Chi tiết khóa học

Bài 1: Tổng quan về dữ liệu y tế công cộng và dịch bệnh

• Các nguồn dữ liệu: WHO, CDC, Bộ Y tế, dữ liệu dân cư, mạng xã hội

• Kiến trúc dữ liệu dịch tễ: thời gian – địa lý – phân tầng nguy cơ

• Các mô hình dịch bệnh truyền thống (SIR, SEIR)

• Phân tích chuỗi thời gian dịch cúm tại Việt Nam từ 2015–2023

Bài 2: Ứng dụng GenAI để xử lý dữ liệu và phân tích xu hướng

• Tự động hoá làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu dịch bệnh

• Dùng GenAI mô tả xu hướng theo thời gian, khu vực, độ tuổi

• Tạo báo cáo tổng hợp tình hình bệnh tật + đề xuất can thiệp

• Tạo báo cáo bằng GenAI từ dữ liệu COVID tại các tỉnh thành

Bài 3: Dự báo và mô phỏng dịch bệnh bằng AI

• Xây dựng mô hình dự báo lan truyền bệnh theo thời gian

• Sử dụng GenAI kết hợp dữ liệu dân cư, xã hội, môi trường

• Mô phỏng tình huống ứng phó y tế công cộng (AI-driven scenario planning)

• Mô phỏng bùng phát dịch sốt xuất huyết tại một quận dân cư đông

Bài 4: Xây dựng AI Agent và dashboard cảnh báo dịch bệnh

• Thiết kế chatbot AI cảnh báo dịch theo vị trí người dùng

• Tạo dashboard realtime dữ liệu dịch bệnh cho lãnh đạo/nhân viên y tế

• Phân quyền truy cập và tương tác nhiều cấp độ

• Xây dựng dashboard + chatbot cảnh báo theo từng khu vực

Bài 5: Chính sách, đạo đức và triển khai thực tiễn

• Bảo mật dữ liệu công cộng – dữ liệu bệnh nhân

• Đạo đức trong dự báo dịch bệnh bằng AI

• Case study: Hệ thống cảnh báo dịch bệnh tại Hàn Quốc, Singapore, WHO

• Đánh giá 1 mô hình GenAI cảnh báo dịch và đề xuất cải tiến