Tại sự kiện, khách mời từ hơn 18 quốc gia đã tham gia cùng hai Đại sứ thương hiệu toàn cầu của Clé de Peau Beauté - nữ diễn viên Ella Balinska và Diana Silvers - trải nghiệm những phương pháp chăm sóc da tân tiến.

Kể từ khi ra mắt thương hiệu vào năm 1982, Clé de Peau Beauté đã cam kết theo đuổi sự nghiệp nghiên cứu sâu về Skin Intelligence: khả năng bẩm sinh của làn da trong việc phân biệt giữa các kích thích tốt và kích thích xấu để duy trì tình trạng lý tưởng ở cấp độ biểu bì. Clé de Peau Beauté phát triển các công nghệ mới hỗ trợ làn da như một cơ quan "có tư duy", tăng cường khả năng tự phục hồi và tự bảo vệ của làn da, từ đó kích thích khả năng tự chăm sóc bẩm sinh của làn da - chất xúc tác mạnh mẽ nhất để đạt được vẻ rạng rỡ tối ưu cho làn da.

Bà Mizuki Hashimoto - Giám đốc thương hiệu Clé de Peau Beauté chia sẻ: "Tôi tự hào giới thiệu cam kết không ngừng đổi mới của chúng tôi thông qua Skin Intelligence cho các chuyên gia làm đẹp trên toàn thế giới. Với phương pháp chăm sóc da độc đáo của mình, chúng tôi đã củng cố vị thế tiên phong trong ngành, tái định hướng tương lai của ngành chăm sóc da. Tôi rất chờ đón tiềm năng phát triển đang chờ đón ở tương lai tươi sáng phía trước".

Ông Kiyoshi Sato - Giám đốc công nghệ Clé de Peau Beauté chia sẻ: "Chúng tôi rất vinh dự khi được đón tiếp nhiều chuyên gia làm đẹp từ khắp nơi trên thế giới ghé thăm phòng thí nghiệm của Clé de Peau Beauté, nơi lần đầu tiên chúng tôi ra mắt một hình ảnh trực quan về mạng lưới gen của da, từ đó nâng cao đáng kể kiến thức cũng như hiểu biết về bản chất thông minh vốn có của làn da.”

Sự kiện này cũng giới thiệu quan hệ hợp tác của Clé de Peau Beauté với nghệ sĩ Refik Anadol. Tác phẩm nghệ thuật sắp đặt "Unseen Intelligence" của Anadol được đặt tại khu phức hợp Tokyo Midtown, nằm ở quận Roppongi. Thông qua lăng kính mang đậm dấu ấn cá nhân đầy mới mẻ, Anadol dẫn quan khách trải nghiệm cốt truyện dữ liệu (data narrative), từ đó mở ra tầm nhìn về thế giới ẩn dấu của làn da.

Nghệ sĩ Refik Anadol nhận xét: "Quan hệ hợp tác của Refik Anadol Studio với Clé de Peau Beauté dựa trên sự tương đồng độc đáo giữa trí thông minh của làn da và trí tuệ nhân tạo từ góc độ "làm cho thứ vô hình trở nên hữu hình" - một tầm nhìn mà chúng tôi vẫn luôn theo đuổi kể từ khi thành lập. Các nhà khoa học của Clé de Peau Beauté nghiên cứu các nguồn sống vô hình - mạng lưới vô hình của cơ quan tư duy của chúng ta - làn da". 

Thành lập năm 1982, Clé de Peau Beauté là thương hiệu cao cấp toàn cầu thuộc Tập đoàn Shiseido với sứ mệnh kết hợp tinh hoa giữa sang trọng và khoa học. Clé de Peau Beauté mang ý nghĩa là "chìa khóa khai mở vẻ đẹp làn da". Triết lý của thương hiệu là giải phóng sức mạnh từ vẻ đẹp rạng ngời của cá nhân bằng cách khai thác các công nghệ trang điểm và khoa học chăm sóc da đột phá.

Được dẫn dắt bởi óc thẩm mỹ tinh tế và cam kết đổi mới, Clé de Peau Beauté truyền cho các sản phẩm của mình sự hiện đại, khoa học tiên tiến và sự năng động để trở thành một công ty hàng đầu. Hiện thương hiệu đã có mặt tại 23 quốc gia và vùng lãnh thổ trên thế giới.

(Nguồn: Clé de Peau Beauté)

Theo Phó Giáo sư Udantha Abeyratne, các bác sĩ thường coi ho là một triệu chứng hơn là những dấu hiệu mô tả bệnh tật. Tuy nhiên, có nhiều dạng ho khác nhau, ho có thể ướt hoặc khô, khàn khàn, khò khè hoặc kêu lên thành tiếng,... 

Với những biểu hiện đó, người ta gọi chung đó là triệu chứng ho. Tuy nhiên, những mô tả này vẫn chỉ rất chung chung. Đó là lý do các nhà khoa học muốn sử dụng các công nghệ xử lý tín hiệu và học máy để đọc được ý nghĩa của những tiếng ho đó. 

Với công trình nghiên cứu của các nhà khoa học thuộc Đại học Queensland, việc sử dụng smartphone thu tiếng ho dùng cho chẩn đoán có thể hỗ trợ công tác y tế tại những vùng sâu vùng xa, nơi người dân khó có thể tiếp cận với các cơ sơ y tế. 

Chẩn đoán bệnh bằng tiếng ho được thực hiện thế nào?

