Tăng năng lực AI trong y tế
Tại Tây Ban Nha - một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề bởi Covid-19, đã thông báo việc sử dụng Robot (với trí tuệ nhân tạo) để thực hiện các loại xét nghiệm với khả năng xét nghiệm lên tới 20.000 ca mỗi ngày và quốc gia này khẳng định sẽ tiếp tục mua thêm 4 con robot nữa để nâng con số lên đến 80.000 ca.
Bằng cách sử dụng Deep Learning, các nhà nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo của Viện nghiên cứu Mila cũng đang hoàn thiện ứng dụng truy dấu Covid-19, dự kiến ra mắt trong tháng 6. Có tên gọi COVI, ứng dụng này giúp phát hiện các điểm nóng trước khi dịch lây nhiễm ngoài tầm kiểm soát. COVI sẽ ghi lại các tương tác, trao đổi của người dùng. Nếu họ nhiễm Covid-19, điện thoại của người này sẽ tự động phát thông tin cảnh báo đến những người họ từng tiếp xúc, nâng mức độ rủi ro lên.
Tại Việt Nam, 30 chuyên gia chẩn đoán hình ảnh y tế đang chung tay đào tạo một phụ tá đặc biệt có tên VinDr của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBDI). Hệ thống này ứng dụng AI có thể chẩn đoán các bệnh và dấu hiệu bệnh trên X-quang. Hệ thống đã hỗ trợ chẩn đoán được 7 bệnh lý phổi phổ biến, định vị, khoanh vùng 15 loại tổn thương trên X-quang tim phổi, 13 loại tổn thương trên X-quang tuyến vú...VinDr được kỳ vọng trở thành trợ lý giúp các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đưa ra kết quả cuối cùng.
Đây chỉ là ba trong số nhiều ví dụ cho thấy các nhà nghiên cứu AI bắt đầu quan tâm đến lĩnh vực y tế trong và sau dịch bệnh. Báo cáo về xu hướng hoạch định chiến lược lực lượng lao động chủ chốt do Hiệp hội Bệnh viện Mỹ (AHA) công bố mới đây cho biết, các công nghệ như giám sát sức khỏe từ xa (telehealth) hay trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân sự chuyên nghiệp trong ngành chăm sóc sức khỏe. Trong khi đó, AI là công nghệ hiệu quả trong việc quản trị tổ chức chăm sóc sức khỏe ở nhiều khía cạnh.
AI được chứng minh giúp cải thiện quá trình chẩn đoán, làm giảm tỷ lệ tử vong do chẩn đoán sai nhiều bệnh nguy hiểm. Mạng lưới chăm sóc y tế với sự hỗ trợ của AI giúp giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân, cải thiện quy trình làm việc của bệnh viện.
Ngoài ra, các bệnh viện, phòng khám và bác sĩ có thể điều trị thêm nhiều bệnh nhân được quản lý tốt hơn. AI cho phép nhân viên y tế xử lý hàng triệu điểm dữ liệu một cách nhanh hơn và hiệu quả hơn, đồng thời sẽ tự động hóa ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe, cho phép nhân viên y tế tập trung cung cấp các dịch vụ tốt hơn cho bệnh nhân.
AI còn làm giảm chi phí phát triển và thời gian làm việc của con người trong ngành công nghiệp sản xuất thuốc. Thực tế là nhiều hãng dược đang sử dụng AI để nghiên cứu và phát triển các loại thuốc mới.
Giải quyết các bài toán ngành tài chính
Trong một báo cáo khảo sát của Cornerstone "Chuyện gì sẽ xảy ra trong ngành ngân hàng năm 2019", 13% các tổ chức tài chính tham gia khảo sát nói đã và đang có kế hoạch triển khai công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), 13% đã và đang triển khai các ứng dụng chatbots, 11% đang xây dựng các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, phần lớn đều thể hiện sự quan tâm lớn đến các công nghệ mới ứng dụng AI vào sản phẩm dịch vụ của mình.
Tại Việt Nam, TPBank trở thành ngân hàng đầu tiên ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phục vụ khách hàng với ứng dụng chatbot ảo (T’Aio) vào tháng 7/2017. VietA Bank ra mắt ứng dụng Chatbot tư vấn khách hàng về các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng trên facebook vào tháng 12/2017. Ngoài ra, các doanh nghiệp phi ngân hàng kinh doanh các dịch vụ tài chính - ngân hàng (fintech) không ngừng đầu tư và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các sản phẩm của mình như chấm điểm tín dụng, phân tích và dự đoán xu hướng tài chính, nhận biết và dự đoán hành vi khách hàng,...
