Thủ tướng đã đồng ý cho Bộ TT&TT chủ trì xây dựng Đề án chuyển đổi số quốc gia, nhưng lưu ý thời điểm triển khai thực hiện để đảm bảo tính đồng bộ, khả thi, báo cáo Thủ tướng Chính phủ.

Thứ trưởng Bộ TT&TT Nguyễn Thành Hưng từng cho biết hiện nay khái niệm chuyển đổi số mới được đề cập trong phạm vi hẹp, được hiểu là số hóa ứng dụng CNTT để thúc đẩy phát triển sản xuất, cung ứng dịch vụ.

Thế giới đang bước vào cuộc CMCN 4.0, xây dựng Chính phủ số hướng tới nền kinh tế số. Việt Nam không đứng ngoài xu thế đó, việc tiến hành tốt chuyển đổi số sẽ giúp Việt Nam chủ động trong cuộc CMCN 4.0, hướng tới quốc gia thông minh.

Chuyển đổi số sẽ dẫn đến thay đổi mô hình kinh doanh. Nếu chưa có dữ liệu phải tạo ra dữ liệu, đầu tư nhân lực, công nghệ để sử dụng được. Xem xét chia sẻ và bảo vệ dữ liệu để đóng góp vào phát triển kinh tế.

Theo đánh giá, tại Việt Nam, lĩnh vực tài chính và CNTT có mức độ sẵn sàng cao nhất để chuyển đổi số dựa trên nguồn dữ liệu khổng lồ, các công nghệ lõi như dữ liệu lớn, IoT, Ai… Công nghệ Blockchain đang có ảnh hưởng mạnh, có thể áp dụng hầu hết trong các ngành nghề nhưng phổ biến nhất trong tài chính, ngân hàng, giúp minh bạch hơn.

Theo Kinhtedothi

Chuyển đổi số: Quan trọng nhất là thay đổi tư duy, cách tiếp cận

Chiều 1/10, tại trụ sở Bộ TT&TT đã diễn ra buổi làm việc giữa Quyền Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng và đoàn công tác do ông Vincent Chen, Giám đốc toàn cầu khối tư vấn chính sách công Tập đoàn Boston Consulting (BCG) dẫn đầu.

Đề án 844 "Hỗ trợ hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo đến năm 2025" nhằm hỗ trợ các tổ chức ươm tạo, đào tạo, tổ chức thúc đẩy kinh doanh để nâng cao năng lực cho các doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo (startup). Công văn số 1128/TTg-ĐMDN ngày 31/8/2018 của Văn phòng Chính phủ có nội dung về việc thu hút đầu tư khởi nghiệp đổi mới sáng tạo từ các nguồn trong và ngoài nước.

Theo đó, Thủ tướng giao Bộ Khoa học và Công nghệ tiếp tục triển khai Đề án 844, nghiên cứu đề xuất ban hành các chính sách cần thiết nhằm thúc đẩy môi trường startup hoạt động và phát triển. Thông qua Ban Điều hành Đề án 844, tổ chức các cuộc gặp thường niên với các nhà đầu tư và doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo trong nước, quốc tế. Đồng thời, xây dựng dự thảo Điều lệ tổ chức, hoạt động của Quỹ Đổi mới công nghệ quốc gia (NATIF), bổ sung quy định doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo là đối tượng nhận hỗ trợ của Quỹ, trình Chính phủ ban hành trong năm 2019.

Bộ Khoa học và Công nghệ chủ trì, phối hợp với các Bộ: Kế hoạch và Đầu tư, Tài chính xây dựng tiêu chí xác định nhà đầu tư cá nhân và doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo… Đồng thời, phối hợp với Bộ Kế hoạch và Đầu tư và các địa phương tổ chức các buổi hội thảo, trao đổi thường xuyên với các tập đoàn lớn trong nước, nước ngoài nhằm thu hút đầu tư cho khởi nghiệp sáng tạo…

Amazon và thành công đột phá nhờ trí tuệ nhân tạo

Robot y tá và bác sĩ trí tuệ nhân tạo 'thống trị' y học tương lai

Ước tính, nhiễm trùng nặng dẫn đến sốc nhiễm trùng có tỷ lệ tử vong gần 50% ở Mỹ. Trên thực tế, ngay cả những nhân viên ngành y cẩn thận nhất cũng có những lúc phạm sai lầm vì mệt mỏi hoặc bỏ sót những dấu hiệu quan trọng. Đó là lý do mà một số bệnh viện ở Mỹ đang thử nghiệm sử dụng trí thông minh nhân tạo nhằm phát hiện nhiễm trùng trong chăm sóc y tế. Các nhà nghiên cứu cho rằng những dự án thí điểm này là ví dụ đầu tiên về việc AI được tích hợp vào hoạt động của bệnh viện, cùng với dữ liệu hồ sơ y tế điện tử và cảnh báo được đưa vào quy trình công việc của các bác sĩ.

Trong tháng tới, bệnh viện đại học Duke ở thành phố Durham của nước Mỹ sẽ chính thức ra mắt Sepsis Watch, một hệ thống dựa trên AI để xác định các trường hợp nhiễm trùng khởi phát và sớm đưa ra cảnh báo. Ban đầu, hệ thống này sẽ được triển khai trong khoa cấp cứu và sau đó sẽ dần mở rộng đến các khoa khác trong bệnh viện và bộ phận chăm sóc đặc biệt. Theo giám đốc Viện cải thiện sức khỏe và cũng là một trong những người đứng đầu dự án, ông Suresh Balu cho biết: "Điều quan trọng nhất là phát hiện ra các trường hợp này sớm trước khi họ đến bộ phận chăm sóc đặc biệt."

