EnglishỞ 2 bài viết trước BigDataUni đã trình bày tác động của Covid – 19 lên lĩnh vực khoa học dữ liệu và các quốc gia đã triển khai Big Data và AI – trí tuệ nhân tạo như thế nào để kiểm soát tình hình dịch bệnh và đẩy lùi Covid – 19. Trong phần cuối cùng về chủ đề Covid -19, chúng ta cùng tìm hiểu thêm về những tổ chức khoa học, các công ty thuộc ngành công nghệ, phân tích dữ liệu đã và đang làm gì để biến dữ liệu thành vũ khí giúp thế giới chống lại Covid – 19. Bên cạnh đó bài viết cũng giới thiệu một vài ứng dụng Chatbot đã được ra đời và phát triển để cung cấp thông tin đầy đủ và hiệu quả về Covid – 19 đến người dùng.
Dành cho các bạn chưa xem những bài viết trước:
Tác động của COVID – 19 đối với Data Science
Ứng dụng của Big data, AI Trong thời kỳ dịch bệnh Covid – 19
Một số quốc gia trước đây vài tháng là những ổ dịch lớn mặc dù thời điểm hiện tại đã phần nào kiểm soát được Covid – 19, hạn chế được khả năng lây lan, và tỷ lệ tử vong giảm nhưng vẫn tiềm tàng nguy cơ bùng phát dịch bệnh trở lại, hơn nữa tại những khu vực như châu Phi, Mỹ Latinh, các nước như Nga, dịch bệnh đang trong tình trạng nghiêm trọng, ngoài tầm kiểm soát khi số ca nhiễm đang tăng lên hàng ngày, đang phải “vật lộn” với vô vàn thách thức, khó khăn về sức khỏe cộng đồng, kinh tế xã hội. Vì vậy, cho đến khi thuốc đặc trị, và vắc – xin cho Coronavirus được tìm thấy, nhiều công ty hàng đầu về lĩnh vực công nghệ, khoa học dữ liệu hiện vẫn đẩy mạnh quá trình nghiên cứu của mình mục đích hỗ trợ các quốc gia, các tổ chức y tế, khoa học đối phó và chiến thắng với Covid – 19. Dữ liệu và phân tích dữ liệu trong thời kỳ Covid-19 đã biến những chuyên gia ngành Data science thành đồng minh, và bạn đồng hành không thể tốt hơn cho các nhà dịch tễ học, các nhà chức trách, giúp phát hiện những “insight” mới về virus, có thể liên tục đưa ra nhiều giải pháp mới để đẩy lùi hoàn toàn Covid – 19.
CLEW Medical – một công ty chuyên về cung cấp các nền tảng công nghệ ứng dụng Machine Learning, Data Science trong lĩnh vực y tế tại Israel – đã phát triển giải pháp tele – ICU hỗ trợ bởi Machine Learning và AI mục đích quản lý và điều trị bệnh nhân nhiễm virus COVID-19, đồng thời bảo vệ nhân viên chăm sóc tuyến đầu. Giải pháp CLEW-ICU đang được triển khai tại Trung tâm y tế Sheba và Bệnh viện Ichilov tại Trung tâm y tế Telour Sourasky ở Israel.
(theo định nghĩa Vietmedical là giải pháp kết nối thông tin bệnh nhân giữa trung tâm chỉ huy tại bệnh viện tuyến trên và các đơn nguyên Tele – ICU tại các bệnh viện tuyến dưới thông qua phần mềm kết nối chuyên dụng)
Nền tảng công nghệ CLEW – ICU sử dụng các công cụ phân tích dự báo (Predictive analytics) kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện dịch vụ Tele – ICU từ nâng cao năng lực thực hiện, mở rộng và phân bổ nguồn lực hiệu quả. Các mô hình và thuật toán được “train” để nhanh chóng dự báo nguy cơ suy giảm hô hấp, phân loại bệnh nhân theo rủi ro trong thời gian thực, cho phép các bệnh viện phát hiện và can thiệp sớm, đặc biệt là ở bệnh nhân COVID-19, trường hợp nặng, hỗ trợ nhân viên y tế xác định mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân từ xa. Các mô hình học máy cho phép nhân viên ICU bên cạnh chủ động quản lý mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân và còn có thể dự báo khối lượng công việc để phân bổ nguồn lực hợp lý.
Tại Hoa Kỳ, hệ thống CLEW-ICU hiện đang được thử nghiệm rộng rãi tại các cơ sở Tele – ICU của Trung tâm Y tế UMass Memorial ở Worcester, Massachusetts và tại WakeMed ở Raleigh, North Carolina.
