디지털 분야에서 아름다움이 빛난다

Phuong Thuy는 2년 연속으로 시 차원에서 "5명의 훌륭한 학생"과 "호 삼촌의 가르침을 따르는 진보적 청년"이라는 칭호를 받았습니다. - 사진: NVCC

이 상은 중앙청년연합과 과학기술부가 공동으로 수여하는 것으로, 과학기술 분야와 관련된 부문에서 전국의 뛰어난 여학생 20명에게 수여됩니다. 투이에게 이는 매우 큰 영광이며, 연구 경로를 선택할 때 더욱 노력하도록 동기를 부여합니다.

한번 인터넷에 접속해서 얻은 열정을 실현하다

투이의 말처럼, 기술의 세계 로 나아갈 기회는 이모와 함께 인터넷 카페에 갔던 데서 시작되었습니다. 어린 투이는 모든 것이 컴퓨터 안에 소형화되어 공부하고, 놀고, 많은 것을 탐험할 수 있게 되었을 때 얼마나 좋았는지 깨달았습니다. 코로나19 팬데믹이 발발했을 때, 기술이 수많은 어려움 속에서 사회를 운영하는 데 도움이 되는 도구가 되면서 모든 것이 더욱 명확해졌습니다.

그래서 투이는 정보 기술을 공부하기로 결심했습니다. 공부를 하면 할수록, 모델이 필체를 인식하고, 의료 기록을 읽고, 데이터 속에 숨겨진 지식을 발견하는 법을 배우는 모습이 더욱 흥미로웠습니다. 투이는 인공지능(AI)이 우리가 세상과 우리 자신을 이해하는 방식을 반영하는 매우 "살아있는" 도구라고 말했습니다.

특히 딸은 교사인 어머니가 AI에 대해 혼자 공부하는 모습을 보고 감동했습니다. 어머니는 AI를 교육에 적용하여 교육의 질을 높이기 위해 그렇게 했다고 말씀하셨는데, 투이는 정보 기술이 남성에게만 적합하다는 고정관념을 깨고 더욱 큰 영감을 받았습니다.

그녀는 흥분해서 자랑했습니다. "연구를 더 많이 할수록, 제 주변에 의미 있는 과학 연구 주제를 가진 역동적이고 훌륭한 여성 친구들이 많다는 걸 깨닫게 돼요. 이는 여성들도 열정과 자신감만 있다면 기술 분야에서 분명 큰 성공을 거둘 수 있다는 것을 증명해 줍니다."

학습 과정의 균형을 맞추세요

푸옹 투이는 방대한 전문 지식에 압도당하는 느낌을 받을 때가 많았습니다. 그럴 때 투이는 그것을 극복해야 할 도전으로 여겼고, 그렇게 해야만 자신이 선택한 여정에서 더 나아가고 발전할 수 있었습니다.

끊임없는 학습 정신의 결실은 투이가 4.0/4.0이라는 높은 학점을 받고 국제 학술 논문 3편을 발표하게 된 것입니다. 또한, 그녀는 시 단위에서 2년 연속 "5명의 우수 학생"과 "호 아저씨의 가르침을 따르는 진보된 청년"이라는 두 가지 칭호를 획득했으며, 우수한 성적을 거둔 학생들에게는 많은 장학금을 수여했습니다.

공부도 마찬가지지만, 투이는 공부와 정신 건강의 균형을 맞추는 데 항상 신경 쓴다고 합니다. 투이는 책 읽는 걸 좋아하고, 일찍 자는 습관을 유지하며, 규칙적인 운동을 통해 정신을 맑게 유지합니다. 동시에 수업 시간에 바로 공부하고, 수업 내용을 실제 프로젝트와 연결해서 배우는 습관을 유지하여 더 이상 방대한 양의 지식에 압도당하지 않도록 합니다.

투이는 청년 연합과 지역 사회 사업에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 그녀는 지금이야말로 기여의 가치를 깨닫고, 자신의 기술을 향상시키며, 학업과 삶의 균형을 유지하는 시기라고 말했습니다.

"저에게 과학을 하거나 사회복지 활동에 참여하는 데 가장 중요한 것은 다른 사람들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 그 경험은 제가 더 성숙해지는 데 도움이 되고, 연구와 지식 공유의 길을 향해 나아가도록 더 큰 동기를 부여합니다."라고 그녀는 말했습니다.

저는 제가 선택한 연구 경로를 더욱 심도 있게 이어가며, 기술을 사랑하는 많은 젊은이들에게 새로운 지식을 창출하고 학습을 공유하고 영감을 줄 수 있는 강사이자 연구자가 되기 위해 노력할 것입니다.

"저는 제가 선택한 연구 경로를 더욱 심도 있게 이어가며, 기술을 사랑하는 많은 젊은이들에게 새로운 지식을 창출하고 학습을 공유하고 영감을 줄 수 있는 강사이자 연구자가 되기 위해 노력할 것입니다." - LE NGUYEN PHUONG THUY

의학 분야의 AI 응용 연구

푸옹 투이의 학부 논문 "대규모 언어 모델을 활용한 신뢰할 수 있는 임상 기록"은 의료 분야에서의 AI 활용에 대한 연구로 국방위원회에 깊은 인상을 남겼습니다. 투이는 많은 AI 모델이 질병을 매우 정확하게 예측할 수 있지만, 아직 의사들에게 완전한 신뢰를 구축하지는 못했다고 말했습니다.

따라서 투이는 원인 설명 없이 정확한 결과만 제공하는 것이 아니라, 진단을 지원하고 사용자에게 결과를 명확하게 설명하는 솔루션을 연구하고자 합니다. 투이와 그녀의 연구팀은 전자 건강 기록(EHR)의 임상 기록에 질병 코드(ICD)를 자동으로 할당하는 문제에 집중했습니다. 연구팀은 자연어 처리(NLP) 기술과 결합된 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시켜 의학 텍스트를 읽고 이해하고 해당 ICD 코드를 제안했습니다.

또한, 이 시스템은 텍스트 생성 모델을 사용하여 인공 의료 데이터를 생성하여 데이터 불균형을 줄이고 환자 개인 정보를 보호합니다. 생성된 데이터는 HER 시스템에 통합 모듈로 배포되어 의사가 치료에 적용하기 전에 AI의 결정을 확인, 보정 및 설명할 수 있도록 합니다.

레 호아이 박 교수(호치민시 베트남 국립대학교 자연과학대학)는 투이 박사와 연구팀이 수행한 "대규모 언어 모델을 활용한 신뢰할 수 있는 임상 기록"이라는 주제가 매우 실현 가능하다고 평가하며, 새로운 AI 모델 구축보다는 데이터 최적화에 중점을 두었습니다. 이 경우 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 임상 진단을 지원하는 신뢰할 수 있는 보조자가 됩니다.

박 씨는 자신의 제자에 대해 이야기하며, 컴퓨터 과학을 전공하는 몇 안 되는 여학생 중 한 명인 투이가 정보기술학 학사 학위 과정에 선발되어 장래 AI 연구자가 될 자질을 갖추었다고 말했습니다. 박 씨는 "투이의 학습과 연구 과정에 조금이나마 도움을 줄 수 있어서 매우 기쁩니다."라고 말했습니다.

출처: https://tuoitre.vn/bong-hong-toa-sang-linh-vuc-so-2025120200274959.htm