Sáng ngày 29/6/2026, Trường Kinh tế, Luật và Quản lý nhà nước UEH (CELG) đã tổ chức buổi CELG Seminar với chủ đề "Parameter Inference Approaches for Data-Driven Mathematical Modeling" (Các phương pháp suy luận tham số cho mô hình toán học dựa trên dữ liệu). Buổi seminar có sự tham dự của đông đảo giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên, cùng nhau trao đổi về những phương pháp tiếp cận mới trong việc suy luận và ước lượng tham số trong các mô hình toán học, góp phần kết nối thống kê, toán học ứng dụng với nghiên cứu y sinh.

TS. Đinh Ngọc Khanh giới thiệu về các phương pháp suy luận cho các mô hình xác định và ngẫu nhiên

Mở đầu phần trình bày, TS. Đinh Ngọc Khanh đặt ra câu hỏi cốt lõi về cách suy luận tham số trong các mô hình toán học, minh họa bằng mô hình Lotka–Volterra mô tả động lực quần thể thỏ và cáo. Thầy phân biệt hai nhóm mô hình: xác định (deterministic), nơi có thể tìm tham số tối ưu bằng các phương pháp suy luận tham số truyền thống, và ngẫu nhiên (stochastic), trong đó việc tính trực tiếp hàm hợp lý rất khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, thầy giới thiệu họ phương pháp Approximate Bayesian Computation (ABC), từ ABC-Rejection đến ABC-Sequential Monte Carlo (ABC-SMC), và phiên bản cải tiến ABC-SMC-RF kết hợp rừng ngẫu nhiên, giúp giảm phương sai ước lượng và hạn chế nhu cầu tinh chỉnh siêu tham số.
Phần sau của bài trình bày tập trung vào ứng dụng ABC trong phân tích bộ gen ung thư. Từ dữ liệu đột biến của mẫu sinh thiết, bài toán đặt ra là suy luận số lượng và cấu trúc các nhóm tế bào ung thư (clone), dù nhiều cấu trúc khác nhau có thể tạo ra cùng dữ liệu quan sát. Nhóm nghiên cứu của TS. Khanh đã phát triển phương pháp DECODE dựa trên ABC-SMC-RF, tích hợp hiệu chỉnh phổ tần suất đột biến để tách tín hiệu sinh học khỏi nhiễu kỹ thuật. DECODE đạt kết quả thuộc nhóm tốt nhất trên các bộ dữ liệu kiểm thử và đang được phát triển thành phần mềm phục vụ nghiên cứu ung thư.

Các thầy cô và sinh viên khoa Toán - Thống kê theo dõi phần trình bày của TS. Đinh Ngọc Khanh

Trong phần thảo luận, giảng viên và sinh viên đã tham gia vô cùng sôi nổi với các câu hỏi được đặt ra xoay quanh cơ chế vận hành của các phương pháp suy luận tham số cho mô hình ngẫu nhiên, đặc biệt là random forests và bản chất dữ liệu sinh học trong nghiên cứu của TS. Khanh.

Các thầy cô khoa Toán - Thống kê tham gia thảo luận về các phương pháp suy luận tham số 

Buổi seminar lần này đã mang đến những góc nhìn chuyên sâu về các phương pháp suy luận tham số tiên tiến trong mô hình toán học dựa trên dữ liệu và ứng dụng của chúng trong lĩnh vực nghiên cứu y sinh, đặc biệt là ung thư. Từ đó, mở ra những gợi mở thiết thực về khả năng ứng dụng của các phương pháp này trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau.

TS. Trần Thị Tuấn Anh trao quà tri ân đến diễn giả TS. Đinh Ngọc Khanh

Tin, ảnh: Văn phòng CELG, Ban Truyền thông và Phát triển đối tác