Giải pháp của CLEW (Nguồn hình prnewswire.com)
Trên hình là CLEW Unit View trên nền tảng web hay ứng dụng trên PC, cung cấp thông tin về tình hình bệnh nhân hiện tại và dự báo bệnh nhân Covid nào cần được chú ý, phân loại bệnh nhân theo mức độ rủi ro. Còn dưới đây là cấu trúc hệ thống của nền tảng công nghệ CLEW – ICU.
Nguồn hình ItnOnline
Ngoài ra tại trung tâm y tế Sheba ở Israel, các chuyên gia còn sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra dự báo qua đó tối ưu hóa việc phân bổ nhân sự và nguồn lực mục đích chuẩn bị phản ứng nhanh nếu xác định được các địa phương có nguy cơ bùng phát dịch bệnh. Quy trình được hỗ trợ bởi các thuật toán học máy – Machine Learning để mang lại nhiều kết quả dữ báo chi tiết và hữu ích, dựa trên tất cả các nguồn dữ liệu có thể truy cập được về sự lây lan của bệnh, như các trường hợp được xác nhận dương tính, các ca đã tử vong, những kết quả xét nghiệm, theo dõi người bị cách ly, mật độ dân số, lưu lượng người di cư, nguồn tài nguyên y tế, và nguồn dự trữ dược phẩm, thiết bị y tế. Cũng nói thêm, CLEW – ICU Là một giải pháp sử dụng hệ thống được triển khai từ xa, dễ dàng mở rộng để đối phó với sự gia tăng khối lượng bệnh nhân Covid – 19 trong khi giảm nguy cơ lây bệnh do tiếp xúc cho những nhân viên y tế chăm sóc bệnh nhân bị nhiễm bệnh.
Các tổ chức quốc tế đang thúc đẩy việc minh bạch, chia sẻ thông tin, số liệu tin cậy về Covid – 19 đến tất cả mọi người trên thế giới, đây là điều chưa từng có trước đây, giống một cách vừa giáo dục vừa yêu cầu sự chung tay trong việc đẩy lùi Covid – 19 của toàn nhân loại. Vì thế, nhiều công ty, trung tâm nghiên cứu ở nhiều quốc gia đã tiến hành xây dựng các dashboard, website, nền tảng mạng xã hội cho phép cập nhật liên tục tình hình dịch bệnh ở tất cả các nước trên toàn cầu, đánh giá tốc độ lây lan, tỷ lệ tử vong,…
Lấy ví dụ Dynamic World Map do Trung tâm Khoa học và Kỹ thuật của đại học Johns Hopkins tạo ra, và những hình ảnh động đơn giản nhưng tuyệt vời cung cấp đầy đủ thông tin trực quan dễ nắm bắt. Những thông tin như vậy sẽ nhanh chóng cho chúng ta biết được về cách vi-rút lây lan và chúng ta có thể làm gì để giúp hoặc cản trở sự lây lan. Xu hướng chia sẻ công khai các dữ liệu, kết hợp với sự phát triển của hạ tầng internet, đã cho phép nhiều công ty hay tổ chức lĩnh vực công nghệ và Data science khai thác tốt hơn nguồn dữ liệu cho những dự án nghiên cứu thời Covid – 19. Dưới đây là hình minh họa.
Black Swan, một công ty về giải pháp AI tại vương quốc Anh đã tận dụng các năng lực và khả năng của mình để giúp các bác sĩ, các nhà nghiên cứu và cộng đồng y tế trong công việc phân tích dịch bệnh Covid-19. Công ty đã phân tích khối lượng dữ liệu rất lớn, thường là từ các cuộc trò chuyện, đối thoại giữa mọi người với nhau (công khai trong cộng đồng, trên mạng xã hội) để tìm hiểu về Covid – 19. Tổ chức từ thiện của Black Swan, có tên White Swan, trên cơ sở ứng dụng cùng các giải pháp, công cụ dữ liệu của Black Swan Data nhưng với sứ mệnh là cải thiện tình trạng sức khỏe của mọi người trong xã hội, hiện nay đang phát triển một công cụ tìm kiếm cho việc tra cứu các bài báo, nghiên cứu học thuật về coronavirus.
White Swan đang nghiên cứu và phát triển một công cụ NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để tìm kiếm 44.000 tài liệu nghiên cứu liên quan đến coronavirus. Mục đích là để bất kỳ các bác sĩ hoặc nhà nghiên cứu nào cũng có thể tìm kiếm những câu trả lời mình cần mà không cần phải đọc qua hàng ngàn bài báo, bài nghiên cứu khác nhau.
