Đề thi đánh giá tư duy trường ĐHBK Hà Nội năm 2022 - 2023 (Đề 2)

BỘ ĐỀ THI MẪU ĐỀ SỐ 2
ĐỀ KIỂM TRA TƯ DUY Năm học: 2023
Thời gian làm bài: 120 phút
Đề thi gồm 3 phần
I. Phần 1 (2.5đ) – Đọc hiểu (câu hỏi 1 – 35)
Thí sinh đọc Bài đọc 1 và trả lời câu hỏi 1 – 8. BÀI ĐỌC 1
Vừa qua, một sinh viên năm cuối Trường Đại học RMIT đã góp phần giải quyết
một thách thức rất lớn, cản trở việc số hóa bệnh án tiếng Việt lâu nay. Phối hợp sát
sao cùng với Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và Đơn vị Ngiên cứu lâm sàng Đại học
Oxford (OUCRU) tại TP.Hồ Chí Minh, Phùng Minh Tuấn đã phát triển thành công 5
một tập hợp đầu cuối để nhận diện chữ viết trên bản quét bệnh án tiếng Việt – công
nghệ giàu tiềm năng hỗ trợ chủ trương đẩy mạnh số hóa bệnh án mà Chính phủ phát
động từ năm 2019. Cậu sinh viên đang học năm cuối tại Khoa học và Công nghệ ở
RMIT chia sẻ rằng “công nghệ nhận diện chữ viết đã tiến bộ rất nhiều nhưng hầu hết
những phương pháp hiện có được phát triển để đọc tiếng Anh và hiện nay có rất ít 10
hay gần như không có phần mềm riêng cho tiếng Việt”.
“Nhận diện chữ viết tay tiếng Việt về cơ bản thách thức hơn với tiếng Anh nhiều
vì sự hiện diện của các lớp ký tự, âm điệu và dấu câu phức tạp”, Tuấn cho hay. Cậu
bạn mất hơn ba tháng thử-sai-thử để tìm ra cách hiệu quả nhất có thể chuyển hình
ảnh của một bệnh án giấy thành phiên bản điện tử. 15
“Chúng tôi áp dụng quy trình giảm nhiễm, chia nhỏ chữ viết xuống cấp độ từ và
áp dụng mô hình ngôn ngữ Bigram để tăng xác suất chỉnh sửa có thể cho những từ
chung quanh. Quan trọng hơn là chúng tôi phối hợp và thực hiện một cấu trúc học
máy bao hàm mạng lưới thần kinh nhân tạo ResNet để chiết xuất hình dạng chữ và
BiLSTM để lên mẫu tần suất chữ, và CTC cho nhiệm vụ sao chép cuối cùng. Tại 20
điểm này, tín hiệu đầu ra cuối cùng dạng chuỗi song hành cùng bộ từ vựng giúp kết quả chính xác hơn”.
Giảng viên Khoa Khoa học và Công nghệ tại Đại học RMIT đồng thời là thầy trực
tiếp hướng dẫn Tuấn – Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh nhấn mạnh vào kết quả đầy hứa hẹn
của công trình này. Ông cho biết tập hợp có thể đóng vai trò thiết yếu hỗ trợ công 25
cuộc số hóa các cơ sở y tế và bệnh viện ở Việt Nam, giúp họ sẵn sàng hơn trong việc
chuyển sang sử dụng hệ thống quản lý bệnh án điện tử hiện đại. “Công trình mà Tuấn
đề xuất có thể đẩy mạnh quy trình số hóa hệ thống bệnh án”, Tiến sĩ Minh cho hay.
“Với sự trợ giúp của máy móc trong xử lý toàn bộ bệnh án, các cơ sở y tế có thể cần Trang 1
chuyển sang hệ thống điện tử mà không phải thay đổi quy trình đột ngột”. 30
“Hệ thống như vậy sẽ còn cho phép các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh hay cán bộ y tế
không có điều kiện tiếp cận máy tính tiếp tục với hệ thống giấy tờ hiện tại và có thể
số hóa dễ dàng sau đó.” Tiến sĩ Minh tin rằng việc có thể chia sẻ bệnh án của bệnh
nhân dễ dàng giữa các phòng ban sẽ giúp giảm bớt những xét nghiệm không cần thiết
và tối ưu hóa điều trị,và dần cải thiện chất lượng chăm sóc y tế. “Và quan trọng nhất 35
là công trình của Tuấn có thể tạo nên bộ dữ liêu ghi chép y khoa số hóa cho các giải
pháp học máy y khoa tiềm năng khác nhau”, ông nói. “Thực tế, các bên hợp tác cùng
chúng tôi là Bệnh viện Bệnh nhiệt đới và OUCRU dự kiến dùng dữ liệu tạo ra được
để phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán, cải tiến quy trình điều trị và giảm thiểu
lỗi trong thực hành y khoa”. 40
Với công trình này, Tuấn đã có được vị trí thực tập tại OUCRU và công trình của
bạn còn được thuyết trình tại Hội thảo khoa học quốc tế hạng A – the ACIS2020, Hội
thảo AHT, cũng như Triển lãm trực tuyến các công trình của sinh viên RMIT. Theo Đại học RMIT
Câu 1. Ý nào sau đây thể hiện rõ nhất nội dung chính của bài đọc trên?
