フオン・トゥイさんは、市レベルで2年連続で「優秀学生」と「ホーおじさんの教えに従う先進的な青年」の称号を授与されました。写真：インタビュー対象者提供。
中央青年連合と科学技術省が授与するこの賞は、科学技術分野で全国から選ばれた優秀な女子学生20名を表彰するものです。トゥイさんにとって、これは大変名誉なことであり、彼女が選んだ研究の道でさらに努力する励みとなっています。
私はインターネットカフェを訪れた際に、自分の情熱を見つけました。
トゥイが説明したように、彼女のテクノロジーの世界への旅は、叔母と一緒にインターネットカフェを訪れたことから始まった。幼い頃、トゥイは、あらゆるものがコンピューターに小型化され、学び、遊び、あらゆることを探求できる場所になることの素晴らしさに気づいた。このことは、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に、テクノロジーが数々の困難の中で社会の機能を維持するのに役立つツールとなったことで、さらに明確になった。
そこでトゥイは情報技術を学ぶことにした。勉強すればするほど、手書き文字の認識、医療記録の読み取り、データに隠された知識の発見など、AIの仕組みに魅了され、ますます興味をそそられた。トゥイは、人工知能（AI）はまさに「生きている」ツールであり、私たちが世界や自分自身をどのように理解しているかを反映していると語った。
特に、教師である母親がAIについて独学で学ぼうとしている姿や、母親がそれを授業の質を高めるために活用しようとしていると語るのを見たとき、トゥイはさらに刺激を受け、情報技術は男性にしか向いていないという先入観を捨て去った。
彼女は興奮気味にこう語った。「研究を深めていくにつれ、私の周りには意義深い科学研究テーマに取り組む、意欲的で素晴らしい女性がたくさんいることに気づきました。これは、女性も十分な情熱と自信があれば、テクノロジー分野で必ず成功できるということを証明しています。」
プロセス
フオン・トゥイは、膨大で要求の厳しい専門知識に圧倒されることが何度もあった。しかし、そんな時、トゥイはそれを克服すべき課題と捉え、そのような経験を通してのみ、自分が選んだ道で成長し、さらに前進できると信じていた。
知識をひたむきに追求したトゥイの努力は、専攻分野で4.0/4.0のGPAを達成し、3つの国際的な学術論文を発表するという素晴らしい成果につながった。さらに、彼女は市レベルで2年連続で「優秀学生賞」と「ホーおじさんの教えを体現する先進的な若者賞」を受賞し、優秀な学生に贈られる数々の奨学金も獲得した。
学業に励む一方で、トゥイは常に学業とメンタルヘルスのバランスを取ることの重要性を強調している。読書を楽しみ、早寝早起きを習慣にし、定期的に運動をして頭の回転を良くしている。また、授業中に予習をしたり、授業内容を現実世界のプロジェクトと結びつけたりすることで、膨大な情報量に圧倒されないように心がけている。
トゥイは青年組合や協会の活動、地域プロジェクトにも積極的に参加している。彼女は、こうした経験を通して、社会貢献の価値をより深く理解し、自身のスキルを磨き、学業と生活のバランスを保つことができたと語っている。
「私にとって、科学研究や社会活動において最も重要なことは、他者に良い影響を与えることができることです。そうした経験は私自身の成長を促し、研究と知識共有の道を歩むためのモチベーションを高めてくれます」と彼女は語った。
私は、選んだ研究の道をより深く追求し続け、新たな知識を生み出し、それを共有することで、テクノロジーを愛する多くの若者に学びへの意欲を掻き立てることができる講師兼研究者になることを目指します。
「私は選んだ研究の道をより深く追求し続け、新たな知識を生み出し、それを共有することで、テクノロジーを愛する多くの若者に学びへの意欲を掻き立てる講師兼研究者になることを目指します。」 - レ・グエン・フオン・トゥイ
医療分野におけるAIの応用に関する研究。
フオン・トゥイ氏の学部卒業論文のテーマ「大規模言語モデルを用いた信頼性の高い臨床記録」は、医療分野におけるAIの応用という点で審査委員会に感銘を与えた。トゥイ氏は、多くのAIモデルは病気を非常に正確に予測できるものの、医師からの信頼をまだ十分に得られていないと述べた。
そのため、Thuyは、原因を説明せずに正しい結果だけを提示するのではなく、診断を支援し、ユーザーに結果を明確に説明するソリューションを研究したいと考えました。Thuyと彼女の研究チームは、電子カルテ（EHR）の臨床記録に疾患コード（ICD）を自動的に割り当てるという問題に焦点を当てました。チームは、医療テキストを読み込んで理解し、対応するICDコードを提案するために、自然言語処理（NLP）技術と組み合わせた大規模言語モデル（LLM）を訓練しました。
さらに、このシステムはテキスト生成モデルを用いて人工的な医療データを生成することで、データの偏りを軽減し、患者のプライバシーを保護します。生成されたデータは電子カルテシステムに統合されたモジュールとして展開され、医師はAIによる判断を治療に適用する前に、その内容を精査、改善、解釈することができます。
ベトナム国家大学ホーチミン市校理学部のレ・ホアイ・バック教授は、トゥイ氏とその研究チームが実施した研究テーマ「大規模言語モデルを用いた信頼性の高い臨床記録」について、新たなAIモデルの構築ではなくデータの最適化に焦点を当てている点で、非常に実現可能性が高いと評価した。このアプローチでは、AIは人間を置き換えるのではなく、臨床診断を支援する信頼できるアシスタントとなる。
バク教授は教え子について、「コンピュータサイエンスを専攻する数少ない女子学生の一人であり、情報技術の優秀な学部生プログラムに選ばれたトゥイは、将来のAI研究者になるために必要な資質を備えている」と述べた。「彼女の学業と研究を支援できたことを大変嬉しく思います」とバク教授は語った。
出典：https://tuoitre.vn/bong-hong-toa-sang-linh-vuc-so-2025120200274959.htm
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