Một nhóm nghiên cứu về coronavirus tại Imperial College ở London đang giúp White Swan xác minh tính hiệu quả và cải tiến mô hình. Mô hình giúp trả lời các câu hỏi quan trọng về virus, bao gồm những gì đã biết về sự lây truyền, thời gian ủ bệnh và tính chất môi trường sống của coronavirus? về sự nguy hiểm của Covid-19? Các giải pháp đẩy lùi dịch bệnh?
White Swan cũng đang xem xét các cách thức sáng tạo trong quá trình phân tích dịch bệnh Covid – 19. Họ đang điều tra xem liệu dữ liệu bên ngoài xã hội, cộng đồng có thể tạo ra cái nhìn sâu sắc, đem lại nhiều thông tin về việc chẩn đoán, điều trị, tiên lượng cho các bệnh nhân Covid – 19 và đánh giá tính hiệu quả của các PPE (Thiết bị bảo vệ cá nhân – Personal Protective Equipment). Thiếu vị giác và khứu giác là một trong những triệu chứng như vậy đã thu được nhiều lực kéo qua các cuộc trò chuyện xã hội như bằng chứng lâm sàng.
Thách thức đang diễn ra đối với các hệ thống y tế trên khắp thế giới không chỉ là làm thế nào để đối phó với Covid-19 mà còn tiếp tục cung cấp những dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho các bệnh nhân khác khi nguồn lực đang dần cạn kiệt.
White Swan đã làm việc với NHS (Dịch vụ Y tế Quốc gia), thứ nhất để dự báo khả năng tiếp nhận các bệnh nhân tai nạn và cần cấp cứu (Accident and Emergency Admittance) mục đích phân bổ nguồn lực của các bệnh viện tốt hơn, thứ hai là tăng tốc quy trình chẩn đoán bệnh, xây dựng một ứng dụng có tên Million Minds. Ứng dụng này hỗ trợ phân tích hàng ngàn, hàng triệu dữ liệu được công khai bên ngoài xã hội và các cuộc hội thoại ở ngoài cộng đồng về các căn bệnh và giúp liên kết các triệu chứng lại với nhau. Giải pháp này sẽ giúp tăng tốc quá trình điều trị bệnh nhân và chẩn đoán nhanh hơn.
Công việc cốt lõi của Black Swan là phân tích thái độ, hành vi (có thể của khách hàng chẳng hạn) và sự thay đổi của văn hóa đang diễn ra để giúp các doanh nghiệp và chính phủ đưa ra quyết định sáng suốt. Theo Phil Norminton, một chuyên gia của Black Swan, cho rằng đang có sự căng thẳng cao độ trong các cuộc trò chuyện của mọi người hiện nay đang xoay quanh mối quan tâm về gia đình, bảo đảm nguồn tài chính và sức khỏe. Theo dữ liệu của Black Swan ở vương quốc Anh., các cuộc trò chuyện, trao đổi xung quanh việc phát triển hệ thống miễn dịch tốt hơn đã tăng 560% trong tháng 3 so với tháng 2, trước cuộc khủng hoảng Covid – 19. Ví dụ theo Black Swan, trong thời kỳ Covid – 19, nhiều người có xu hướng quan tâm đến thực phẩm dinh dưỡng, tốt cho sức khỏe. Ví dụ ở Hoa Kỳ, các chất bổ sung như vitamin c để tăng cường hệ miễn dịch với virus corona đang là trọng tâm trong các cuộc trò chuyện, đối thoại ở ngoài xã hội, hay nói cách khác nhiều người đang bàn luận về lợi ích của việc tăng cường vitamin c để không phải bị lây nhiễm Covid – 19.
Khi nhắc đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Processing – mà White Swan đang triển khai cho dự án của mình, chúng ta không thể không nhắc đến Chatbot, một trong những thành tựu AI được xem hữu ích nhất hiện nay trong việc tra cứu, tìm kiếm thông tin liên quan đến Coronavirus và dịch bệnh Covid – 19. Chatbot là nền tảng công nghệ, là phần mềm hay ứng dụng cho phép trả lời tự động những câu hỏi mà người dùng đặt ra liên quan đến nhiều chủ đề khác nhau. Chatbot được hiểu thông thường như một “cái máy” có thể đối thoại một cách tự nhiên với con người. Ví dụ: bất kỳ người dùng nào cũng có thể hỏi chatbot một câu hỏi hoặc một câu lệnh bất kỳ và chatbot sẽ trả lời hoặc thực hiện một hoạt động phù hợp đáp lại người dùng.
