tin liên quan
Chính phủ Mỹ ‘nhờ’ Facebook giám sát nghi phạm trên Messenger
Để giải quyết vấn đề, các kỹ sư máy tính ở Facebook có kế hoạch sử dụng mạng nơ-ron, phương pháp tính toán lấy cảm hứng từ cách các nơ-ron hoạt động với nhau trong não người, để nhận biết cấu trúc hình ảnh và tự động điền vào các góc nhìn trước đây bị bỏ qua, nhằm tăng tốc quá trình chụp. Tất cả hoạt động đều cần độ chính xác, vì sai phạm có thể khiến bệnh nhân tử vong.
Đây là nỗ lực đầy tham vọng song có thể giúp ích rất nhiều cho cả đội ngũ y tế lẫn Facebook, giảm chi phí y tế và cải thiện trải nghiệm chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân. Song đâu là lý do khiến Facebook được các bác sĩ tin chọn?
Theo phóng viên Christina Farr của hãng tin CNBC, có ba lý do chính. Thứ nhất, giải quyết vấn đề lớn sẽ giúp giữ chân nhân tài. Facebook cũng như nhiều hãng công nghệ lớn khác mời được chuyên gia công nghệ máy học (machine learning) về đội ngũ kỹ sư, việc mà không phải hãng nào cũng làm được. Dù vậy, những nhân tài này có thể muốn làm nhiều hơn so với việc chỉ tham gia giúp tối ưu hóa lợi nhuận quảng cáo. Họ muốn giải quyết những vấn đề khó, giúp nhiều người.
Lý do thứ nhì là y tế vẫn còn là thị trường lớn, nhiều cơ hội chưa được khai thác với các hãng am hiểu dữ liệu. Ngành y tế Mỹ đạt khoảng 3.000 tỉ USD, và các hãng công nghệ truyền thống vẫn chưa hiện diện nhiều, bất chấp nhiều năm nỗ lực. Việc phát triển thuật toán có thể xác định chất lượng bác sĩ, diễn tiến bệnh, kết quả điều trị của bệnh nhân, tăng tốc xét nghiệm là những cơ hội rất lớn. Thông tin y tế trước đây chỉ được trữ trong máy chủ bệnh viện song giờ đây, nó bắt đầu được dùng cho nghiên cứu và cuối cùng là sử dụng cho các sản phẩm thương mại.
Lý do cuối cùng là Facebook có nhiều kinh nghiệm với hình ảnh. Nhờ tập trung lâu vào việc chia sẻ ảnh, Facebook có kha khá nhân viên làm việc với dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh đặc biệt hấp dẫn trong bộ dữ liệu y tế. Các chuyên gia X-quang từng làm việc với máy tính và quá tải với đống dữ liệu hình ảnh mà họ không có thời gian phân tích. Chỉ riêng NYU đã nhận 2 triệu hình ảnh, phim chụp mỗi năm. Các bệnh viện trên toàn cầu có thể hượng lợi và sẵn sàng trả tiền cho công cụ giúp tăng tốc độ và tính hiệu quả của quá trình chụp hình ảnh y tế.