Xuất bản thông tin Xuất bản thông tin

Dù có nhiều cơ hội làm việc hấp dẫn tại nước ngoài, TS Phạm Huy Hiệu vẫn quyết định trở về để cống hiến cho sự phát triển của khoa học nước nhà.

Tiến sĩ Phạm Huy Hiệu, Giảng viên Viện Kỹ thuật và khoa học máy tính, Chuyên gia nghiên cứu Trung tâm Sức khỏe thông minh, Trường Đại học VinUni là một trong 2.223 đại biểu tham dự Đại hội Thi đua yêu nước toàn quốc lần thứ XI.

THÀNH TÍCH ĐÁNG NỂ CỦA VỊ TIẾN SĨ TUỔI 33

TS Phạm Huy Hiệu (SN 1992, quê Nam Định, nay là tỉnh Ninh Bình). Anh được Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh giới thiệu làm đại biểu tham gia Đại hội Thi đua yêu nước toàn quốc lần thứ XI.

TS Phạm Huy Hiệu vốn là sinh viên Trường ĐH Bách khoa Hà Nội. Năm 2015, sau khi tốt nghiệp, anh giành học bổng toàn phần Tiến sĩ của chính phủ Pháp để theo học về Khoa học Máy tính tại Viện Đại học Toulouse và nhận bằng Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học Máy tính tại đây vào năm 2019.

Dù khi ấy có nhiều cơ hội làm việc hấp dẫn tại nước ngoài, anh vẫn quyết định trở về nước.

“Thực ra, việc quay về đã được tôi định hình ngay khi mới đặt chân sang Pháp du học. Ở đâu, người trẻ cũng có cách đóng góp cho đất nước, nhưng nếu trở về, tôi sẽ được trực tiếp tham gia vào quá trình phát triển công nghệ và giải các bài toán cho người Việt”, anh Hiệu từng chia sẻ.

Lĩnh vực anh Hiệu muốn theo đuổi khi trở về là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế thông minh. Theo anh, nếu phát triển thành công, các ứng dụng này sẽ tạo ra tác động rất lớn, bởi công nghệ y tế tiên tiến thường đắt đỏ, không phải ai cũng có thể tiếp cận và được hưởng lợi từ những dịch vụ này.

Hiện TS Phạm Huy Hiệu là Giảng viên Viện Kỹ thuật và khoa học máy tính, Chuyên gia nghiên cứu Trung tâm Sức khỏe thông minh, Trường Đại học VinUni. Anh đồng thời đảm nhiệm vai trò Chủ nhiệm đề tài tại VinUni-Illinois Smart Health Center và Giám đốc Khoa học của Entrepreneurship Lab tại VinUniversity.

TS Hiệu còn là Nhà sáng lập và Trưởng phòng thí nghiệm Computer Vision and Medical AI Lab (CVMAIL) tại VinUniversity. Nghiên cứu của anh tập trung vào các lĩnh vực AI, Computer Vision, Machine Learning, Phân tích hình ảnh y khoa và ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thông minh (Smart Healthcare).

Anh đã công bố 75 bài báo khoa học có phản biện tại các tạp chí và hội nghị quốc tế hàng đầu như Nature Scientific Data, Computer Vision and Image Understanding, Neurocomputing, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, PLOS ONE, MICCAI, MIDL, CVPR, ICCV, ICLR, ICASSP, với hơn 2,000 trích dẫn trên Google Scholar.

Anh cũng là đồng tác giả của hai bài báo đạt giải Best Paper Awards, sở hữu 04 bằng sáng chế độc quyền và 01 giải pháp phần mềm đã đăng ký. Thông qua hợp tác với các đối tác quốc tế, anh đã huy động thành công hàng triệu USD tài trợ nghiên cứu từ các cơ quan quốc gia và các đối tác công nghiệp toàn cầu để phát triển các giải pháp chăm sóc sức khỏe số phục vụ cộng đồng.

Từ năm 2024, TS Hiệu là thành viên Ban Biên tập của Scientific Data (Nature) và là phản biện cho nhiều tạp chí uy tín như Nature Biomedical Engineering, IEEE Transactions on Medical Imaging, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI) và Communications Medicine (Nature).

Về thành tích nổi bật, TS. Hiệu nhận học bổng DAAD Fellowship năm 2021 dành cho các nhà nghiên cứu trẻ xuất sắc, và được trao Global Leaders in Innovation Fellowship 2025 bởi Viện Kỹ thuật Hoàng gia Anh (Royal Academy of Engineering). Năm 2022, nhóm nghiên cứu của anh nhận giải thưởng AI Award cho dự án chăm sóc sức khỏe thông minh tiên phong VAIPE.