Chatbot tương tác với chúng ta như một hệ thống trả lời tin nhắn nhanh chóng, tự động. Bằng cách xây dựng, giả lập các mô hình tương tác, kich bản tương tác như của con người sử dụng phương pháp trong Machine Learning, hệ thống Chatbot có thể “tự học”, “tự hiểu” các câu hỏi, nhu cầu của người dùng đưa ra các phản hồi sao cho phù hợp.
Trước Covid – 19 Chatbot được áp dụng rất nhiều từ lĩnh vực y tế sức khỏe, đến lĩnh vực kinh doanh bao gồm thương mại điện tử, tài chính, ngân hàng,… Chatbot được coi là “nhân viên chăm sóc khách hàng thế hệ mới”, là công cụ hỗ trợ đắc lực trong việc thu hút và giữ chân khách hàng.
Chính những ứng dụng, và lợi ích Chatbot đem lại, cũng như độ phổ biến rộng rãi của nó hiện nay trên toàn cầu, nhiều công ty công nghệ hàng đầu và cả các tổ chức quốc tế đều đã phát triển, cho ra đời nhiều Chatbot giúp cung cấp đến người dùng những thông tin minh bạch và đầy đủ nhất về tình hình dịch bệnh Covid – 19. Chúng ta cùng điểm qua một vài ví dụ Chatbot ra dời trong thời kỳ này:
- Corona – Info Jenny Chatbot của Get Jenny (công ty chuyên phát triển nền tảng Chatbot hỗ trợ các công ty tại Phần Lan cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt hơn) Chatbot sử dụng các thông tin được xác thực từ những nguồn dữ liệu cung cấp bởi Viện Sức khỏe và Phúc lợi Phần Lan cập nhật liên tục về Covid-19. Chatbot được train và được cập nhật hai lần một ngày bởi Get Jenny và đảm bảo rằng bất kỳ công ty, tổ chức nào tại Phần Lan hợp tác để triển khai Chatbot này, thì khách hàng, người dùng của họ luôn nắm được những thông tin, tin tức mới nhất về Covid – 19. Chatbot được xây dựng để sử dụng trên nền tảng website.
Nguồn hình GetJenny.com
- HealthBuddy – Chatbot cung cấp thông tin về dịch bệnh Covid – 19 mục tiêu kết nối những cộng đồng khu vực châu Âu, châu Á trong việc chung tay đẩy lùi dịch bệnh Covid – 19. HealthBuddy, một chatbot tương tác đa ngôn ngữ, là công cụ mới nhất được ra mắt như một nguồn tài nguyên kiến thức hỗ trợ các quốc gia ở Châu Âu và Trung Á để đối phó với đại dịch COVID-19. Chatbot, được phát triển bởi tổ chức WHO và Quỹ Nhi đồng Liên hợp quốc (UNICEF) trụ sở tại châu Âu và Tru sở WTO tại khu vực Trung Á (ECARO), giúp các quốc gia trong khu vực truy cập thông tin chính xác và chống lại thông tin sai lệch xung quanh virus. Chatbot hiện được các cơ quan quốc gia và các tổ chức y tế công cộng tại các nước triển khai sử dụng với ngôn ngữ địa phương, phù hợp với người dân. HealthBuddy cũng giống các Chatbot khác sử dụng trí thông minh nhân tạo để trả lời các câu hỏi về Covid-19 và cung cấp những thông tin của địa phương được thêm vào theo đặc thủ của mỗi quốc gia như đường dây nóng Covid-19 hỗ trợ người dân ở mỗi nước.
