Nghiệm thu đề tài khoa học công nghệ cấp trường

Chiều ngày 05/11/2025, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã tổ chức nghiệm thu Đề tài Khoa học và Công nghệ (KH&CN) cấp Trường năm 2024 – đợt 1. Trong đợt nghiệm thu lần này, đề tài “Nghiên cứu ứng dụng các mô hình học sâu trong dự đoán quan hệ Thuốc - Bệnh” do TS. Nguyễn Văn Tỉnh, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, làm chủ nhiệm, đã được Hội đồng nghiệm thu đánh giá cao về tính mới, tính khoa học và tiềm năng ứng dụng thực tiễn.

Đề tài tập trung vào hướng nghiên cứu ứng dụng mô hình học sâu (Deep Learning) nhằm nâng cao hiệu quả và độ tin cậy trong dự đoán mối quan hệ giữa thuốc và bệnh – một chủ đề có ý nghĩa quan trọng trong lĩnh vực tin sinh học (bioinformatics) và y học chính xác (precision medicine). Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng mạnh mẽ trong nghiên cứu y dược, việc phát triển các mô hình có khả năng học và phân tích dữ liệu sinh học phức tạp hứa hẹn góp phần hỗ trợ phát hiện mối liên hệ mới giữa thuốc và bệnh, rút ngắn thời gian phát triển thuốc và tối ưu hóa liệu pháp điều trị. Các nội dung nghiên cứu chính của đề tài gồm:

• - Khảo sát, tổng hợp và phân tích các phương pháp học sâu hiện có trong dự đoán quan hệ Thuốc – Bệnh, làm rõ cơ sở lý thuyết và phương pháp luận.

• - Đánh giá ưu – nhược điểm của từng hướng tiếp cận, đồng thời xác định khoảng trống nghiên cứu trong lĩnh vực.

• - Đề xuất mô hình học sâu cải tiến, thích ứng với dữ liệu sinh học đa nguồn, phi tuyến và thưa, bảo đảm khả năng biểu diễn tốt các mối quan hệ phức tạp.

• - Thực hiện thử nghiệm và kiểm chứng mô hình trên các bộ dữ liệu chuẩn quốc tế, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao.

• - Đánh giá hiệu quả dự đoán thông qua các chỉ số chuyên biệt, khẳng định tính khả thi và khả năng ứng dụng thực tế của mô hình.

Kết quả nghiên cứu được Hội đồng nghiệm thu đánh giá vượt so với nội dung đăng ký trong thuyết minh đề tài, thể hiện qua các sản phẩm khoa học chất lượng:

• - 01 bài báo khoa học quốc tế thuộc danh mục Scopus Q2, chứng minh giá trị học thuật và khả năng công bố quốc tế của nhóm nghiên cứu.

• - 01 báo cáo tại hội thảo chuyên ngành, được xuất bản trong Lecture Notes in Networks and Systems (Scopus Q4), góp phần lan tỏa kết quả nghiên cứu trong cộng đồng học thuật.

Hội đồng nghiệm thu thống nhất đánh giá đề tài đạt loại Khá, ghi nhận những đóng góp có giá trị trong nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y sinh học. Thành công của đề tài là minh chứng cho năng lực chuyên môn, tinh thần sáng tạo và phương pháp nghiên cứu khoa học nghiêm túc của TS. Nguyễn Văn Tỉnh và nhóm nghiên cứu, đồng thời khẳng định vai trò tiên phong của Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông – Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội trong việc thúc đẩy nghiên cứu liên ngành giữa CNTT và khoa học sức khỏe.

Xin chúc mừng TS. Nguyễn Văn Tỉnh cùng nhóm nghiên cứu đã hoàn thành xuất sắc đề tài, đóng góp thiết thực vào sự phát triển của hoạt động nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội. Hy vọng kết quả của đề tài sẽ tiếp tục được mở rộng và ứng dụng sâu hơn trong tương lai, góp phần nâng cao vị thế của Nhà trường trong nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo ứng dụng và Công nghệ y sinh hiện đại.