Khảo sát "AI trong chăm sóc sức khỏe năm 2022" (2022 AI in Healthcare) do Gradient Flow thực hiện đã phỏng vấn hơn 300 người trả lời từ khắp nơi trên thế giới để hiểu rõ hơn về những thách thức, kết quả và các trường hợp sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe. Kết quả khảo sát đã chỉ ra một số xu hướng, báo trước cách AI chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển trong những năm tới. Dưới đây là 3 xu hướng mà người dùng cần biết.
Gartner ước tính đến năm 2025, 70% ứng dụng mới do doanh nghiệp phát triển sẽ sử dụng công nghệ no-code (không cần lập trình/không viết mã lệnh) và low-code (lập trình tối thiểu/ít mã lệnh) tăng từ mức dưới 25% vào năm 2020. Trong khi low-code có khả năng đơn giản hóa khối lượng công việc cho các lập trình viên thì các giải pháp no-code không cần can thiệp của khoa học dữ liệu, sẽ có tác động nhiều đến doanh nghiệp, từ đó có thể thấy được sự thay đổi rõ ràng trong việc sử dụng AI.
Đối với lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, hơn một nửa (61%) số người được hỏi trong khảo sát đã xác định, các bác sĩ lâm sàng là người sẽ sử dụng AI nhiều nhất, tiếp theo là những người trả tiền để được chăm sóc sức khỏe (45%) và các công ty công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế (38%). Cùng với sự phát triển và đầu tư đáng kể vào các ứng dụng AI dành riêng cho chăm sóc sức khỏe và sự sẵn sàng của các công nghệ mã nguồn mở, là dấu hiệu cho thấy ngành công nghiệp AI đang được áp dụng rộng rãi hơn.
Ngoài việc làm cho công nghệ dễ tiếp cận hơn, nó cũng cho kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn, vì có thể hiểu rằng một chuyên gia y tế sẽ không phải là chuyên gia phần mềm nên việc dễ dàng tiếp cận là điều rất cần thiết. Những thay đổi này không diễn ra trong một sớm một chiều, nhưng sự gia tăng các chuyên gia với tư cách là người sử dụng các công nghệ AI đang là một bước tiến lớn.
Những phát hiện đáng khích lệ khác liên quan đến những tiến bộ trong các công cụ AI và mong muốn người dùng đi sâu vào các mô hình cụ thể. Cũng liên quan đến khảo sát "2022 AI in Healthcare", khi được hỏi họ dự định đầu tư vào những công nghệ nào trong năm 2022. Các nhà lãnh đạo kỹ thuật số đã cho biết: tích hợp dữ liệu (46%), trí tuệ doanh nghiệp - BI (44%), lập trình ngôn ngữ tư duy - NLP (43%) và giải thích dữ liệu (38%).
Văn bản hiện là kiểu dữ liệu có nhiều khả năng được sử dụng nhất trong các ứng dụng AI, việc nhấn mạnh vào NLP và giải thích dữ liệu cho thấy sự phức tạp hơn khi phát triển các công nghệ AI. Những công cụ này cho phép hỗ trợ các hoạt động quan trọng như quyết định lâm sàng, phát triển thuốc và đánh giá chính sách y tế... Sau 2 năm đại dịch, rõ ràng đã có những tiến bộ quan trọng trong những lĩnh vực này, khi các nhà khoa học phát triển vaccine mới và khám phá ra cách hỗ trợ tốt hơn nhu cầu chăm sóc sức khỏe của công chúng. Bằng những ví dụ này, có thể thấy rõ việc sử dụng AI trong ngành y tế rất khác so với các ngành khác, đòi hỏi một cách tiếp cận khác. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi các nhà lãnh đạo kỹ thuật số đều cho biết, sự sẵn sàng của các mô hình và thuật toán dành riêng cho chăm sóc sức khỏe là yêu cầu quan trọng nhất.