A. Sinh viên Việt giải mã thành công chữ viết tay của bác sĩ.
B. Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào số hóa bệnh án tiếng Việt.
C. Những thách thức trong quá trình số hóa chữ viết tay của bác sĩ.
D. Một số công trình sinh viên nghiên cứu khoa học nổi bật trong lĩnh vực y tế.
Câu 2. Dựa vào đoạn 1 (dòng 1-10), thông tin nào sau đây là KHÔNG chính xác?
A. Chính phủ Việt Nam có chủ trương khuyến khích các dự án số hóa bệnh án.
B. Nghiên cứu của Phùng Minh Tuấn được thực hiện với sự hỗ trợ của các đơn vị y tế.
C. Hiện tại người ta chưa phát triển được phần mềm nhận diện chữ viết tay.
D. Tại Việt Nam, việc khó nhận diện được chữ viết tay đang cản trở số hóa bệnh án.
Câu 3. Cụm từ “thử-sai-thử” ở dòng 13 mô tả điều gì?
A. Quá trình đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau lên đối tượng nghiên cứu để thiết lập môi
trường nghiên cứu tối ưu.
B. Quá trình thu thập nhận xét của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực chuyên ngành để điều chỉnh định hướng nghiên cứu.
C. Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đánh giá độ chính xác của từng nguồn.
D. Quá trình tuần tự thử triển khai các giả thuyết, loại bỏ dần các giả thuyết không đúng cho đến khi
xác định được giải pháp tốt nhất.
Câu 4. Vì sao nhận diện chữ viết tiếng Việt lại phức tạp hơn nhận diện chữ viết tiếng Anh?
A. Do tiếng Anh có ít ngôn ngữ địa phương hơn. Trang 2
B. Do kí tự, âm điệu, dấu câu của tiếng Việt đa dạng hơn.
C. Do ngữ pháp tiếng Việt phức tạp hơn với nhiều các diễn đạt hơn.
D. Do chữ viết tay của tiếng Việt lộn xộn hơn chữ viết tay tiếng Anh.
Câu 5. Cụm từ “BiLSTM” ở dòng 18 chỉ:
A. Một mô hình ngôn ngữ.
B. Một mạng lưới thần kinh nhân tạo.
C. Một hàm tính toán xác suất.
D. Một bột từ vựng thường gặp.
Câu 6. Theo đoạn 4 (dòng 22-29), Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh cho rằng ý nghĩa quan trọng nhất của công
trình nghiên cứu của Phùng Minh Tuấn đối với quá trình số hóa bệnh viện là
A. Tránh thay đổi đột ngột quy trình vận hành.
B. Giảm chi phí triển khai hệ thống bệnh án điện tử.
C. Tăng tỉ lệ bác sĩ sử dụng bệnh án điện tử.
D. Giảm thời gian bệnh nhân chờ đợi bệnh án.
Câu 7. Theo đoạn 5 (dòng 30-39), vì sao nghiên cứu của Phùng Minh Tuấn có thể giúp giảm bớt các xét nghiệm không cần thiết?
A. Do các bác sĩ có thể giảm được thời gian kê đơn, tăng thời gian chuẩn đoán bệnh.
B. Do trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ chuẩn đoán bệnh chính xác hơn.
C. Do các cơ sở y tế hẻo lánh có thể tiếp cận với các công nghệ hiện đại.
D. Do dữ liệu số hóa có thể liên thông giữa các bộ phận trong bệnh viện.
Câu 8. Ý chính của đoạn 5 (dòng 29-38) là gì?
A. Các cơ sở y tế ở vùng hẻo lánh ứng dụng của nghiên cứu nhận diện chữ viết.
B. Kế hoạch phát triển hệ thống chuyên gia chẩn đoán và cải tiến quy trình điều trị của OURU.
C. Những ứng dụng tiềm năng của công trình nghiên cứu nhận diện chữ viết của Phùng Tuấn Minh.
D. Vai trò của dữ liệu ghi chép y khoa số hóa trong việc giảm thiểu lỗi trong thực hành y khoa. BÀI ĐỌC 2
Thí sinh đọc Bài đọc 2 và trả lời các câu hỏi 9 – 16.
