Nhận định, soi kèo Rajasthan vs TRAU, 15h30 ngày 28/1

Mai có gia cảnh tốt hơn các đồng nghiệp. Bố mẹ cô ấy là chủ doanh nghiệp, chồng lại làm ăn được. Mai không phải lo chuyện cơm áo gạo tiền như những người sinh ra và lớn lên ở quê, bươn chải nơi thành phố lập nghiệp.

Giàu có là thế, nhưng lần nào rủ người khác trong phòng đi ăn trưa, Mai cũng tìm cách quỵt tiền. Trước đây, tôi nghĩ có thể do bận nhiều việc nên Mai quên gửi lại tiền hoặc có thể cô ấy nghĩ nay người này trả, mai người kia trả.

Nhưng lần nào Mai cũng có lý do để không đưa tiền, lúc "quên ví", lúc lại "tí về mình gửi" hay "mình quên mang điện thoại nên không chuyển khoản được"... Về tới văn phòng, Mai quên sạch những lời đã nói, lờ luôn việc trả tiền. 

Vì nghĩ không đáng bao nhiêu nên tôi cũng không đòi. Nhưng tôi bắt đầu thấy ngại và tìm mọi cách để tránh đi ăn trưa với cô ấy. Không chỉ tôi mà rất nhiều chị em ở cơ quan cũng gặp cảnh tương tự và cũng tìm cách tránh né.

Một đồng nghiệp từng kể, có lần cô đang đi siêu thị, Mai nhắn tin nhờ mua hộ cân táo, chùm nho kèm dòng chữ "tí mình gửi tiền nhé". "Tí" không phải là một buổi, một ngày, một tháng, một năm... mà sẽ là không bao giờ.

Bao nhiêu lần nhờ người khác mua giúp đồ, Mai chưa bao giờ chủ động rút tiền đưa cho người ta trước. Những lần cả phòng rủ nhau đi liên hoan theo hình thức đóng góp, ăn xong, Mai luôn tìm cớ về trước để khỏi phải trả tiền.

Dù đồng nghiệp đã chủ động gửi mã QR hoặc số tài khoản, nhưng chờ mãi cũng không thấy Mai chuyển.

Không thể chịu đựng được tính xấu của Mai, mọi người bàn nhau đòi trực tiếp. Có người chat trong nhóm, "tag" hẳn tên Mai nhưng cô ấy nhắn lại: "Mình quên"; "Em nợ khi nào ấy nhỉ, em không nhớ"; "Em nghĩ mình trả rồi mà"...

Thái độ của Mai khiến mọi người dần xa lánh. Những bữa trưa gọi đồ chung, rủ nhau đi liên hoan, cả phòng đều chừa Mai ra. Mai cũng biết nên không dám rủ mọi người đi ăn trưa, đặt đồ về phòng nữa.

Nhiều lần thấy Mai lủi thủi ăn một mình trong góc, tôi cũng hơi chạnh lòng, thương hại. Tôi không biết Mai có thay đổi được cái tính xấu này hay không, vì thực sự chính cô ấy đã tự đẩy mình ra khỏi tập thể.

Độc giả Nguyễn Lành(Hà Nội)

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.

Phó Thủ tướng Lê Minh Khái yêu cầu Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nghiên cứu, tiếp thu đầy đủ các ý kiến góp ý, hoàn chỉnh Đề án, bảo đảm chất lượng, thiết thực, cụ thể, đáp ứng yêu cầu thực tiễn, đạt được mục tiêu đề ra, có thể đánh giá được kết quả thực hiện. Trong đó, tập trung vào một số nội dung quan trọng.

Cụ thể, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nghiên cứu bổ sung thêm những nội dung mang tính chất trọng yếu làm cơ sở đánh giá việc thực hiện mục tiêu, giải pháp của giai đoạn trước; nêu rõ những mục tiêu lớn đạt được và chưa đạt được để trên cơ sở đó thiết kế mục tiêu, giải pháp cho giai đoạn tiếp theo.

Đối với một số mục tiêu, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nghiên cứu đưa ra chỉ tiêu phù hợp, trên cơ sở kết quả thực hiện giai đoạn trước và điều kiện triển khai của giai đoạn 2021-2025. Xem xét tính toán xây dựng khung chỉ tiêu để bảo đảm khả thi, phù hợp thực tế, địa bàn, địa lý.

Về giải pháp, phải quán triệt nguyên tắc thiết kế các giải pháp tạo môi trường, điều kiện ưu đãi, khuyến khích thanh toán không dùng tiền mặt, hạn chế thanh toán bằng tiền mặt theo quy định của pháp luật, không đưa các giải pháp mang tính chất thủ tục hành chính bắt buộc, đặc biệt là làm tăng chi phí.

Nghiên cứu có cơ chế, giải pháp tăng lợi ích để khuyến khích và tuyên truyền, hướng dẫn, nâng cao nhận thức, thói quen của người dân đối với các lợi ích của thanh toán không dùng tiền mặt.

Phó Thủ tướng cũng yêu cầu rà soát để bổ sung quy định về phân công trách nhiệm thực hiện cụ thể cho các bộ, cơ quan với nhiệm vụ rõ ràng, có thời gian thực hiện, cơ quan chủ trì, cơ quan phối hợp, cơ quan kiểm tra, đánh giá, để bảo đảm đạt được mục tiêu chung của đề án. Nghiên cứu kỹ về sự cần thiết xây dựng Luật Thanh toán.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam khẩn trương trình Chính phủ Nghị định thay thế Nghị định 101/2012/NĐ-CP về thanh toán không dùng tiền mặt theo đúng chỉ đạo của lãnh đạo Chính phủ tại cuộc họp ngày 21/7/2021, bảo đảm an ninh tiền tệ quốc gia, an toàn hệ thống, bí mật cá nhân, tạo môi trường cạnh tranh, công bằng, công khai, minh bạch và theo đúng quy định của pháp luật.

Phó Thủ tướng yêu cầu Ngân hàng Nhà nước Việt Nam khẩn trương chủ trì, nghiên cứu, hoàn thiện Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021-2025, trình Thủ tướng Chính phủ xem xét ban hành trong tháng 9/2021.

Duy Vũ

Thanh toán số gia tăng nhưng tỷ trọng tiền mặt vẫn cao

Các số liệu cho thấy đại dịch Covid-19 thúc đẩy mạnh mẽ những hình thức chi tiêu phi truyền thống, tuy nhiên tỷ trọng tiền mặt trên thị trường hiện ở mức cao.

Đến địa chỉ bán xôi để tiêm filler, chàng trai phải cấp cứu ở 2 bệnh viện