Nguồn hình WHO Europe
- Healthcare Bot có tên Clara (coronavirus self-checker) được Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa dịch bệnh Mỹ (CDC) đưa vào sử dụng giúp người dân có thể tự đánh giá mình có thực sự đang gặp những dấu hiệu của việc mắc COVID-19 hay không. Healthcare Bot do Microsoft phát triển dựa trên nền tảng Microsoft Azure là một hệ thống nhắn tin tự động, giúp người dùng tự mình có thể đánh giá ban đầu nếu nghi mình nhiễm bệnh. Chatbot sẽ đặt ra một loạt những câu hỏi theo CDC về các triệu chứng và các yếu tố nguy cơ lây nhiễm. Sau đó Chatbot sẽ đề xuất các bước cần làm như xác định người dùng có nên tự cách ly hay không, có cần tới bệnh viện hoặc cần tư vấn từ xa bởi những chuyên gia y tế hay không. Chatbot của CDC kết nối thông tin của những đơn vị cung cấp thông tin y tế và tư vấn cho người dân về dịch bệnh nhưng đặc biệt không hỗ trợ chẩn đoán chính xác bệnh hay đưa ra kế hoạch điều trị, chỉ đưa ra những lời khuyên như nên ở nhà, tự cách ly, làm theo chỉ dẫn của CDC hay gọi đến trung tâm y tế,… nếu trường hợp khẩn cấp. Chatbot nhằm giúp CDC và các tổ chức y tế trả lời các câu hỏi của người dân, phân bổ các nguồn lực và triển khai dịch vụ y tế hiệu quả. Các bác sĩ, y tá, và các chuyên gia thông qua Chatbot sẽ có thể nhanh chóng cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế quan trọng cho những bệnh nhân nguy cơ nhiễm bệnh cao
Nguồn hình (Axios.com)
- Các chatbot AI nổi tiếng của Apple như Siri, của Google như Google Assistant, và của Amazon Alexa đều đã tích hợp các câu hỏi và câu trả lời liên quan đến đánh giá khả năng nhiễm bệnh ban đầu như theo chỉ dẫn của CDC, giống như Chatbot Clara vừa nói ở trên. Siri của Apple thì không những hỗ trợ giải đáp về các triệu chứng của Covid – 19, mà còn khuyến nghị người dùng, kết nối họ đến Telehealth Apps để nhận tư vấn chăm sóc sức khỏe. Còn Google Assistant và Amazon Alexa chỉ cung cấp những thông tin cơ bản theo chỉ dẫn của CDC.
Hiện tại ở đa số các quốc gia, nhiều công ty và tổ chức cũng đã triển khai Chatbot trong việc hỗ trợ thông tin đến người dân và đưa ra các chỉ dẫn phòng bệnh, giúp kiểm soát và hạn chế sự lây lan của Covid – 19. Chúng ta tiếp tục bài viết với những nội dung khác
Thu thập, chia sẻ dữ liệu đáng tin cậy và chất lượng về Covid – 19 cũng như đẩy mạnh sự hợp tác giữa các tổ chức là chiến lược đánh bại Covid – 19.
Nhiều chuyên gia trong ngành đã tìm cách thu thập dữ liệu trong thời kỳ đại dịch để đảm bảo dữ liệu, thông tin về Covid – 19 là chất lượng và luôn được cập nhật hỗ trợ cho nhiều công trình nghiên cứu về y học, khoa học, xã hội đối phó với Covid – 19
Tại Viện Regenstrief Hoa Kỳ, các nhà nghiên cứu đang tận dụng sức mạnh của các nguồn dữ liệu bên ngoài thế giới thực, và cộng đồng để hiểu rõ hơn về COVID-19. Tổ chức hồi tháng 4 đã thông báo họ sẽ thực hiện một cuộc khảo sát thu thập dữ liệu ở phạm vi quốc gia – Hoa Kỳ, để đánh giá và lấp đầy các lỗ hổng kiến thức của nhân loại về virus Corona.
Dự án cho phép mọi người báo cáo về các triệu chứng của họ từ thiết bị di động hoặc trình duyệt web, cung cấp cho các nhà nghiên cứu một bức tranh toàn diện về xu hướng bệnh và các điểm nóng nguy cơ bùng phát dịch
Theo Brian Dixon, tiến sĩ của viện Regenstrief, mục đích của cuộc khảo sát trên diện rộng là để cố gắng thu thập đầy đủ dữ liệu từ các vị trí, khu vực địa lý khác nhau để có thể xác định chính xác nhất các triệu chứng điển hình của dịch bệnh mà không bỏ sót chúng. Đồng thời thông qua dữ liệu thu thập, chính phủ có thể biết rằng mọi người dân có đang tuân thủ các biện pháp cách ly xã hội hay không, và dự báo tình hình dịch bệnh, xem xét khi nào mở cửa lại nền kinh tế.
Ngoài ra, trong khi thực hiện cuộc khảo sát, các chuyên gia tại Regenstrief sẽ cố gắng khám phá, phát hiện thêm các cách thức thu thập dữ liệu về dịch bệnh có thể được sử dụng trong tương lai.
