Chúc mừng sinh viên Trịnh Thị Thanh Trúc - Tác giả chính bài báo khoa học được đăng tại Hội nghị Quốc tế RIVF 2023

27/10/2023 - 06:33

Bài báo: “A rule-based Ensemble Approach for Diarrhoea Outbreak Prediction

Sinh viên thực hiện:

• Trịnh Thị Thanh Trúc – 19521059– HTTT2019 – Tác giả chính

Giáo viên hướng dẫn

ThS Đỗ Duy Thanh

Tóm tắt bài báo:

Bệnh về đường tiêu hoá, một căn bệnh rất nhạy cảm đối với nguồn nước, là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và tăng tình trạng bệnh tật ở trẻ em và phổ biến rộng rãi ở các nước đang phát triển. Trong khi đó, biến đổi khí hậu cùng với hiện tượng thời tiết cực đoan được coi là một trong những nguyên nhân chính gây ô nhiễm nguồn nước. Với vị trí nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới, Việt Nam có nguy cơ cao rất cao bùng phát các biến chứng về căn bệnh này. Vì thế, xây dựng hệ thống cảnh báo sớm bùng phát ca bệnh thực sự rất cần thiết. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào việc dự đoán tỷ lệ/các trường hợp mắc sử dụng một số mô hình dự báo truyền thống với hiệu suất hạn chế. Trong phạm vi bài báo, nghiên cứu tập trung vào việc dự đoán đợt bùng phát tiêu chảy cho sáu tỉnh thành tại Việt Nam.

Một số đóng góp chính của nghiên cứu được liệt kê như sau: Thực nghiệm khảo sát hàng loạt 22 mô hình học máy thống kê và học sâu tiên tiến khác nhau để dự đoán đợt bùng phát với mục tiêu cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất tổng thể của các mô hình học máy khác nhau đối với nhiệm vụ dự đoán đợt bùng phát cho nghiên cứu trong tương lai trong các lĩnh vực khác. Nghiên cứu cho thấy rằng nhiều mô hình như SVM, XGBoost và Decision Tree có thể dự đoán đợt bùng phát chính xác hơn so với việc suy luận chúng từ kết quả hồi quy tỷ lệ/các trường hợp dự đoán như các nghiên cứu trước đây. Hơn nữa, dự đoán đợt bùng phát ca bệnh là một nhiệm vụ rất thách thức mà tất cả các thuật toán hiện có khó có thể dự đoán một cách chính xác; Thứ hai, đề xuất một hướng tiếp cận mới dựa trên khai thác các tập luật mà chúng tôi giới thiệu trong nghiên cứu giúp loại bỏ từ 10% đến 40% các điểm dự báo false positive, giúp tăng độ tin cậy của mô hình dự báo.

Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy giảng viên hướng dẫn Đỗ Duy Thanh và đặc biệt Thầy Nguyễn Đình Thuân và Thầy Mai Thái Sơn đã luôn đồng hành và tận tâm hướng dẫn, chỉ bảo em trong quá trình nghiên cứu và công bố công trình khoa học này. Em cũng xin cảm ơn anh Nguyễn Minh Nhựt và các bạn trong nhóm nghiên cứu FTISU đã luôn cho em những buổi thảo luận và lời góp ý quý giá và động viên em trong suốt quá trình thực hiện đề tài.

Hội nghị RIVF là một hội nghị quốc tế trong lĩnh vực Công nghệ Truyền thông và Điện toán, là sự kiện khoa học quốc tế lớn quy tụ các nhà khoa học, nghiên cứu trong lĩnh vực điện toán và truyền thông ở Việt Nam và thế giới đồng hành “Nghiên cứu – Đổi mới và Tầm nhìn cho tương lai” (Reseach, Innovation and Vision for the future, viết tắt là RIVF). Hội nghị RIVF được liệt kê vào danh sách các hội nghị uy tín theo đề xuất của SCOPUS and ISI Web of Science. RIVF đã trải qua 16 lần tổ chức và năm 2023 là lần tổ chức thứ 17. Đây là một trong những hội nghị khoa học uy tín cao về lĩnh vực Công nghệ Truyền thông và Điện toán. Hội nghị sẽ được tổ chức tại Hà Nội vào tháng 12.2023.