Hội thảo trực tuyến « Chất lượng dữ liệu và mức độ sai lệch - Ứng dụng vào hệ thống ra quyết định trong y tế »

Diễn giả chính của hội thảo là ông Ginel Dorleon, cựu học viên IFI khóa 2015-2017. Hiện, ông Ginel Dorleon đang thực hiện luận án năm thứ 2 tại Trường Tiến sĩ Toán học, Khoa học Máy tính và Viễn thông, Đại học Paul Sabatier ở Toulouse. Đồng thời, ông cũng đang thực hiện công việc nghiên cứu của mình tại Viện Nghiên cứu Khoa học Máy tính Toulouse (IRIT) trong nhóm GIS. Chuyên môn của ông là học máy, trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big data) và phân tích quyết định.

Hội thảo xoay quanh chủ đề chất lượng và tầm quan trọng của dữ liệu đầu vào sẽ dẫn đến kết quả của hệ thống ra quyết định trong lĩnh vực y tế. Ngày nay, các thuật toán máy tính có khả năng hỗ trợ đưa ra kết luận gần đúng mà không cần con người nhập liệu trực tiếp. AI thực hiện điều này thông qua các thuật toán học máy và học sâu.

Trên thực tế, những dữ liệu đang trở nên ngày càng nhiều và không đồng nhất, kết hợp với sự phát triển của AI về học máy trong một hệ thống dữ liệu lớn đã đặt ra vấn đề về việc sử dụng các hệ thống AI để hỗ trợ các quyết định của con người.

Do đó, mục tiêu mà các chuyên gia công nghệ đang theo đuổi là khám phá các công cụ cung cấp thông tin về tác động của dữ liệu đầu vào đến kết quả của hệ thống ra quyết định bằng cách đề xuất mức độ quan trọng của dữ liệu và các sai lệch do cơ sở dữ liệu gây ra.

Học phần này bao gồm các hội thảo nghiên cứu về các chủ đề khác nhau và các ứng dụng công nghệ hiện tại, cho phép học viên nắm vững kỹ năng tìm hiểu và tổng hợp kiến ​​thức thông qua việc trao đổi với các diễn giả tại hội thảo, các nhà nghiên cứu, giảng viên trong và ngoài nước, nghiên cứu sinh / thực tập sinh từ IFI,…