Bên cạnh dữ liệu trong thế giới thực, và từ cộng động, các nhà nghiên cứu ngày nay khuyến khích và đẩy mạnh khai thác các nguồn dữ liệu mở công khai (open, publicly available data), để đảm bảo họ có thể truy cập nguồn thông tin chất lượng Covid-19. Có thể sử dụng những dữ liệu mình cần, các nhóm nghiên cứu có thể phát triển các thuật toán phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn về virus cũng như tác động của nó.
Michael Dennis, phó chủ tịch đổi mới của CAS, một bộ phận của Hiệp hội Hóa học Hoa Kỳ cho biết, đây là cách họ sẽ thực hiện trong tương lai.
Theo CAS, trước đây, một số hệ thống phần mềm và các thuật toán có thể đã không đem lại hiệu quả do không có dữ liệu chất lượng cần thiết để tìm hiểu nhiều thông tin hữu ích và sâu sắc, từ đó đưa ra hành động hoặc thúc đẩy quá trình ra quyết định. Các thuật toán chỉ đơn giản là các thuật toán, nếu không có dữ liệu chất lượng thì chúng không thể được vận hành hiệu quả.
CAS đã xây dựng một nguồn dữ liệu mở về các hợp chất hóa học có khả năng giúp chống lại virus hoặc có thể hỗ trợ các nghiên cứu khác, từ áp dụng phân tích dữ liệu đến phát triển các ứng dụng Machine learning. Nguồn dữ liệu chính là đáp lại lời kêu gọi hành động của Nhà Trắng dành cho các chuyên gia yêu cầu họ nhanh chóng tìm ra các giải pháp AI nhằm đối phó với Covid-19.
Nguồn dữ liệu cung cấp thông tin đầy đủ về các chất hóa học, đóng góp vào nguồn dữ liệu nghiên cứu mở Covid-19 (CORD-19 – Covid -19 Open Research Dataset) và có thể giúp các tổ chức nghiên cứu vắc-xin Covid-19.
Vì hậu quả của dịch bệnh Covid – 19 đã, đang và sẽ để lại là rất lớn, nên không chỉ riêng công khai những dữ liệu liên quan hỗ trợ các dự án nghiên cứu, mà nhiều tổ chức hiện tại đã bắt tay, hợp tác với nhau để cùng vượt qua khủng hoảng.
Trường Y Harvard và Viện Ung thư Dana Farber đã hợp tác với Google Cloud để tận dụng các công nghệ phân tích và nền tảng đám mây tiên tiến để đẩy nhanh việc khám phá các liệu pháp cho Covid – 19.
Triển khai một nền tảng dữ liệu mở (open-source data) cho phép khám phá các loại thuốc khác nhau, những nhà nghiên cứu đã có thể phát hiện và tìm thấy hàng tỷ hợp chất thuốc có thể ức chế protein của virus corona chỉ trong vài ngày, giảm đáng kể thời gian cần thiết để nghiên cứu, phân tích các phương pháp điều trị có thể sử dụng.
Sự hợp tác này là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn của Google để hỗ trợ các nhà nghiên cứu và các tổ chức cộng đồng. Ngoài Harvard, gã khổng lồ công nghệ đang hợp tác với Đại học Northeastern và Đại học Virginia để theo dõi và dự báo sự lây lan của Covid-19. Google cũng đã cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập miễn phí vào nguồn thông tin coronavirus quan trọng để tăng tốc hơn nữa các công trình phân tích dữ liệu.
Phần cuối bài viết chúng ta cùng nhìn qua những nổ lực, thành quả nghiên cứu của các tổ chức khoa học, công ty lĩnh vực công nghệ, và khoa học dữ liệu trong đẩy lùi Covid – 19
- Tại Viện Công nghệ Rensselaer (Rensselaer Polytechnic Institute) các nhà nghiên cứu đang sử dụng data và Big data analytics để hiểu rõ hơn về coronavirus từ nhiều góc độ khác nhau. RPI gần đây đã thông báo họ sẽ cung cấp cho các tổ chức chính phủ, tổ chức nghiên cứu và những tổ chức thuộc các ngành công nghiệp khác truy cập vào các công cụ, nền tảng AI sáng tạo, cũng như sử dụng các chuyên gia dữ liệu và chuyên gia về sức khỏe để giúp chống lại Covid-19.
- Graphen Inc, công ty chuyên về giải pháp AI trụ sở tại Hoa Kỳ, cùng với Đại học Columbia, đã hợp tác để đẩy mạnh nghiên cứu cấu tạo gen và các biến thể khác của virus Corona, sử dụng nền tảng AI bắt chước các chức năng của bộ não con người để lưu trữ những dữ liệu về cấu trúc gene của virus Corona và trực quan chúng.
