Bài báo:
Enhancing Security and Efficiency in Diabetes Prediction using Federated Learning and Generative Adversarial Networks
Nhóm tác giả:
- Phạm Thái Bảo – ATCL2021 – Tác giả chính
- Hồng Bích Như – ATTT2023.3 – Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
- ThS. Nguyễn Khánh Thuật
- PGS. TS. Lê Trung Quân
- ThS. Trần Thị Dung
Tóm tắt:
Sức khỏe đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống con người và các công nghệ trí tuệ nhân tạo đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong chẩn đoán y khoa. Tuy nhiên, dữ liệu bệnh nhân thường mang tính nhạy cảm cao và không thể chia sẻ công khai, gây ra nhiều thách thức đối với các phương pháp AI truyền thống.
Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu áp dụng Federated Learning – một phương pháp cho phép huấn luyện mô hình học máy trên các nguồn dữ liệu phân tán mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu. Trong bài toán dự đoán bệnh tiểu đường, dữ liệu thường bị mất cân bằng giữa các lớp, ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Trong nghiên cứu, nhóm tác giả đã áp dụng và đánh giá hệ thống nhiều kỹ thuật xử lý mất cân bằng dữ liệu, xác định được các phương pháp hiệu quả nhất giúp cải thiện hiệu năng dự đoán lên đến 7%. Đồng thời, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ Generative Adversarial Networks (GAN) đã giúp nâng cao khả năng học của mô hình, đạt F1-score lên đến 93%. Kết quả cho thấy dữ liệu tổng hợp có thể góp phần giải quyết hiệu quả bài toán thiếu dữ liệu và mất cân bằng dữ liệu.
Tổng thể, khung phương pháp dựa trên Federated Learning được đề xuất đã kết hợp hiệu quả giữa trí tuệ nhân tạo, tăng cường dữ liệu và các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư, mang lại một giải pháp mạnh mẽ, chính xác và khả thi cho các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh tiểu đường trong thực tế.
“Chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc đến quý thầy cô hướng dẫn, những người đã tận tình hỗ trợ và tạo điều kiện cho chúng em trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Những góp ý chuyên môn quý báu và sự đồng hành của thầy cô đã giúp nhóm vượt qua nhiều khó khăn, từng bước hoàn thiện nghiên cứu. Kiến thức và sự dìu dắt của thầy cô sẽ luôn là hành trang quý giá, tiếp thêm động lực cho chúng em trên con đường học thuật.”
Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế:
The Second International Conference on Computational Intelligence in Engineering Science (ICCIES 2026). Đây là hội nghị khoa học quốc tế thường niên do Trường Đại học Tôn Đức Thắng tổ chức, với sự đồng tổ chức của Wrocław University of Science and Technology (Ba Lan) và University College Dublin (Ireland).
Hội nghị tập trung vào các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học máy, công nghệ thông tin, điện – điện tử, cơ điện tử và hệ sinh thái Internet vạn vật (IoT), nhằm thúc đẩy trao đổi học thuật và kết nối cộng đồng nghiên cứu quốc tế. Các bài báo được chấp nhận sẽ được xuất bản trong chuỗi sách Communications in Computer and Information Science (CCIS) của Springer và được lập chỉ mục trong các cơ sở dữ liệu uy tín như ISI Proceedings, EI-Compendex, SCOPUS và DBLP.
Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/189gW4Bqu8/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin