[Recording] Ứng dụng Agentic AI - từ dữ liệu thô tới công bố khoa học
Bản ghi lại của buổi Ứng dụng Agentic AI - từ dữ liệu thô tới công bố khoa học đã diễn ra. Nội dung xem lại theo tiến độ của bạn, không có phần hỏi đáp trực tiếp.
Từ dataset ban đầu đến Table 1, phân tích thống kê và phần Results với sự hỗ trợ của Agentic AI
Recording masterclass giúp bác sĩ và người làm nghiên cứu xây dựng workflow phân tích dữ liệu định lượng từ dữ liệu thô đến kết quả có thể đưa vào manuscript, đồng thời ứng dụng Agentic AI mà không cần upload dataset nghiên cứu gốc.
Bạn sẽ học được gì
- Hiểu cách nối câu hỏi nghiên cứu với cấu trúc dataset và các biến cần phân tích
- Xác định vai trò và loại biến trước khi lựa chọn phương pháp thống kê
- Xây dựng workflow phân tích từ descriptive statistics đến inferential statistics
- Hiểu logic lựa chọn phép kiểm định thay vì chạy test theo cảm tính
- Biết cách xây dựng Table 1 và các bảng kết quả phục vụ manuscript
- Biết cách chuyển output thống kê thành phần Results có trình tự và logic
- Ứng dụng Agentic AI để hỗ trợ xây workflow, viết code và xử lý các tác vụ phân tích
- Thiết kế cách làm việc với AI mà không cần upload nguyên dataset nghiên cứu gốc
- Biết cách kiểm tra đầu ra của AI thay vì giao toàn bộ quyết định phân tích cho mô hình
- Hình thành một workflow có thể áp dụng lại cho đề tài, luận văn và nghiên cứu thực tế
Nội dung khóa học
2 chương · 6 bài học · 4h 23m tổng thời lượng
Record 26/075 bài
Record 09/81 bài
Yêu cầu
- Không yêu cầu biết lập trình R hoặc Python từ trước
- Không yêu cầu có nền tảng thống kê nâng cao
- Nên có kiến thức cơ bản về nghiên cứu khoa học và các loại biến thường gặp
- Phù hợp nhất khi đang có hoặc chuẩn bị phân tích một bộ dữ liệu nghiên cứu định lượng
- Cần máy tính để có thể thực hành lại các workflow sau khi xem recording
- Người học cần chủ động kiểm tra kết quả và không sử dụng AI thay thế hoàn toàn tư duy thống kê
Khóa học này dành cho ai
- Bác sĩ đang thực hiện đề tài, luận văn, nghiên cứu lâm sàng hoặc chuẩn bị viết bài báo
- Học viên sau đại học, cao học, chuyên khoa, thạc sĩ và nghiên cứu sinh
- Giảng viên đang làm nghiên cứu hoặc hướng dẫn học viên phân tích dữ liệu
- Nghiên cứu viên đã có dataset nhưng chưa xây dựng được workflow phân tích rõ ràng
- Người đã biết một số phép kiểm định nhưng vẫn lúng túng khi chuyển từ câu hỏi nghiên cứu sang kế hoạch phân tích
- Người muốn ứng dụng AI và AI Agents vào phân tích dữ liệu nhưng quan tâm tới quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu nghiên cứu
- Người muốn tự hiểu, kiểm tra và bảo vệ kết quả nghiên cứu của mình thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một bên phân tích thứ ba
Mô tả chi tiết
Từ một dataset thô đến kết quả nghiên cứu có thể đưa vào manuscript
Một masterclass dành cho những người đã có dữ liệu nhưng vẫn còn lúng túng với câu hỏi: bắt đầu phân tích từ đâu, chọn phép phân tích nào, tạo bảng kết quả ra sao và làm thế nào để biến output thống kê thành phần Results có logic.
Có dữ liệu chưa đồng nghĩa với việc đã biết cách phân tích dữ liệu
Một tình huống rất quen thuộc trong nghiên cứu là dataset đã nằm trên máy tính, nhưng khi mở file lên chúng ta lại không biết bước đầu tiên nên làm gì. Biến nào cần mô tả? Biến nào là outcome? Khi nào dùng t-test, chi-square hay hồi quy? Và sau khi phần mềm trả về hàng loạt output, con số nào thực sự cần xuất hiện trong bài báo?
Vấn đề thường không nằm ở việc thiếu phần mềm. Điều còn thiếu là một bản đồ nối liền câu hỏi nghiên cứu, cấu trúc dữ liệu, chiến lược phân tích và cách trình bày kết quả. Recording này được xây dựng để làm rõ chính bản đồ đó.
Workflow đi từ dữ liệu thô đến Results
Một dòng dữ liệu đại diện cho ai, từng biến mang ý nghĩa gì, loại biến là gì và chúng liên quan thế nào tới câu hỏi nghiên cứu.
Xây dựng trình tự phân tích thay vì mở phần mềm rồi thử từng phép kiểm định theo cảm tính.
Chuyển output phân tích thành những bảng có cấu trúc rõ ràng, hướng tới cách trình bày trong manuscript khoa học.
Nhìn kết quả như một chuỗi bằng chứng trả lời câu hỏi nghiên cứu, thay vì một tập hợp p-value và bảng số liệu rời rạc.
Dùng sức mạnh của Agentic AI mà không cần đưa dataset nghiên cứu gốc lên AI
Agentic AI có thể trở thành lớp trung gian giữa tư duy của nhà nghiên cứu và các công cụ phân tích trên máy tính: hỗ trợ xây dựng workflow, viết code, kiểm tra logic phân tích, giải thích output và chuẩn hóa đầu ra.
Nhưng điều đó không có nghĩa là phải upload nguyên dataset bệnh nhân hay dữ liệu nghiên cứu nhạy cảm lên một chatbot. Trong masterclass, trọng tâm là cách thiết kế quy trình để AI hỗ trợ đúng khâu, trong khi nhà nghiên cứu vẫn giữ quyền kiểm soát dữ liệu và chịu trách nhiệm kiểm tra kết quả.
Mục tiêu không phải để AI “phân tích hộ”
AI có thể viết code rất nhanh. Nó cũng có thể đề xuất một phép kiểm định chỉ trong vài giây. Nhưng nếu người sử dụng không hiểu câu hỏi nghiên cứu, loại biến, giả định thống kê và ý nghĩa của output thì tốc độ đó đôi khi chỉ giúp chúng ta đi sai nhanh hơn.
Vì vậy, phần nền tảng của recording vẫn là tư duy phân tích dữ liệu. Agentic AI được đặt lên trên nền tư duy đó như một lớp tăng tốc: giúp giảm thao tác thủ công, hỗ trợ triển khai và giải phóng thời gian cho những phần công việc cần nhiều phán đoán khoa học hơn.
Recording này phù hợp nếu anh chị đang ở một trong những giai đoạn sau
• Đã thu thập dữ liệu nhưng chưa biết bắt đầu phân tích từ đâu.
• Đang làm luận văn, đề tài hoặc manuscript và cần xây dựng Table 1 cùng các bảng kết quả.
• Biết một số phép kiểm định nhưng chưa hình dung được toàn bộ workflow phân tích.
• Muốn dùng AI hoặc AI Agents để hỗ trợ phân tích dữ liệu nhưng vẫn muốn kiểm soát dữ liệu nghiên cứu.
• Muốn hiểu kết quả của chính mình thay vì chỉ nhận một bộ bảng từ người phân tích khác.
Điều quan trọng nhất sau recording này
Mục tiêu không phải là ghi nhớ thêm vài câu lệnh hay vài phép kiểm định. Điều đáng giá hơn là khi mở dataset của chính mình, anh chị có thể hình dung được một con đường: cần kiểm tra gì trước, phân tích gì tiếp theo, kết quả nào cần giữ lại và từng bảng đang trả lời câu hỏi nghiên cứu nào.
AI giúp chúng ta đi nhanh hơn. Nhưng bản đồ phân tích vẫn cần nằm trong đầu người làm nghiên cứu.
![[Recording] Ứng dụng Agentic AI - từ dữ liệu thô tới công bố khoa học](https://khwlamdzlzoaqqrnwgud.supabase.co/storage/v1/object/public/images/masterclasses/1784104545357.webp)