Khi Covid-19 quét qua ngành tài chính ngân hàng, các doanh nghiệp nhận thấy sự quan trọng của công nghệ khi nhân lực cắt giảm những nhu cầu khách hàng gia tăng. Những ứng dụng AI nổi bật trong chăm sóc khách hàng, tối ưu hóa quy trình vận hành hay nâng cao cấp độ an toàn và bảo mật được đẩy mạnh hơn bao giờ hết.
Ở hầu hết các quốc gia trên thế giới, xu hướng ứng dụng AI đều tập trung vào: tự động hóa chăm sóc khách hàng (customer service automation); cá nhân hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng (Personalization); tăng cường an toàn bảo mật (Security); nhận diện mẫu và phát hiện gian lận (Pattern recognition and fraud detection); tối ưu hóa quy trình (Process Optimization),...
Hiện nay, Tập đoàn FPT phát triển nhiều sản phẩm AI. Hơn 70 doanh nghiệp, chủ yếu thuộc mảng tài chính, ngân hàng và bảo hiểu là đối tác, đang sử dụng những sản phẩm này, tương đương hàng chục triệu khách hàng hưởng lợi. Một vài sản phẩm chính của FPT.AI có thể kể đến như Chatbot chả lời câu hỏi tự động; Trợ lý ảo tổng đài; Định danh khách hàng.
Xây dựng thành phố thông minh
Trí tuệ nhân tạo và công nghệ 5G trên thế giới được biểu hiện khá rõ trong cuộc đua xây dựng các thành phố thông minh ở những quốc gia lớn như Mỹ, Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản hay Singapore.
Năm 2018, Trung Quốc từng công bố kế hoạch đầu tư 1.000 tỷ nhân dân tệ (khoảng 146,2 tỷ USD) để xây dựng 500 thành phố thông minh (smart city). Hàn Quốc cũng cho biết sẽ đầu tư khoảng 1,24 tỷ USD để biến Seoul thành một "thủ đô dữ liệu". Điểm đặc biệt của mô hình này là sẽ dựa vào 50.000 thiết bị cảm biến internet vạn vật (IoT) lắp đặt trên toàn thành phố để thu thập các dữ liệu về môi trường đô thị, chẳng hạn như tiếng ồn, gió, bụi, cũng như các dữ liệu liên quan đến đời sống thường nhật của người dân như dân số và lượng xe cộ lưu thông trên đường.
Còn tại Nga, năm ngoái, nước này cũng đã khởi động dự án "Thành phố thông minh" nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của các thành phố, xây dựng hệ thống quản lý hiệu quả, tạo điều kiện an toàn và thuận lợi cho đời sống người dân.
Theo chuyên gia, các thành phố thông minh, được kết nối với nhau và được trang bị các năng lực về AI sẽ phục vụ tốt hơn với cơ sở hạ tầng thông minh hơn, có khả năng tiên đoán dự báo trước các vấn đề của thành phố. An toàn, an ninh công cộng sẽ được cải thiện. Nhà chức trách sẽ có thể hành động, hoặc có phương án để chuẩn bị hành động khi xảy ra tai nạn sự cố, hoặc có ai đó đang gặp phải sự cố cần giúp đỡ.
Ứng dụng của AI trong đô thị thông minh sẽ tập trung chủ yếu vào: tăng năng lực kiểm soát, đặc biệt là tìm kiếm (người hoặc vật); cải thiện cơ sở hạ tầng; nâng cao an toàn, an ninh công cộng. Cùng với đó, AI sẽ học cách người dân sử dụng, tương tác với thành phố. Hạ tầng dữ liệu của thành phố là nguồn tài nguyên quan trọng để các hệ thống AI có thể học, phân tích được hành vi, cách thức tương tác cũng như cảm nhận phản hồi của người dân đối với thành phố.
Dữ liệu này có thể sinh ra từ hệ thống bán vé tàu xe, phương tiện công cộng, các báo cáo tình hình an ninh của cảnh sát, hình ảnh từ các hệ thống camera giám sát. Trí tuệ nhân tạo cũng giúp tối ưu hạ tầng của đô thị, tạo ra hạ tầng kết nối, phương tiện kết nối để thành phố có thể thu thập được dữ liệu thời gian thực để đưa ra những thông tin hữu ích giúp cho cả người dân lẫn chính quyền.