- Đại dịch Covid-19 đang đặt ra những câu hỏi quan trọng liên quan đến nguyên nhân lây lan dịch bệnh, các yếu tố rủi ro và cách tiếp cận tốt nhất để đối phó với Covid – 19 trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe cộng đồng tại các quốc gia. Tại trường Quản lý MIT Sloan, Giáo sư Dimitris Bertsimas và nhóm của mình đang sử dụng Machine learning và phương pháp tối ưu hóa để tìm câu trả lời. Sử dụng nền tảng COVIDanalytics để triển khai các mô hình phân tích từ đó có được những cái nhìn sâu sắc về đại dịch trong thời gian thực. Nhóm đang tập trung vào bốn hướng chính; dự đoán tiến triển bệnh, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, khám phá những hiểu biết quan trọng về y học và hỗ trợ phát triển quy trình xét nghiệm Covid-19. Yếu tố cốt lõi và là xương sống cho mỗi dự án phân tích chính là dữ liệu được nhóm nghiên cứu thu thập từ các tổ chức, hồ sơ bệnh án điện tử, cũng như hơn 120 tài liệu nghiên cứu được đưa vào cơ sở dữ liệu, trong thời gian tới nhóm sẽ thu thập nhiều dữ liệu hơn nữa để mang lại nhiều kết quả phân tích chính xác hơn.
- Lore IO Inc., công ty cung cấp các mô hình dữ liệu trên nền tảng AI, đã phát triển giải pháp cho phép tổng hợp, hợp nhất những dữ liệu liên quan và đưa chúng từ môi trường offline sang online (data onboarding) công khai để giúp các tổ chức dược phẩm rút ngắn quá trình nghiên cứu thuốc đặc trị cho Covid – 19. Giải pháp được hỗ trợ miễn phí cho các nhà sản xuất dược phẩm và sinh phẩm, cho phép các tổ chức đưa dữ liệu từ tối đa ba nguồn duy nhất từ không gian lưu trữ offline lên trực tuyến chỉ trong 30 ngày thay vì vài tháng như thông thường triển khai các phương pháp truyền thống.
- Để chống lại đại dịch, Cleveland Clinic (một trung tâm y tế phi lợi nhuận, cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và là công ty hàng đầu về nghiên cứu, giáo dục và kiến thức lĩnh vực y tế) và SAS đã hợp tác tạo ra các mô hình sáng tạo giúp các bệnh viện dự báo khối lượng bệnh nhân, số lượng giường có thể phục vụ, nguồn lực về trang thiết bị y tế và nhiều hơn nữa. Các mô hình sẽ đem lại kết quả phân tích kịp thời, đáng tin cậy cho các bệnh viện và sở y tế để tối ưu hóa việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân Covid – 19 và các bệnh nhân khác đồng thời dự báo các tác động của Covid – 19 đến chuỗi cung ứng, nguồn tài chính,…
- Arria, một công ty hàng đầu trong giải pháp – Natural Language Generation, biến đổi dữ liệu có cấu trúc thành ngôn ngữ tự nhiên, đã tham gia phát triển giải pháp thu thập dữ liệu mới nhất về COVID-19 và sử dụng Trí tuệ nhân tạo để chuyển đổi các số liệu thành những phân tích bằng văn bản để người đọc dễ hiểu hơn về những dữ liệu đó.
Các bài tường thuật bằng văn bản của Arria đã có sẵn trên một Dashboard trực tuyến tại http://www.arria.com/covid19. Dashboard cho phép người dùng tại Hoa Kỳ chọn tiểu bang hoặc hạt của họ, đọc lại những tường thuật về tình hình dịch bệnh tại khu vực ở khoảng thời gian cụ thể mà họ quan tâm. Công nghệ ngôn ngữ tự nhiên Arria đã được tích hợp vào nền tảng báo cáo trực tiếp về Covid – 19 do TIBCO Software Inc. vận hành, lấy dữ liệu trên toàn thế giới do Đại học Johns Hopkins cung cấp và tạo ra một bảng điều khiển với đầy đủ số liệu thống kê và được trực quan hóa. Đóng góp của Arria sẽ giúp người dùng ngay lập tức nhận được lời giải thích các số liệu bằng ngôn ngữ đơn giản về những con số quan trọng liên quan đến Covid – 19.
