[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20t%E1%BB%B1%20tr%E1%BB%8B{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_hệ thống tự trị":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"relateTopics":32},"hệ thống tự trị","Hệ thống tự trị là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Hệ thống tự trị là hệ thống kỹ thuật có khả năng tự thu nhận thông tin, phân tích môi trường, ra quyết định và thực hiện hành động mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Khái niệm này nhấn mạnh năng lực vận hành độc lập và thích nghi của hệ thống dựa trên các mô hình điều khiển, trí tuệ nhân tạo và học máy trong môi trường biến đổi. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm hệ thống tự trị\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tự trị là hệ thống kỹ thuật có khả năng vận hành độc lập trong một môi trường xác định, thực hiện chu trình khép kín gồm thu nhận thông tin, phân tích tình huống, ra quyết định và thực thi hành động nhằm đạt được mục tiêu đặt ra. Đặc trưng cốt lõi của hệ thống tự trị là giảm thiểu hoặc loại bỏ sự can thiệp trực tiếp, liên tục của con người trong quá trình vận hành.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhái niệm hệ thống tự trị không đồng nhất với tự động hóa truyền thống. Trong khi hệ thống tự động thường hoạt động theo các quy tắc và kịch bản cố định, hệ thống tự trị có khả năng thích nghi với sự thay đổi của môi trường, xử lý các tình huống chưa được lập trình trước và tự điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu quan sát được.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong nghiên cứu khoa học và kỹ thuật, hệ thống tự trị được xem là bước phát triển cao của các hệ thống điều khiển thông minh. Chúng không chỉ thực hiện lệnh mà còn “hiểu” bối cảnh vận hành ở một mức độ nhất định, từ đó lựa chọn hành động tối ưu trong điều kiện không chắc chắn.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ sở lý thuyết và nền tảng khoa học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tự trị được xây dựng trên nền tảng lý thuyết liên ngành, kết hợp giữa điều khiển học, trí tuệ nhân tạo, khoa học máy tính và robot học. Điều khiển học cung cấp các mô hình phản hồi để hệ thống duy trì trạng thái ổn định, trong khi trí tuệ nhân tạo cho phép hệ thống học hỏi và ra quyết định trong các tình huống phức tạp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTừ góc độ toán học, hành vi của hệ thống tự trị thường được mô hình hóa như một bài toán ra quyết định tuần tự dưới điều kiện bất định. Các mô hình phổ biến bao gồm quá trình quyết định Markov, học tăng cường và tối ưu hóa động, trong đó mục tiêu là tối đa hóa hàm lợi ích dài hạn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\pi^* = \\arg\\max_{\\pi} \\mathbb{E}\\left[\\sum_{t=0}^{T} \\gamma^t r_t \\right]\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>\nNgoài ra, lý thuyết xác suất và suy luận thống kê đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu cảm biến nhiễu và không đầy đủ. Nhờ đó, hệ thống tự trị có thể đưa ra quyết định hợp lý ngay cả khi thông tin về môi trường không hoàn chỉnh.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thành phần cấu trúc của hệ thống tự trị\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMột hệ thống tự trị điển hình được cấu thành từ nhiều khối chức năng liên kết chặt chẽ với nhau. Khối cảm nhận chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ môi trường thông qua các cảm biến, trong khi khối nhận thức xử lý và diễn giải dữ liệu này để hình thành biểu diễn về trạng thái môi trường.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrên cơ sở thông tin đã được nhận thức, khối lập kế hoạch và ra quyết định xác định chuỗi hành động phù hợp để đạt mục tiêu. Các quyết định này sau đó được chuyển thành tín hiệu điều khiển cho các cơ cấu chấp hành, tạo ra tác động vật lý hoặc logic lên môi trường.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Cảm nhận: thu thập dữ liệu từ môi trường.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhận thức: diễn giải và hợp nhất dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lập kế hoạch: xác định chiến lược hành động.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Điều khiển: thực thi và giám sát hành động.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nSự phối hợp hiệu quả giữa các thành phần này quyết định mức độ tự trị và hiệu suất của toàn hệ thống. Trong các hệ thống phức tạp, kiến trúc phần mềm đóng vai trò then chốt để bảo đảm tính mở rộng và khả năng bảo trì.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Thành phần\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Chức năng chính\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ví dụ\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Cảm biến\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thu thập dữ liệu\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Camera, radar\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Bộ xử lý\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân tích và quyết định\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>CPU, GPU\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Cơ cấu chấp hành\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thực thi hành động\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Động cơ, van điều khiển\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Mức độ tự trị và phân loại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tự trị không tồn tại ở một trạng thái duy nhất mà được phân chia theo nhiều mức độ khác nhau, dựa trên mức độ can thiệp của con người và phạm vi nhiệm vụ mà hệ thống có thể tự thực hiện. Việc phân loại này giúp chuẩn hóa đánh giá và triển khai hệ thống trong thực tế.