Kiến trúc MCPS:

  + Gồm các lớp: cảm biến y tế, thiết bị thông minh, mạng truyền thông, nền tảng xử lý dữ liệu, hệ thống hỗ trợ quyết định

  + Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: thiết bị đeo, EMR, hình ảnh y tế, dữ liệu môi trường

• Kỹ thuật MI:
•   + Học máy: SVM, kNN, Random Forest, Decision Tree
•   + Học sâu: CNN, RNN, LSTM, Autoencoder
•   + Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): phân tích hồ sơ bệnh án, chatbot y tế
•   + Thị giác máy tính: phân tích ảnh y tế, phát hiện tổn thương
• Ứng dụng MI trong y tế:
•   + Chẩn đoán bệnh: ung thư, tim mạch, tiểu đường, Alzheimer
•   + Giám sát bệnh nhân: dữ liệu thời gian thực từ thiết bị đeo
•   + Lập kế hoạch điều trị: cá nhân hóa phác đồ
•   + Phân tích dữ liệu lớn: phát hiện xu hướng bệnh lý, hỗ trợ chính sách y tế
• Thách thức:
•   + Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu bệnh nhân
•   + Tính tương thích giữa các hệ thống y tế
•   + Độ tin cậy của thuật toán MI trong môi trường lâm sàng
•   + Thiếu dữ liệu chất lượng cao để huấn luyện mô hình
• Hướng nghiên cứu tương lai:
•   + Tăng cường học liên kết (federated learning) để bảo vệ dữ liệu
•   + Tích hợp AI vào thiết bị biên (edge computing)
•   + Phát triển MCPS có khả năng thích nghi theo thời gian thực
•   + Chuẩn hóa giao thức truyền thông y tế