VinBrain và Đại học Stanford hợp tác thỏa thuận sử dụng dữ liệu
Công ty VinBrain (Tập đoàn Vingroup) vừa chính thức ký kết Thỏa thuận hợp tác sử dụng Dữ liệu với Đại học Stanford (Mỹ) nhằm phát triển nền tảng ứng dụng AI trong y tế. Việc liên tục mở rộng hợp tác với tên tuổi hàng đầu thế giới khẳng định những nỗ lực không ngừng của VinBrain cho mục tiêu phát triển giải pháp AI y tế trên phạm vi toàn cầu.
Lễ ký kết Thỏa thuận sử dụng Dữ liệu diễn ra tại trường Đại học Stanford (Palo Alto, Mỹ), do Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Xử lý Hình ảnh Đại học Stanford (Stanford AIMI) tổ chức. Chứng kiến lễ ký kết có Giáo sư Curtis Langlotz - Giám đốc Trung tâm Stanford AIMI cùng Ban lãnh đạo của Stanford AIMI và lãnh đạo Công ty VinBrain.
Theo thỏa thuận, những dữ liệu liên quan và không định danh sẽ được Đại học (ĐH) Stanford chia sẻ cho VinBrain để huấn luyện, kiểm thử mô hình nhằm cải thiện các nghiên cứu hợp tác giữa hai bên. Các dữ liệu sẽ được sử dụng để phát triển và áp dụng AI trong chăm sóc y tế nhằm để tăng cường hiệu quả cho các báo cáo Chẩn đoán hình ảnh.
![]() |
Các dữ liệu Đại học Stanford chia sẻ cho VinBrain để huấn luyện, kiểm thử mô hình giúp tăng cường hiệu quả các báo cáo Chẩn đoán hình ảnh |
Cụ thể, 240.000 hình ảnh và báo cáo y tế sẽ được ĐH Stanford cung cấp khởi điểm. Hai bên sẽ tối ưu độ chính xác của phương pháp RadGraph để trích xuất các thực thể lâm sàng và dán nhãn mối quan hệ từ tệp lớn dữ liệu báo cáo chẩn đoán hình ảnh bằng văn bản. RadGraph là một phương pháp mới được giới thiệu bởi Giáo sư Pranav Rajpurkar (ĐH Harvard) và Giáo sư Curtis Langlotz nhằm giải quyết sự phức tạp, mâu thuẫn và hạn chế trong việc diễn giải hình ảnh y tế. Giải pháp hiện đang được VinBrain và ĐH Stanford tiếp tục nghiên cứu và phát triển.
Việc thiết kế một nền tảng AI tiên tiến phục vụ việc chẩn đoán và điều trị bệnh chính xác phải cần tới một lượng lớn dữ liệu, kèm hình ảnh y tế và bệnh án bệnh nhân. Với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ Stanford, VinBrain sẽ không chỉ tiếp tục phát triển nguồn dữ liệu lớn nhất trong nước (hiện tại hơn 2,3 triệu hình ảnh) được phân tích qua nền tảng DrAid™ mà còn giúp cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm đi sự phức tạp, mơ hồ và loại bỏ nhiều hạn chế khi diễn giải hình ảnh y tế.
![]() |
Sau Microsoft, VinBrain tiếp tục ký kết Thỏa thuận hợp tác sử dụng Dữ liệu với ĐH Stanford (Mỹ) nhằm phát triển nền tảng ứng dụng AI trong y tế |
Phát biểu tại lễ ký kết, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Xử lý Hình ảnh ĐH Stanford - Stanford AIMI - Giáo sư Curtis Langlotz cho biết: "Chúng tôi đánh giá cao sự tiên phong trong nghiên cứu cũng như năng lực của VinBrain. Stanford và VinBrain đã có nhiều sự hợp tác và gặt hái được những thành tựu nhất định. Tôi rất vui mừng khi được tiếp nối sự hợp tác sâu sắc đó khi chứng kiến Lễ ký kết Thỏa thuận Sử dụng dữ liệu để phát triển sản phẩm AI trong trong Y tế”.
Ông Trương Quốc Hùng - Tổng Giám đốc Công ty VinBrain (Tập đoàn Vingroup) cũng khẳng định: “VinBrain đã có hơn 3 năm gắn bó hợp tác cùng Đại học Stanford. Việc hợp tác chia sẻ dữ liệu lần này chứng tỏ sự tin tưởng tuyệt đối của Stanford với VinBrain trong cam kết bảo mật và an ninh dữ liệu theo tiêu chuẩn Mỹ. Đây sẽ là những nền tảng dữ liệu để DrAid™ sẽ có nhanh chóng có các những bước phát triển đột phá mới”.
Nền tảng DrAid™ do VinBrain phát triển được chính thức đưa vào sử dụng từ năm 2020, hiện là “trợ lý AI” đắc lực đang tích cực hỗ trợ gần 2.000 bác sĩ tại hơn 100 bệnh viện tại Việt Nam và một số quốc gia Châu Á. DrAid™ cho Chẩn đoán hình ảnh v1 cũng là phần mềm AI nhằm hỗ trợ đánh giá lâm sàng các trường hợp chụp X-quang ngực thẳng có đặc điểm gợi ý tới tràn khí màng phổi đầu tiên và duy nhất trong khu vực Đông Nam Á được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) chấp thuận, đưa Việt Nam trở thành một trong 6 quốc gia trên thế giới có phần mềm AI chẩn đoán X-quang ngực thẳng được FDA thông qua. Ngoài ra, DrAid™ cũng đã được sàn thương mại trí tuệ nhân tạo hàng đầu Ferrum, Hoa Kỳ bổ sung vào danh mục các sản phẩm trên nền tảng AI cho X-quang mang lại dịch vụ chăm sóc bệnh nhân chất lượng cao nhất.