Với tất cả những tiến bộ về AI đã đạt được trong năm qua cũng mở ra một loạt các vectơ tấn công mới. Trong khảo sát, khi được hỏi đang sử dụng loại phần mềm nào để xây dựng các ứng dụng AI. Câu trả lời, các lựa chọn phổ biến nhất là phần mềm thương mại được cài đặt cục bộ (37%) và phần mềm mã nguồn mở (35%). Đáng chú ý nhất là việc sử dụng các dịch vụ đám mây giảm 12% (30%) so với cuộc khảo sát năm ngoái, rất có thể là do những lo ngại về quyền riêng tư xung quanh việc chia sẻ dữ liệu.
Ngoài ra, phần lớn những người được hỏi (53%) đã chọn việc dựa vào dữ liệu của chính họ để xác thực các mô hình, thay vì dựa vào các chỉ số của bên thứ ba hoặc nhà cung cấp phần mềm. Những người trả lời khảo sát đến từ các tổ chức đã có thương hiệu (68%) cho thấy sự ưa thích rõ ràng đối với việc sử dụng đánh giá nội bộ và tự điều chỉnh mô hình của họ. Một lần nữa, với các quy trình và kiểm soát nghiêm ngặt xung quanh việc xử lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe là lý do tại sao người dùng AI muốn giữ các hoạt động trong nội bộ nhiều nhất có thể.
Nhưng bất kể lựa chọn phần mềm hay cách người dùng xác định mô hình thì các mối đe dọa bảo mật vẫn tiếp tục gia tăng đối với các dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Trong khi các dịch vụ cơ sở hạ tầng quan trọng khác phải đối mặt với những thách thức, thì các vi phạm về chăm sóc sức khỏe còn có những ảnh hưởng lớn hơn cả tổn thất về danh tiếng và tài chính. Việc mất dữ liệu hoặc giả mạo các thiết bị của bệnh viện có thể ảnh hướng đến cả sự sống và cái chết của bệnh nhân.
AI đang sẵn sàng cho sự phát triển bùng nổ khi các nhà phát triển và nhà đầu tư nỗ lực để đưa công nghệ này đến tay người dùng. Nhưng khi AI trở nên phổ biến hơn, các mô hình và công cụ được cải thiện, đồng thời bảo mật, an toàn và đạo đức sẽ chiếm vị trí trung tâm như một lĩnh vực quan trọng. Không thể dự đoán được AI trong chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển như thế nào trong năm nay và ý nghĩa của nó đối với tương lai của ngành y tế.
Phạm Dũng
09:00 | 16/02/2023
10:00 | 14/09/2022
08:00 | 23/03/2022
18:00 | 16/12/2022
10:00 | 24/03/2023
09:00 | 27/02/2023
13:00 | 03/06/2022
08:00 | 17/02/2023
09:00 | 13/12/2022
20:00 | 13/05/2023
14:00 | 02/08/2023
Ngày nay, nhiều tổ chức/doanh nghiệp (TC/DN) đã nhận thức được việc chuyển khối lượng công việc lên đám mây sẽ an toàn hơn là tại cơ sở. Phần lớn cho rằng nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) sẽ chịu trách nhiệm về bảo mật. Tuy nhiên, để có được điều này thì cần phải có các bước quan trọng để đảm bảo tính bảo mật của nó.
09:00 | 05/06/2023
Tấn công tiêm lỗi (Fault Injection Attack - FIA) là loại tấn công chủ động, giúp tin tặc xâm nhập vào các thiết bị điện tử, mạch tích hợp cũng như các thiết bị mật mã nhằm thu được khóa bí mật và đánh cắp thông tin. Tiêm lỗi có thể được thực hiện trong cả phần cứng và phần mềm. Bài báo này nhóm tác giả sẽ trình bày về các kỹ thuật, công cụ được thực hiện trong FIA.
