3.1 Kỹ thuật Y sinh và Y tế Số (Biomedical Engineering and Digital Health):

• Mô tả: Chuyên sâu vào phân tích tín hiệu sinh học (ECG, HRV, PPG, EOG), xử lý ảnh y tế, và phát triển các hệ thống y tế số.

• Các chủ đề cụ thể: Phân tích Biến thiên Nhịp tim (HRV) bằng các phương pháp AI (Chaos Theory, Poincaré Plot, Deep Learning); Hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa; Phát hiện bệnh lý tự động (rối loạn nhịp tim, dấu ấn tiểu đường, thoái hóa khớp gối); Phần mềm và hệ thống thông tin y tế.

• Đóng góp: Phát triển các thuật toán phân tích hiệu quả, xây dựng các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và theo dõi sức khỏe.

3.2 Hệ thống Thông minh và IoT (Smart Systems and Internet of Things):

• Mô tả: Phát triển các kiến trúc và giải pháp ứng dụng IoT để thu thập, truyền dẫn và xử lý dữ liệu từ các thiết bị và môi trường.

• Các chủ đề cụ thể: IoT trong Y tế (thiết bị đeo, giám sát từ xa); IoT trong Nông nghiệp (nông nghiệp chính xác, thủy canh thông minh); IoT trong Quản lý Năng lượng (tòa nhà thông minh); Hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu IoT.

• Đóng góp: Thiết kế và triển khai các hệ thống tích hợp, tối ưu hóa hoạt động dựa trên dữ liệu thời gian thực.

3.3 Trí tuệ Nhân tạo và Khoa học Dữ liệu cho các Hệ thống Ứng dụng (Artificial Intelligence and Data Science for Applied Systems):

• Mô tả: Tập trung vào việc phát triển và tùy chỉnh các mô hình AI và kỹ thuật Khoa học Dữ liệu để giải quyết các bài toán trong Y sinh, IoT và các hệ thống ứng dụng khác.

• Các chủ đề cụ thể: Thuật toán học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) cho phân tích chuỗi thời gian (tín hiệu sinh học, dữ liệu cảm biến), phân tích ảnh, phát hiện bất thường; Xử lý dữ liệu lớn (Big Data) từ các hệ thống IoT; Các phương pháp tối ưu hóa dựa trên dữ liệu.

• Đóng góp: Phát triển các thuật toán phân tích dữ liệu hiệu quả, nâng cao độ chính xác và khả năng tự động hóa cho các hệ thống.