
- Điều tra thành phần loài và đề xuất mô hình phát triển cây sa nhân (Amomum sp) tại tỉnh Thừa Thiên Huế để tạo nguồn dược liệu
- Nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ thống chiếu sáng đặc chủng chống cháy nổ cho kho vũ khí tại Hà Nội
- Nghiên cứu một số loại kháng thể kháng nhân trong chẩn đoán bệnh Lupus Ban đỏ và xơ cứng bì
- Đánh giá kết quả phẫu thuật nội soi điều trị bệnh lý ngoại tổng quát tại bệnh viên ĐKKV Thống Nhất Đồng Nai từ năm 2004 tới năm 2009
- Xây dựng mô hình chăn nuôi lợn áp dụng công nghệđệm lót sinh học bằng chế phẩm men Balara-N01 trên địa bàn tỉnh Vĩnh Phúc
- Xây dựng mô hình nuôi Chồn hương giống và Chồn hương thương phẩm
- Xây dựng mô Biogas composie xử lý chất thải nuôi tôm thẻ chân trắng siêu thâm canh trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu
- Nghiên cứu xây dựng hệ thống dữ liệu hỗ trợ tầm soát ung thư cổ tử cung bằng hình ảnh chụp tế bào tại Bệnh viện A Thái Nguyên
- Hoàn thiện quy trình công nghệ ương giống cá tra
- Xây dựng mô hình sản xuất giống nấm nấm ăn và nấm dược liệu tại tỉnh Tây Ninh



- Nhiệm vụ đang tiến hành
Nghiên cứu, phân tích xây dựng phát triển ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế
Trường Đại học Bách Khoa
UBND TP. Hồ Chí Minh
Tỉnh/ Thành phố
PGS.TS.Quản Thành Thơ
Phan Trung Hiếu; Phạm Công Thiện; Nguyễn Xuân Mão; Bùi Công Tuấn; Mai Đức Trung; Lưu Chấn Hưng; Phạm Hữu Hùng; Nguyễn Thành Đạt; Nguyễn Minh Tâm; Võ Thành Quang; Lê Anh Phi; Võ Minh Hải; Nguyễn Thế Lữ; Nguyễn Văn Long; Lê Phước Thành; Châu Phú Thịnh; Nguyễn Văn Thanh Tân; Trần Minh Nhựt; Nguyễn Trung Tuấn; Trần Văn Lực; Nguyễn Vũ Trường; Huỳnh Thanh Huy; Lê Huỳnh Trung; Mai Phước Lộc; Ngô Đình Vịnh Luật; Phan Khải Duy; Trần Minh Thuận; Đỗ Xuân Hoàn; Võ Nhứt Thanh Long; Nguyễn Quốc Việt; Nguyễn Văn Liệu; Nguyễn Tấn Hùng; Trần Đình Nguyên; Nguyễn Vũ Phi Trường; Trần Thanh Nhân; Nguyễn Tấn Hưng; Đỗ Nhật Trường; Lê Thành Đạt; Trần Thanh Nguyên; Nguyễn Võ Trọng Nhân; Nguyễn Phi Long; Huỳnh Văn Thuận
Khoa học máy tính
12/2024
06/2026
Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo nhận dạng vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế có độ thông minh và độ chính xác cao. Nghiên cứu xây dựng hệ thống thu thập thông tin quảng cáo vi phạm từ các nguồn: Social Media (Facebook, Tiktok, Youtube), Search Engine (Google), Fixed Web (trang thông tin điện tử, trang web và blog). Nghiên cứu xử lý và phân loại 4 loại dữ liệu: Văn bản (text), Hình ảnh (image), Âm thanh (audio, voice), video. Nghiên cứu, tổng hợp, phân tích phát triển bộ công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế. Bộ công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ phát hiện sớm các cơ sở thực hiện quảng cáo các dịch vụ liên quan lĩnh vực y tế nhưng chưa được cơ quan có thẩm quyền xác nhận nội dung. Đồng thời phản ứng nhanh trong việc xử lý vi phạm trong quảng cáo đối với các cơ sở.
Sản phẩm khoa học và công nghệ dự kiếnsau khi nghiên cứu kết thúc bao gồm: Báo cáo tổng kết đề tài (Báo cáo chính, Báo cáo tóm tắt, CD); Bộ công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y; Sản phẩm dựa trên trí tuệ nhân tạo nhận dạng vi phạm trong lĩnh vực y tế có độ thông minh và độ chính xác cao; Bài báo khoa học: Bài báo trên hội nghị quốc tế hoặc trong nước có chuẩn Scopus hoặc Springer hoặc tương đương; Quyền tác giả phần mềm trí tuệ nhân tạo phát hiện vi phạm quảng cáo trong lĩnh vực y tế.
Vi phạm quảng cáo; Trí tuệ nhân tạo; AI; Y tế; Phần mềm