Sepsis Watch được đào tạo thông qua việc học sâu (deep learning) để xác định các trường hợp dựa trên nhiều dấu hiệu, bao gồm các dấu hiệu sinh thể, kết quả xét nghiệm và lịch sử y tế. Được biết, dữ liệu đào tạo của nó gồm hồ sơ bệnh nhân của 50.000 người với hơn 32 triệu điểm dữ liệu. Khi hoạt động, nó sẽ lấy dữ liệu từ bệnh án của bệnh nhân sau mỗi năm phút để đánh giá tình trạng của họ, cung cấp các phân tích chuyên sâu theo thời gian thực mà các bác sĩ con người không thể thực hiện. Nếu hệ thống AI xác định rằng bệnh nhân đáp ứng các tiêu chí của một người có dấu hiệu nhiễm trùng sớm, nó sẽ gởi cảnh báo đến cho các y tá trong đội phản ứng nhanh của bệnh viện.

Tuy nhiên, theo bác sĩ Mark Sendak và cũng là nhà khoa học dữ liệu tại viện Duke cho biết thì AI không thể làm tất cả. Khi các y tá tiếp cận giường bệnh nhân thì khi đó sẽ là công việc của họ. Những người này sẽ quyết định có nên tắt cảnh báo, đặt bệnh nhân vào danh sách theo dõi hoặc nói chuyện với bác sĩ về việc tiến hành chữa trị hay không. Nếu được chỉ định, hệ thống Sepsis Watch cũng sẽ đưa ra một danh sách kiểm tra các bước chữa trị theo đề xuất của tổ chức Chiến dịch Sống sót Nhiễm trùng (Surviving Sepsis Campaign) dành cho các y bác sĩ, bao gồm xét nghiệm máu và dùng thuốc trong vòng 3 giờ đầu tiên. Sendak cho biết mặc dù là mô hình phát hiện nhiễm trùng nhưng chủ yếu ứng dụng của nó là tập trung vào việc hoàn thành việc chữa trị.

Sendak cho biết nhóm đã xem xét cẩn thận giao diện người dùng của hệ thống và cách cảnh báo phù hợp với quy trình công việc hiện có. Các bác sĩ rất dè chừng với việc cảnh báo làm gián đoạn công việc của họ. Theo Sendak, trước đây một hệ thống cảnh báo sớm mà bệnh viện Duke thử nghiệm vào năm 2015 để xác định những trường hợp nhiễm trùng đôi khi báo động 100 lần một ngày cho một bệnh nhân.

Tuy nhiên, hệ thống của Duke không phải là hệ thống phát hiện nhiễm trùng bằng AI đầu tiên được sử dụng trong bệnh viện. Theo trợ lý giáo sư Craig Umscheid thì vinh dự này thuộc về bệnh viện của đại học Pennsylvania mà ông đang làm việc. Nhóm của ông đã triển khai hệ thống này vào đầu năm 2016 nhưng sau đó phải dẹp nó vào năm 2017. Craig cho biết hệ thống đó không làm tăng chất lượng chăm sóc y tế hay kết quả, những bệnh nhân có thể bị nhiễm trùng mà nó phát hiện cũng đều đang được nhân viên chăm sóc theo dõi. Và ông kết luận: "Cơ hội để xác định các trường hợp không nghi ngờ là thấp hơn bạn tưởng".

Ngược lại, bà Suchi Saria, trợ lý giáo sư về khoa học máy tính tại đại học Johns Hopkins ở thành phố Baltimore của nước Mỹ cho biết, bệnh viện của đại học này cũng có một hệ thống tương tự nhưng lại cho kết quả tốt hơn nhiều. Nhóm của bà đã ra mắt hệ thống AI này vào cuối năm 2017 và hoạt động tốt đến mức mà họ đang chuẩn bị mở rộng nó cho bốn bệnh viện khác. Bà cho biết: "chúng tôi nhận thấy có sự gia tăng đáng kể trong việc chăm sóc y tế và ít trường hợp bệnh nhân đột nhiên biến chứng xấu đi hơn. Hệ thống phát hiện nhiễm trùng của Hopkins được thiết kế riêng cho những nhóm bệnh nhân khác nhau. Ví dụ nó đánh giá bệnh nhân có hệ miễn dịch bị tổn hại dựa trên các tiêu chí khác nhau và cũng có quy trình công việc được tối ưu hóa cho các bộ phận khác nhau của bệnh viện.

Theo Sendak, nếu những hệ thống AI này thật sự cải thiện chăm sóc y tế, rất nhiều bệnh viện sẽ mong muốn áp dụng công nghệ này. Ông cũng cho biết với tỷ lệ tử vong gần 50% thì rất nhiều nơi vẫn đang phải chiến đấu rất chật vật với vấn đề này.

Trí tuệ nhân tạo sắp thay thế công việc lễ tân tại Dubai

Những nhân viên lễ tân hay dịch vụ “bấm số” tại Dubai (thuộc Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất) dần sẽ được thay thế bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).