Anh được vinh danh là Giảng viên của năm 2023 và nhận giải Rising Star in Research Award vào năm 2024.

Gần đây nhất, anh được trao Giải thưởng Nhà khoa học trẻ xuất sắc toàn quốc trong lĩnh vực Khoa học và Công nghệ và được đề cử vào Top 10 Gương mặt trẻ Thủ đô tiêu biểu năm 2024 và Gương mặt trẻ Việt Nam tiêu biểu năm 2024 trong lĩnh vực Khoa học & Công nghệ.

NHÀ KHOA HỌC VÌ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA CỘNG ĐỒNG

Từng chia sẻ với báo chí về đích đến của mình, TS Phạm Huy Hiệu cho biết, với anh, nghiên cứu không chỉ nhằm chinh phục những giới hạn tri thức mới, hay thỏa mãn trí tò mò, mà còn hướng đến mục tiêu phục vụ cộng đồng.

“Giá trị lớn nhất của khoa học nằm ở việc nó thúc đẩy tiến bộ xã hội, mọi người đều có thể hưởng lợi từ những tiến bộ công nghệ, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống, giúp con người có một cuộc sống khỏe mạnh hơn, thuận tiện hơn và hạnh phúc hơn”, TS Hiệu nói.

Anh đã được trao Giải thưởng Quả Cầu Vàng năm 2023, Gương mặt trẻ Việt Nam triển vọng năm 2023 và tiếp tục lọt top 19 đề cử Gương mặt trẻ Việt Nam tiêu biểu năm 2024.

Trong năm qua, nhóm nghiên cứu của TS Hiệu đã công bố nhiều kết quả nghiên cứu mới hướng đến ứng dụng lâm sàng. Cụ thể, anh đã phát triển một mô hình thị giác máy tính dựa trên mạng học sâu mới, cho phép ước lượng các chỉ số vận động quan trọng, hỗ trợ phân tích và đánh giá mức độ hồi phục ở trẻ bại não.

Mô hình thị giác máy tính sẽ được phát triển để dự đoán các chỉ số vận động quan trọng như tốc độ di chuyển, độ bất thường vận động, và các chỉ số vận động khác. Các chỉ số này giúp bác sĩ lâm sàng đánh giá được mức độ hồi phục của trẻ em bại não. Đây là một hệ thống chi phí thấp và dễ sử dụng.

Ngoài ra, anh cùng nhóm nghiên cứu đã phát triển thành công một mô hình AI giúp đánh giá mức độ trưởng thành của tế bào trong các thử nghiệm thuốc mới. “Chúng tôi đang từng bước thử nghiệm để đánh giá hiệu quả của các công nghệ này trong thực tế lâm sàng, đồng thời thiết kế các kịch bản hợp tác giữa bác sĩ và AI nhằm tối ưu hóa vai trò hỗ trợ của AI trong quá trình ra quyết định y khoa”, TS. Hiệu nói.

Tuy nhiên, theo nhà khoa học trẻ, muốn bác sĩ tin dùng, AI phải giải thích được quyết định của mình, cung cấp thông tin rõ ràng, giúp bác sĩ hiểu chứ không phải chỉ đưa ra một con số vô hồn. AI phải chính xác tuyệt đối, đặc biệt là trong những quyết định liên quan đến tính mạng con người. Muốn vậy, nó cần được huấn luyện trên dữ liệu lớn, đa dạng, được kiểm chứng kỹ lưỡng và luôn có sự giám sát của chuyên gia y tế.

“Để có một mô hình tốt, cần trải qua quá trình lặp đi lặp lại, thử - sai và sau đó điều chỉnh. Chính vì thế, việc huấn luyện các thuật toán đòi hỏi sự kiên trì. Nhất là việc am hiểu chuyên sâu về khoa học dữ liệu, cũng như hiểu bản chất dữ liệu sử dụng để huấn luyện các thuật toán”, anh cho hay.

Với một công việc đòi hỏi sự cập nhật và đổi mới không ngừng, tiến sĩ trẻ thừa nhận, anh phải tìm cách “sống chung” với áp lực. Áp lực đến từ sự cạnh tranh quốc tế gay gắt về khoa học công nghệ, những hạn chế về thời gian và nguồn lực hay việc hài hòa giữa giảng dạy, nghiên cứu và các trách nhiệm quản lý khác.

“Trên hành trình đó, tôi được ghi danh ở một số giải thưởng khoa học. Điều đó đã giúp tôi khẳng định rằng, tôi đang đi đúng hướng và công việc đang theo đuổi thực sự có ý nghĩa, mang lại những tác động tích cực cho xã hội”, vị Tiến sĩ 33 tuổi nói.

 (Nguồn: khoahocdoisong.vn)

 

Huyền Thị Lê