổ ích.
 |
| PGS.TS Lê Hạnh Phúc thuyết trình tại hội thảo. Ảnh: Nguyễn Hạnh |
Mở đầu hội thảo, trong bài thuyết trình "Brain Machine Interface: from Stimulation to a Closed-Loop Neural-Treatment Systems", PGS.TS Lê Hạnh Phúc đã chỉ ra, công nghệ giao tiếp giữa máy và não bộ, cách hiểu thông dụng từ việc thu nhận tín hiệu và chuyển về não bộ xử lý đến cách điều khiển não bộ bằng tín hiệu ngoại vi, bằng can thiệp của công nghệ, ví dụ như điện não đồ có khả năng đi sâu vào não, công nghệ dạng kim đâm, hoặc công nghệ ánh sáng tác động vào não để thu nhận tín hiệu lâu và dài hơn từ não. Công nghệ AI điều khiển hệ thống điện não đồ theo vòng tròn khép kín, được gắn trên một chip điện tử rất nhỏ, cấy vào não người. Điều này khẳng định bước tiến vượt bậc của ngành y, trong đó có sự đóng góp lớn của lĩnh vực điện tử, vi mạch vào sự phát triển của ngành.
TS. Tạ Thị Kim Huệ giới thiệu về "Nền tảng AIOMT trong Bệnh viện thông minh". Ở nền tảng này, AI đóng một vai trò quan trong trong số hóa ngành y, xây dựng một bệnh viện thông minh. Tại bệnh viện số, bệnh viện thông minh, người bệnh được hỗ trợ triệt để khi có nhu cầu khám chữa bệnh, đồng thời có những trải nghiệm thú vị do quá trình tự động hóa trong các khâu khám chữa bệnh, giảm thời gian chờ đợi, giảm áp lực, vì bệnh viện thông minh đã loại bỏ các khâu khám chữa bệnh truyền thống. AI giúp giảm nhân lực ở các khâu truyền thống, hỗ trợ tích cực cho bác sĩ trong các khâu phân tích nhanh và chính xác dữ liệu bệnh nhân, hỗ trợ điều trị bệnh tích cực.
Bài thuyết trình của TS.BS Nguyễn Quang Lĩnh với chủ đề "Ứng dụng AI trong phân tích sóng não (EEG) của bệnh nhân" cũng chỉ ra, sẽ có khoảng 139 triệu người mắc bệnh Alzheimer trên toàn cầu vào năm 2050, dự báo khoảng 60-70% người bệnh các lứa tuổi mắc bệnh sa sút trí tuệ. Việc ứng dụng AI - cụ thể là mô hình ngôn ngữ lớn giúp phát hiện sớm bệnh Alzheimer, từ đó hiện thực hóa ý tưởng xây dựng cơ sở dữ liệu EEG lớn từ bệnh nhân Alzheimer, MCI và người khỏe mạnh tại Việt Nam,… Bệnh viện 108 hợp tác với Đại học Bách khoa nghiên cứu tín hiệu điện não. Từ đó, thúc đẩy liên kết với các doanh nghiệp, viện, trường, bệnh viện để ứng dụng nghiên cứu này trên diện rộng.
Nhóm nghiên cứu BKIC, BME của Trường Điện - Điện tử có bài giới thiệu về nền tảng y sinh đã và đang được triển khai cho một nhóm nghiên cứu đa ngành từ thiết kế cảm biến, điện cực; vi mạch thu tích hợp bộ chuyển đổi ADC; truyền thông không dây; xử lý tín hiệu; Apps ứng dụng,...
Cụ thể, đề tài “Từ bán dẫn đến hệ thống: Tích hợp thiết kế vi mạch, xử lý tín hiệu, và các kỹ thuật khác cho ứng dụng y sinh thực tiễn” do PGS.TS Phạm Nguyễn Thanh Loan, TS. Hàn Huy Dũng, PGS.TS Hán Trọng Thanh đã dẫn dắt sinh viên, đại biểu tham dự đến các nội dung tổng quan về hệ thống thu và xử lý tín hiệu y sinh; vai trò của nghiên cứu, thiết kế vi mạch; các phương pháp xử lý tín hiệu (LiRA-HEART: Lightweight ResNet-Autoencoder Hybid Extraction and Reconstruction of Fetal ECG, Kỹ thuật chuẩn hóa và trích xuất đặc trưng tín hiệu ECG, PPG, PCG từ BKIC-Chip). Trong đó, nhấn mạnh vai trò của hệ thống thu và xử lý tín hiệu y sinh, triển khai, thiết kế các mô-đun vi mạch.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xây dựng một mô hình học sâu có kiến trúc gọn, ít tham số, nhẹ và chính xác, có khả năng phân tách tín hiệu điện tim thai nhi (fECG) từ tín hiệu điện tim đo tại bụng mẹ (aECG). Đề tài chỉ ra những thách thức, là cách các nhà khoa học phải giải bài toán đa ngành, để hoàn thiện nghiên cứu nhanh nhất, có ứng dụng tốt nhất.
 |
| Các nhà khoa học, giảng viên trong phần thảo luận. Ảnh: Nguyễn Hạnh |
Theo PGS.TS Phạm Nguyễn Thanh Loan, hội thảo khoa học chuyên đề BioFusion 2025 có thể được ví như một phiên thảo luận nhóm, cho phép thầy cô, các đồng nghiệp, các bạn sinh viên có cơ hội được trao đổi trực tiếp với diễn giả, doanh nghiệp cũng như các bác sĩ có nghiên cứu về những kỹ thuật mới liên quan đến y sinh.
“Phiên thảo luận khép lại, đồng thời mở ra cho các em sinh viên tinh thần đam mê nghiên cứu, các em có quyền tin tưởng, kỳ vọng vào thế hệ các nhà khoa học đi trước, những người bước ra từ ngôi trường Điện - Điện tử, từ Đại học Bách khoa Hà Nội. Họ sẵn sàng dìu dắt các em, thúc đẩy các em khởi nghiệp, nghiên cứu, vì một nền khoa học, một sự đột phá công nghệ, vươn mình trong kỷ nguyên mới”, PGS.TS Loan bày tỏ.
