Nhằm thúc đẩy các hướng nghiên cứu công nghệ chiến lược và liên ngành giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) với Y tế thông minh, ngày 25 tháng 8 năm 2026 tại Không gian Đổi mới sáng tạo (VNU – RMIT Innovation Hub), Viện Công nghệ Thông tin (CNTT) – Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức seminar khoa học với chủ đề: “Raman Spectroscopy and Machine Learning for Interpretable Breast Cancer Cell Classification” (tạm dịch: “Quang phổ Raman và Học máy trong phân loại tế bào ung thư vú có khả năng giải thích”) do nghiên cứu sinh (NCS) Lý Ngọc Tường Vi đến từ Đại học Dublin City (DCU, Cộng hòa Ireland) thuyết trình. Buổi seminar được chủ trì bởi PGS. TS. Lê Hoàng Sơn – Phó Viện trưởng Viện CNTT và có sự tham gia của TS. Lê Quang Minh – Phó Viện trưởng Viện CNTT, PGS. TS. Nguyễn Thanh Tùng – Thành viên Hội đồng Khoa học Công nghệ thông tin và Tính toán, ĐHQGHN cùng đông đảo các nhà khoa học, chuyên gia, nghiên cứu sinh quan tâm tham dự.
NCS. Lý Ngọc Tường Vi tốt nghiệp bác sĩ đa khoa tại ĐH Tân Tạo và hiện là nghiên cứu sinh chuyên ngành AI Y Tế tại Đại học Dublin City. Sở hữu nền tảng lâm sàng dày dặn trong các lĩnh vực nội khoa, ngoại khoa và sản phụ khoa, NCS Tường Vi đã chủ động mở rộng nghiên cứu liên ngành sang lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo trong Y tế (Medical AI). Bằng việc kết hợp kiến thức y khoa thực tiễn với các kỹ thuật thị giác máy tính và học sâu hiện đại, NCS Tường Vi đã triển khai các nghiên cứu sàng lọc bệnh lý tim mạch bằng học sâu (Deep Learning) tiên tiến chẩn đoán sớm ung thư vú, nhằm rút ngắn khoảng cách giữa đổi mới thuật toán học thuật và giá trị ứng dụng lâm sàng phục vụ người bệnh.
Ung thư vú hiện vẫn là một trong những thách thức y tế hàng đầu với tỷ lệ mắc và tử vong cao ở phụ nữ trên toàn cầu. Việc phát hiện sớm ở cấp độ phân tử và tế bào có ý nghĩa quyết định tới tiên lượng sống của người bệnh. Trong bối cảnh đó, quang phổ Raman nổi lên như một kỹ thuật quang học tiên tiến, không cần gán nhãn (label-free) và không thay đổi mẫu, cho phép trích xuất “dấu vân tay phân tử” độc bản của các tế bào sinh học để nhận diện dấu hiệu ác tính ở giai đoạn rất sớm.
Tuy nhiên, một trong những rào cản lớn nhất của việc áp dụng học sâu (Deep Learning) vào y tế lâm sàng chính là hiện tượng “hộp đen” (black box) – các thuật toán cho kết quả chẩn đoán chính xác nhưng không thể giải thích cơ chế đưa ra quyết định. Bài trình bày của NCS Lý Ngọc Tường Vi giải quyết trực diện điểm nghẽn này bằng việc xây dựng các mô hình học máy có khả năng giải thích (Interpretable / Explainable AI – XAI). Giải pháp không chỉ tối ưu hóa độ chính xác phân loại mà còn làm sáng tỏ các đỉnh phổ Raman (Raman peaks) mang ý nghĩa sinh học cốt lõi phân định tế bào ung thư và tế bào lành tính, kiến tạo cầu nối tin cậy giữa thuật toán AI và thực hành lâm sàng của bác sĩ.
Chủ đề của buổi seminar có ý nghĩa gắn kết và kế thừa định hướng phát triển công nghệ chiến lược tại Viện Công nghệ Thông tin, nơi Trí tuệ nhân tạo phục vụ Y tế thông minh (Smart Healthcare) được xác định là một trong những công nghệ mũi nhọn, trọng điểm. Nhóm nghiên cứu của PGS. TS. Lê Hoàng Sơn tại Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo ứng dụng (AIRC), Viện CNTT đã sớm khẳng định năng lực tiên phong với hệ sinh thái các sản phẩm AI y tế mang tính thực tiễn cao, được chuyển giao và ứng dụng trực tiếp tại các bệnh viện tuyến đầu. Tiêu biểu trong số đó có thể kể đến phần mềm VNU-DIAGNOSIS – hệ thống ứng dụng thị giác máy tính và học sâu trên ảnh X-quang nha khoa nhằm tự động nhận diện và khoanh vùng bệnh lý viêm quanh cuống với độ chuẩn xác cao, đã được đưa vào ứng dụng thực tế tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Bên cạnh đó, hệ sinh thái chẩn đoán hình ảnh thông minh tiếp tục được mở rộng với nền tảng AIRC-KNEE hỗ trợ phân tầng mức độ thoái hóa khớp gối tự động theo tiêu chuẩn quốc tế Kellgren-Lawrence tại Bệnh viện E, kết hợp cùng hệ thống GMED-LIS đóng vai trò số hóa toàn diện quy trình phân tích và quản lý xét nghiệm cận lâm sàng tại các cơ sở y tế.
Những giải pháp này được đúc kết từ các seminar chuyên sâu về Y tế thông minh chính là nền tảng vững chắc và minh chứng sống động cho sứ mệnh phát triển AI ứng dụng phục vụ sức khỏe cộng đồng của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, đáp ứng các yêu cầu về phát triển công nghệ chiến lược trong giai đoạn hiện nay.
