Tin tức
GS. Guy Nagels và GS. Nguyễn Linh Trung tham gia seminar “AI and Human Brain” tại VNU-UEd
Sáng ngày 10/4/2026, Seminar khoa học với chủ đề “AI and Human Brain” đã diễn ra thành công tại Trường Đại học Giáo dục – ĐHQGHN (VNU-UEd), với sự tham gia của các giảng viên, nhà nghiên cứu và học viên, nghiên cứu sinh của trường. Chương trình ghi dấu ấn với hai bài thuyết trình chất lượng cao của hai giáo sư Guy Nagels và Nguyễn Linh Trung, mang đến những góc nhìn cập nhật về mối liên hệ giữa trí tuệ nhân tạo và khoa học thần kinh, cũng như các phương pháp nghiên cứu hiện đại.
Mở đầu chương trình, Giáo sư Guy Nagels – chuyên gia thần kinh học, bác sĩ phục hồi chức năng và kỹ sư khoa học máy tính ứng dụng; hiện công tác tại khoa Thần kinh, Bệnh viện Đại học Brussel (UZ Brussel) và là Trưởng nhóm nghiên cứu AIMS (Artificial Intelligence Supported Modelling in Clinical Sciences) thuộc Đại học Tự do Brussel (VUB), Bỉ – đã có bài trình bày về chủ đề “Trí tuệ Nhân tạo và Trí tuệ Sinh học”.
Mở đầu bài nói, giáo sư Guy nhận định rằng hai hệ thống trí tuệ này, dù được xây dựng trên những nền tảng khác nhau, lại có thể bổ trợ cho nhau một cách mạnh mẽ. Điểm nhấn thú vị trong bài thuyết trình là ví dụ “Ant pheromone trail: How AI affects nature”. Giáo sư Guy đã chỉ ra rằng cơ chế đánh dấu đường đi bằng pheromone của loài kiến – một chiến lược tối ưu hóa đơn giản nhưng hiệu quả trong tự nhiên – lại là nguồn cảm hứng cho nhiều thuật toán AI, đặc biệt là trong lĩnh vực tối ưu hóa và tìm đường. Điều này cho thấy trí tuệ nhân tạo không chỉ học hỏi từ tự nhiên mà còn có thể được ứng dụng để mô phỏng và hiểu sâu hơn về các hệ thống phức tạp trong thế giới tự nhiên.
Tiếp đó, Giáo sư Guy giới thiệu một hướng nghiên cứu trọng tâm của nhóm: “Federated Learning in Medical”, một giải pháp để khắc phục hạn chế về dữ liệu y tế trong việc xây dựng các mô hình AI y tế. Ông đã khái quát về các khái niệm từ học chuyển giao (Transfer Learning), học phân tán (Distributed Learning) đến học liên kết (Federated Learning), nhấn mạnh lợi thế của việc huấn luyện mô hình trên dữ liệu phân tán mà không cần tập trung hóa dữ liệu – một yếu tố then chốt trong bối cảnh bảo mật thông tin bệnh nhân. Hiện tại, dự án đã được triển khai tại Bệnh viện Đại học Brussel (UZ Brussel), Bệnh viện Bạch Mai (Việt Nam) và Trường Đại học Công nghệ – ĐHQGHN (VNU-UET), đánh dấu bước tiến quan trọng trong hợp tác nghiên cứu quốc tế.
Bài thuyết trình thứ hai do Giáo sư Nguyễn Linh Trung – Trưởng nhóm nghiên cứu AVITECH tại VNU-UET – trình bày với chủ đề “Bayesian Inference in Neural Science” (Suy luận thống kê Bayes trong khoa học thần kinh). Giáo sư đã mang đến một góc nhìn mới mẻ khi sử dụng kiểm chứng giả thuyết theo cách tiếp cận Bayes để đánh giá hiệu quả của thuốc Lecanemab trong điều trị bệnh Alzheimer.
Dựa trên một thí nghiệm của nhóm nghiên cứu thuốc với quy trình điều trị rõ ràng và chi tiết, Giáo sư Trung đã diễn giải cách xây dựng kiểm chứng giả thuyết thông qua Bayes Factor (theo hướng Bayes) và p-value (theo hướng Frequentist). Kết quả cho thấy cả hai phương pháp đều đi đến kết luận tương đồng về tác động của Lecanemab trong việc làm chậm quá trình suy giảm nhận thức và chức năng ở bệnh nhân Alzheimer. Tuy nhiên, giáo sư cũng chỉ ra những hạn chế của phương pháp Frequentist dựa trên NHST (null-hypothesis significance testing), đặc biệt là các thủ thuật p-hacking cho phép điều chỉnh kết quả p-value dẫn đến việc thao túng kết luận giả thuyết không đáng tin cậy.
Ngược lại, cách tiếp cận Bayes cho phép xây dựng kết luận về các giả thuyết dựa trên sự kết hợp với thông tin tiên nghiệm, sau đó cập nhật niềm tin dựa trên các quan sát mới. Điều này giúp đánh giá tỉ lệ ủng hộ giả thuyết một cách linh hoạt và minh bạch hơn. Giáo sư Trung cũng chỉ ra một số trường hợp hiểu sai phổ biến về p-value trong NHST, đồng thời nhấn mạnh lợi thế của suy luận Bayesian. Ông kết luận rằng việc kết hợp cả hai phương pháp sẽ cho phép cân bằng những hạn chế của từng cách tiếp cận, mang lại kết quả nghiên cứu vững chắc và đáng tin cậy hơn.
Đặc biệt, phần thảo luận trực tiếp giữa các diễn giả và người tham dự diễn ra sôi nổi, tạo nên bầu không khí học thuật cởi mở và giàu tính tương tác. Nhiều câu hỏi thú vị đã được đặt ra xoay quanh ứng dụng thực tiễn của Federated Learning tại Việt Nam, cũng như khả năng áp dụng suy luận Bayes trong các nghiên cứu lâm sàng khác. Seminar không chỉ là nơi chia sẻ tri thức mà còn mở ra nhiều cơ hội kết nối và hợp tác nghiên cứu trong tương lai giữa các đơn vị: Trường Đại học Giáo dục – ĐHQGHN, Trường Đại học Công nghệ – ĐHQGHN, Bệnh viện Bạch Mai, và các đối tác quốc tế như Đại học Tự do Brussel Bỉ.
Có thể thấy, các chủ đề được trình bày trong seminar đã phác họa một bức tranh toàn cảnh về sự giao thoa giữa khoa học máy tính và y học: từ việc lấy cảm hứng từ tự nhiên để phát triển AI, đến ứng dụng AI trong y tế thông qua học liên kết, và cuối cùng là các phương pháp thống kê hiện đại để đánh giá hiệu quả điều trị một cách chính xác và minh bạch. Đây là những hướng đi đầy triển vọng, hứa hẹn những đóng góp quan trọng cho cả nghiên cứu cơ bản lẫn ứng dụng lâm sàng trong thời gian tới.
Xin trân trọng cảm ơn các diễn giả và toàn thể người tham dự đã góp phần làm nên thành công của chương trình!
Khang Nguyễn