Thời gian vừa qua, tình trạng ô nhiễm không khí ở Hà Nội liên tục tăng lên, ảnh
hưởng trực tiếp đến sức khỏe của người dân. Một trong những nguồn phát tán gây ô
nhiễm không khí đã được thành phố chỉ ra chính là khói thải từ việc sử dụng bếp than tổ ong. 5
Theo số liệu khảo sát của Sở TN&MT Hà Nội, năm 2017, thành phố tiêu thụ
trung bình khoảng 528,2 tấn than/ ngày, tương đương với việc phát thải 1.870 tấn khí
CO2 vào bầu không khí. Theo nghiên cứu, đốt bếp than sẽ thải ra môi tường các chất
khí độc hại như CO, SO2, NOx và bụi mịn PM2.5.
Hít phải các loại khí độc này lâu dài sẽ gây ra các bệnh về hô hấp, ảnh hưởng 10
chức năng phổ, gây tổn thương hệ thần kinh và suy giảm khả năng miễn dịch. Ngoài
ra, bếp than tổ ong đặt bừa bãi trên vỉa hè, dưới lòng đường… cũng gây cản trở các Trang 3
hoạt động giao thông của người dân và tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn về phòng cháy, chữa cháy.
Trước thực trạng này, nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường trên địa 15
bàn, UBND TP.Hà Nội đã ban hành Chỉ thị số 15/CT-UBND ngày 30/10/2019, đặt
mục tiêu hết năm 2020 phải xóa bỏ hoàn toàn việc sử dụng than tổ ong làm nhiên liệu
trong sinh hoạt, kinh doanh dịch vụ… trên địa bàn thành phố. Với sự vào cuộc tích
cực của các cấp chính quyền, tình trạng sử dụng bếp than tổ ong trên địa bàn Thủ đô
đã giảm mạnh, nhiều nơi đã xóa bỏ được hoàn toàn loại bếp này. 20
Theo báo cáo của Sở TN&MT Hà Nội, tính đến quý 3/2020, TP.Hà Nội còn
khoảng 11.081 bếp than tổ ong, sau khi đã loại bỏ được 43.411 bếp (giảm 79,66% so
với năm 2017). Theo đánh giá, việc giảm bếp than tổ ong giúp giảm tiếp xúc với các
chất ô nhiễm không khí từ nấu ăn cho 160.000 gia đình ở Hà Nội. Trong đó, quận
Hoàn Kiếm và huyện Thạch Thất đã xóa bỏ hoàn toàn việc sử dụng than tổ ong trong 25
sinh hoạt và kinh doanh dịch vụ. Trong khi đó, 5 quận, huyện vẫn còn số lượng bếp
than ở mức cao nhất lần lượt là Hoàng Mai, Hai Bà Trưng, Ba Đình, Đống Đa, và huyện Đan Phượng.
Khảo sát nhanh của Chi cục Bảo vệ môi trường (thuộc Sở TN&MT Hà Nội) phối
hợp cùng Trung tâm Sống và Học tập vì Môi trường và Cộng đồng thực hiện tại 10 30
điểm sản xuất than, bếp than tổ ong tại các quận Tây Hồ, Hai Bà Trưng, Thanh
Xuân… cho thấy, từ tháng 9 – 11/2020, số lượng than tổ ong tiêu thụ trong một ngày
từ các xưởng giảm mạnh, trung bình hiện nay dưới 1.000 viên/ngày / xưởng, có
những xưởng chỉ khoảng 500 viên/ ngày. Các xưởng sản xuất than hiện đều đã cắt
giảm nhân lực hoặc chuyển đổi – đa dạng hóa các hình thức kinh doanh nhỏ lẻ khác. 35
Trên thực tế, dù đa phần người dân đều nhận thức được sự nguy hại đến sức khỏe
từ bếp than tổ ong. Tuy nhiên, do lợi ích kinh tế “siêu rẻ”, một bộ phận hộ gia đình,
hộ kinh doanh vẫn “ưu ái” sử dụng. Đi sâu vào các ngõ nhỏ, khu tập thể cũ, chợ dân
sinh, chợ tạm… những chiếc bếp than tổ ong vẫn hiện diện. Hình ảnh người dân, các
hộ kinh doanh sử dụng bếp than tổ ong làm phương tiện đun nấu vẫn xuất hiện. Theo 40
khảo sát, những cơ sở và hộ gia đình vẫn sản xuất than tổ ong đang gặp khó khăn
trong việc chuyển đổi nghề nghiệp và đảm bảo nguồn thu nhập, nên rất cần có sự
hướng dẫn, hỗ trợ từ phía chính quyền địa phương.
Nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường trên địa bàn thành phố, mới
đây, ngày 6/1/2021, UBND TP. Hà Nội đã có văn bản chỉ đạo triển khai các biện 45
pháp cải thiện chỉ số chất lượng không khí (AQI). Theo đó, UBND TP. Hà Nội giao
UBND các quận, huyện, thị xã tổ chức kiểm tra, không để tái diễn việc sử dụng bếp
than tổ ong, hạn chế đốt rơm rạ, phụ phẩm cây trồng và chất thải không đúng nơi quy Trang 4