- Sinequa (một công ty hàng đầu về giải pháp tra cứu dữ liệu nội bộ, kết nối tổ chức với nguồn thông tin, dữ liệu hữu ích hỗ trợ việc ra quyết định) đã tạo ra một kho lưu trữ các nghiên cứu khoa học và cổng thông tin có tên COVID-19 Intelligence Insight để giúp chống lại Covid-19. Từ đó giúp các chuyên gia về khoa học và y học nhanh chóng sàng lọc và phân tích nhiều nghiên cứu về Covid-19. Cổng thông tin, hay nguồn dữ liệu tập hợp các bài báo khoa học, ấn phẩm, hướng dẫn của cơ quan y tế và thông tin thử nghiệm lâm sàng vào một giao diện duy nhất, cho phép các nhà nghiên cứu nhanh chóng đưa ra những hiểu biết quan trọng và phân tích khối lượng lớn thông tin và không ngừng gia tăng về đại dịch Covid-19.
- WellSky, một công ty chuyên về dịch vụ và công nghệ chăm sóc sức khỏe cộng đồng, và Qlik, một công ty phân tích và dữ liệu hàng đầu, đã cho ra mắt bản đồ nhiệt Covid -19 – WellSky COVID-19 Tracker. Trong cuộc khủng hoảng, các nhân viên y tế tiếp tục phải đối mặt với tình trạng thiếu các nguồn lực thiết yếu, như thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE). Để giải quyết vấn đề thiếu hụt này, WellSky cung cấp cho khách hàng của mình quyền truy cập miễn phí vào công nghệ phân tích dữ liệu do Qlik tài trợ để theo dõi sự lây lan của virus. Sử dụng bản đồ nhiệt WellSky-Qlik, các tổ chức, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể tận dụng dữ liệu để theo dõi các điểm nóng nguy cơ bùng phát dịch ở hiện tại, dự đoán các khu vực có tỷ lệ lây nhiễm cao và phân bổ nguồn lực PPE hiệu quả.
- MDClone, một công ty kỹ thuật số lĩnh vực y tế, cung cấp nền tảng quản lý dữ liệu cho phép các tổ chức lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tổ chức y tế hiểu và tận dụng dữ liệu của mình một cách nhanh chóng để hỗ trợ những hoạt động nghiên cứu và cho phép họ cộng tác, phối hợp với các hệ thống y tế trên toàn thế giới thông qua MDClone Global Network
Các tổ chức sẽ có thể tận dụng dữ liệu liên quan Covid-19 cộng tác với nhau đưa ra những ý tưởng mới, áp dụng bài học của lẫn nhau và kết hợp với nhau để hiểu rõ hơn về virus và tác động của nó.
- Verizon Media, công ty chuyên về giải pháp quảng cáo, marketing, cung cấp các nguồn lực, công cụ hỗ trợ mới mà các nhà phát triển và các nhóm nghiên cứu có thể sử dụng để phân tích, khai thác nguồn dữ liệu Covid-19 được công khai. Những gì Verizon Media cung cấp bao gồm một tập dữ liệu, API và Dashboard giúp phân tích và tra cứu dữ liệu Covid-19 hiệu quả.
- Yellowbrick, công ty chuyên về giải pháp Data warehouse, đã hợp tác với ScaleMatrix, công ty chuyền về các giải pháp IT, cho phép các nhà nghiên cứu và các công ty nghiên cứu vắc-xin cho Covid-19 tiếp cận với những giải pháp dữ liệu tối ưu. Vào ngày 16 tháng 4, Yellowbrick đã cung cấp một kho dữ liệu miễn phí trên nền tảng đám mây còn ScaleMatrix cung cấp dịch vụ xây dựng, quản lý trung tâm dữ liệu hiệu quả và kiến thức chuyên mô của họ về giải pháp HIPAA – Hosting, để đẩy nhanh quy trình nghiên cứu và phát triển vắc-xin cho Covid-19.
Đến đây là kết thúc phần 3 bài viết, cũng là phần cuối của chủ đề tác động Covid – 19 lên Data science. Hi vọng thông qua các bài viết, các bạn sẽ có cái nhìn toàn cảnh về ngành Data scienc trong thời kỳ dịch bệnh. Mong các bạn tiếp tục ủng hộ BigDataUni!
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.
Tài liệu tham khảo
https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
voicebot.ai/2020/03/27/amazon-alexa-integrates-cdc-coronavirus-assessment-catching-up-to-apple-siri/
https://healthitanalytics.com/features/could-covid-19-help-refine-ai-data-analytics-in-healthcare
http://insidebigdata.com/2020/04/26/big-data-covid-19-news-4-26-2020/
insidebigdata.com/2020/05/16/big-data-covid-19-news-5-14-2020/