Chàng sinh viên xuất sắc đó là Phùng Minh Tuấn, sinh viên ngành Cử nhân Kỹ sư phần mềm trường đại học RMIT.Tuấn cho biết, công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều nhưng hầu hết những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh. Phần mềm riêng cho tiếng Việt có rất ít hay gần như là không có. Bên cạnh đó, việc nhận diện chữ viết tay tiếng Việt khó khăn hơn tiếng Anh vì các lớp ký tự, âm diệu và dấu câu phức tạp.
Qúa trình thử nghiệm diễn ra qua nhiều giai đoạn, Tuấn chia nhỏ nhiệm vụ khác nhau trên tập hợp nhận diện chữ Việt. Anh chàng đã áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ chung quanh. Quan trọng hơn là phối hợp và thực hiện một cấu trúc học máy (machine learning) bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng sẽ giúp kết quả chính xác hơn.
Minh họa về cách vận hành kỹ thuật trạng thái oằn phối cảnh.
Tuấn mất hơn 3 tháng để tìm ra cách hiệu quả nhất, có thể chuyển hình ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử. Trong quá trình nghiên cứu, Tuấn được sự hỗ trợ từ bệnh viện bệnh Nhiệt đới và đơn vị nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU) tại TP.HCM. Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh, giảng viên khoa Khoa học và Công nghệ, trường đại học RMIT, đồng thời là thầy trực tiếp hướng dẫn Tuấn, cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công cuộc số hóa các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại.
"Hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể số hóa dễ dàng sau đó".
Tuấn cùng Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh, giảng viên đồng thời là người hướng dẫn anh (Ảnh: Dân Trí)
Tiến sĩ Minh tin rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh nhân dễ dàng giữa các phòng ban sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết và tối ưu hóa điều trị, và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế.
"Và quan trọng nhất là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liệu ghi chép y khoa số hóa cho các giải pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau", ông nói. "Thực tế, các bên hợp tác cùng chúng tôi là bệnh viện bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị và giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa".
Đặc biệt, với công trình này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình của bạn còn được thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế hạng A - the ACIS2020, Hội thảo AHT, cũng như Triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT.