Một chiếc ống nghe đơn thuần có thể nhận biết được âm thanh khoảng 3kHz. Trong khi đó, tiếng ho có thể bao gồm những âm thanh với tần số lên tới 60 kHz, vượt xa phạm vi nghe được của con người. Đó là lý do cùng một âm thanh ho đó nhưng lại chứa đựng rất nhiều thông tin khác nhau mà tai của con người không thể nhận biết được. 

Ngoài ra, tiếng ho cũng bao gồm những thông tin về tốc độ hơi thở, sự co thắt của lồng ngực. Ví dụ với người bị bệnh hen suyễn, sự co thắt của phế quản sẽ hạn chế tốc độ dòng khí trong cơn ho và cũng tạo ra những âm thanh cộng hưởng đặc trưng khác. 

Trong bệnh viêm phổi, các mô phổi có thể bị nhiễm trùng, dẫn đến sự tích tụ dịch tiết trong phế quản và các túi khí (phế nang). Điều này làm hạn chế tổng thể tích, tốc độ luồng khí và gây ra những âm thanh cụ thể. Đây là thông tin đầu vào quan trọng để nhận biết và  tìm ra căn bệnh. 

Trong tiếng ho có chứa những âm thanh mà tai người không thể nghe thấy được. Tuy nhiên những khác biệt này có thể dễ dàng được nhận ra bởi máy móc và trí tuệ nhân tạo.

Để phân tích tiếng ho, việc đầu tiên, công cụ chẩn đoán sẽ cho phép ghi lại tiếng ho bằng điện thoại. Sau đó, công cụ này sẽ tự động trích xuất âm thanh tiếng ho, phân tích nó bằng các thuật toán máy học để xem những âm thanh đó giống với các triệu chứng của căn bệnh nào nhất. 

Ở dạng đơn giản nhất, công nghệ này có thể được phát triển thành một ứng dụng trên điện thoại thông minh. Người dùng có thể tải về và sử dụng ứng dụng mà không cần đến phụ kiện, các cảm biến đi kèm hay thậm chí cả kết nối mạng. 

Với công trình nghiên cứu của Đại học Queensland, công nghệ của họ có thể cung cấp như một công cụ tại các phòng khoa chuyên môn về phổi trong các bệnh viện. Thành quả của nhóm nghiên cứu này giúp chẩn đoán bệnh viêm phổi với độ chính xác cao hơn nhiều so với phương pháp của WHO. Các kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra cách làm này có thể áp dụng cho các loại bệnh liên quan đến đường hô hấp khác như hen suyễn, viêm phế quản,...

Cách Việt Nam dùng tiếng ho tìm người nhiễm Covid-19

Trao đổi với PV VietNamNet, ông Lê Hưng - điều phối viên dự án dùng tiếng ho để tìm người mắc Covid-19 (AICOVIDVN) cho biết, nhóm nghiên cứu Việt Nam sẽ tận dụng các kết quả từng được công bố của các nhà khoa học tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ). 

Theo đó, khác với tiếng ho của người thường, tiếng ho của người mắc Covid-19 có thể được phát hiện ra thông qua 4 dấu ấn sinh học. 

Các dấu ấn này bao gồm sự loạn dưỡng cơ bắp, thoái hóa, nhão cơ (Muscular degradation), sự thay đổi về âm thanh được phát ra từ dây thanh quản (Changes in vocal cords), sự thay đổi về sự diễn cảm/ biểu đạt trạng thái cảm xúc (Changes in sentiment/mood) và sự thay đổi về âm thanh từ phổi cùng đường hô hấp (Changes in the lungs and respiratory tract).

Việc phân tích tiếng ho hoàn toàn có thể giúp tìm ra người nhiễm Covid-19.

Để tìm ra người mắc Covid-19, nhóm nghiên cứu Việt Nam sẽ sử dụng thuật toán AI để phân tích hàng ngàn mẫu tiếng ho của người dương tính với Covid-19. Ngoài ra, còn cả hàng ngàn mẫu ho của người không bị bệnh hay bị các bệnh gây tổn thương phối khác.

Hệ thống sẽ tự động nhận diện các đặc điểm tổn thương chỉ do Covid-19 gây ra. Đó là những dấu hiệu thương tổn mà tai người không thể phát hiện được. Đây là sức mạnh của công nghệ AI. 

Tất nhiên, để ra được kết quả chính xác, nhóm nghiên cứu cần sử dụng phương pháp AI phù hợp, cùng với đó là nhiều bộ lọc phức tạp, ông Hưng cho biết. 

Nhóm nghiên cứu của dự án AICOVIDVN cũng đang cần thêm rất nhiều mẫu tiếng ho của người Việt, kèm theo thông tin người cho mẫu dương tính hay âm tính với Covid-19. 

AICOVIDVN kêu gọi mọi người dân Việt Nam, đặc biệt là các đối tượng F0, F1, F2,F3 có thu âm mẫu tiếng ho, sau đó gửi file vào Nhóm Zalo cổng tiếp nhận dữ liệu: bit.ly/dulieutiengho hoặc Messenger của trang thông tin chính thức của dự án: m.me/aicovn

Đây là biện pháp đơn giản nhưng ý nghĩa để chung tay cùng các nhà khoa học Việt Nam phát triển công cụ tìm người mắc Covid-19 bằng công nghệ. 

Trọng Đạt

Việt Nam nghiên cứu dùng tiếng ho để tìm người mắc Covid-19

Dự án này sẽ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm người mắc Covid-19. Đây là công trình nghiên cứu có sự tham gia, đóng góp tập thể của nhiều nhà khoa học Việt Nam.

Ảnh: Facebook nhân vật