10:00 | 21/04/2023
Hiện nay, các ứng dụng sử dụng hệ thống Internet vạn vật (Internet of Things - IoT) phát triển nhanh về số lượng dẫn đến những nguy cơ tiềm ẩn về lộ lọt dữ liệu nhạy cảm. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một phương pháp mã hóa phân vùng trên máy tính nhúng sử dụng dm-crypt và LUKS để bảo vệ dữ liệu cho ứng dụng camera, đồng thời tích hợp thêm thuật toán mật mã Kuznyechik trong chuẩn GOST R34.12-2015 trên máy tính nhúng Raspberry Pi. Trong phần I, bài báo đi tìm hiểu về các phương pháp mã hóa dữ liệu và trình bày về các giải pháp mã hóa dữ liệu lưu trữ, giới thiệu nguyên lý hoạt động và một số công cụ phần mềm hỗ trợ mã hóa dữ liệu cả về thương mại lẫn mã nguồn mở, tìm hiểu sâu hơn về giải pháp mã hóa phân vùng bằng dm-crypt và LUKS trên máy tính nhúng, cụ thể là Raspberry Pi.
09:00 | 09/03/2023
D2D (Device-to-Device) là phương tiện liên lạc trực tiếp giữa các thiết bị mà không qua nút trung gian, nó giúp mở rộng phạm vi phủ sóng di động và tăng cường tái sử dụng tần số vô tuyến trong mạng 5G [1]. Đồng thời, D2D còn là công nghệ lõi của liên lạc giữa thiết bị với vạn vật IoT. Tuy nhiên, truyền thông D2D trong mạng 5G là kiểu mạng thông tin di động có nhiều thách thức bao gồm ẩn danh, nghe lén, đánh cắp quyền riêng tư, tấn công tự do… Những thách thức này sẽ khó giảm thiểu hơn do tính chất hạn chế tài nguyên của các thiết bị IoT. Do đó, việc sử dụng mật mã hạng nhẹ vào bảo mật hệ thống D2D nhằm đáp ứng yêu cầu về năng lượng tiêu thụ, tài nguyên bộ nhớ, tốc độ thực thi bảo mật xác thực trong 5G IoT là đặc biệt quan trọng. Bài báo đi phân tích các bước trong mô hình bảo mật D2D cho mạng 5G IoT. Từ đó, đề xuất thuật toán có thể sử dụng để bảo mật liên lạc D2D cho các thiết bị 5G IoT.
14:00 | 14/08/2023 | Giải pháp khác
12:00 | 14/08/2023 | Công nghệ thông tin
17:00 | 11/08/2023|GP ATM
10:00 | 10/08/2023|Chính sách - Chiến lược
11:00 | 29/07/2023|Mật mã dân sự
16:00 | 09/11/2022|Tin tức sản phẩm
Do lưu giữ những thông tin quan trọng nên cơ sở dữ liệu thường nằm trong tầm ngắm của nhiều tin tặc. Ngày nay, các cuộc tấn công liên quan đến cơ sở dữ liệu để đánh cắp hay sửa đổi thông tin càng trở nên khó lường và tinh vi hơn, vì vậy việc quản lý cơ sở dữ liệu đặt ra những yêu cầu mới với các tổ chức, doanh nghiệp. Trong hệ thống phân tán, khi dữ liệu được phân mảnh và phân phối trên các vị trí khác nhau có thể dẫn đến khả năng mất toàn vẹn của dữ liệu. Thông qua sử dụng cây Merkle và công nghệ Blockchain ta có thể xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu. Trong bài viết này, nhóm tác giả sẽ trình bày các nghiên cứu về ứng dụng cây Merkle và công nghệ Blockchain để bảo đảm tính toàn vẹn dữ liệu cho cơ sở dữ liệu phân tán, đồng thời đảm bảo hiệu năng của hệ thống.
18:00 | 22/09/2023
Google đã thực hiện một bước quan trọng nhằm tăng cường bảo mật Internet của Chrome bằng cách tự động nâng cấp các yêu cầu HTTP không an toàn lên các kết nối HTTPS cho toàn bộ người dùng.
10:00 | 10/11/2023