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nỞ mức thấp, hệ thống chỉ hỗ trợ con người bằng các chức năng tự động đơn giản, trong khi các quyết định quan trọng vẫn do con người đưa ra. Ở mức cao hơn, hệ thống có thể tự đưa ra quyết định chiến thuật và chiến lược trong những giới hạn được xác định trước.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số khung phân loại phổ biến chia hệ thống tự trị thành các mức từ bán tự động đến tự trị hoàn toàn. Cách tiếp cận này được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như giao thông, hàng không và robot công nghiệp để xác định trách nhiệm vận hành và an toàn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Bán tự động: con người giám sát thường xuyên.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tự động cao: hệ thống tự quyết trong đa số tình huống.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tự trị hoàn toàn: không cần can thiệp trực tiếp.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>Thuật toán và công nghệ cốt lõi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHoạt động của hệ thống tự trị phụ thuộc trực tiếp vào các thuật toán và công nghệ nền tảng cho phép hệ thống xử lý thông tin, học hỏi và ra quyết định. Trong đó, học máy và trí tuệ nhân tạo đóng vai trò trung tâm, giúp hệ thống trích xuất tri thức từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian vận hành.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác thuật toán thị giác máy tính và xử lý tín hiệu được sử dụng để nhận dạng đối tượng, ước lượng trạng thái và hiểu bối cảnh môi trường từ dữ liệu cảm biến. Song song, các thuật toán lập kế hoạch và tìm kiếm đường đi cho phép hệ thống lựa chọn chuỗi hành động tối ưu trong không gian trạng thái lớn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong các hệ thống tự trị hiện đại, xu hướng kết hợp giữa phương pháp dựa trên mô hình và phương pháp học dữ liệu ngày càng phổ biến. Cách tiếp cận lai này giúp tận dụng ưu điểm của mỗi phương pháp, vừa bảo đảm tính ổn định và khả năng giải thích, vừa tăng cường khả năng thích nghi.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Học tăng cường và học sâu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thị giác máy tính và xử lý tín hiệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Định vị và lập bản đồ đồng thời.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Điều khiển tối ưu và dự báo.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của hệ thống tự trị\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tự trị được triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nơi yêu cầu cao về hiệu quả, độ chính xác và khả năng vận hành liên tục. Trong giao thông, phương tiện tự hành có khả năng hỗ trợ hoặc thay thế con người trong việc điều khiển, góp phần nâng cao an toàn và giảm tải cho người lái.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong công nghiệp, robot tự trị được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ lặp lại, nguy hiểm hoặc đòi hỏi độ chính xác cao. Các hệ thống này giúp tăng năng suất, giảm tai nạn lao động và tối ưu hóa chuỗi sản xuất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra, hệ thống tự trị còn được ứng dụng trong logistics, nông nghiệp chính xác, hàng không vũ trụ và y tế. Mỗi lĩnh vực đặt ra các yêu cầu riêng về độ tin cậy, khả năng thích nghi và an toàn vận hành.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Lĩnh vực\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ứng dụng tiêu biểu\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Lợi ích chính\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Giao thông\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phương tiện tự hành\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>An toàn, hiệu quả\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Công nghiệp\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Robot tự trị\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tăng năng suất\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Nông nghiệp\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Máy canh tác thông minh\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tối ưu tài nguyên\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>An toàn, độ tin cậy và đạo đức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nAn toàn là yêu cầu cốt lõi trong thiết kế và triển khai hệ thống tự trị, đặc biệt khi hệ thống tương tác trực tiếp với con người hoặc môi trường quan trọng. Các phương pháp phân tích rủi ro, xác minh và thẩm định được áp dụng để bảo đảm hệ thống hoạt động đúng như mong đợi trong các kịch bản khác nhau.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐộ tin cậy của hệ thống tự trị phụ thuộc vào khả năng phát hiện lỗi, tự chẩn đoán và phục hồi khi xảy ra sự cố. Việc giám sát thời gian thực và thiết kế các cơ chế dự phòng giúp giảm thiểu hậu quả của các tình huống ngoài dự kiến.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nBên cạnh khía cạnh kỹ thuật, các vấn đề đạo đức và xã hội ngày càng được quan tâm. Trách nhiệm pháp lý khi hệ thống tự trị gây ra sự cố, quyền riêng tư dữ liệu và tác động đến việc làm là những chủ đề cần được xem xét song song với phát triển công nghệ.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Chuẩn hóa và khung pháp lý\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nChuẩn hóa đóng vai trò quan trọng trong việc bảo đảm khả năng tương tác, an toàn và độ tin cậy của hệ thống tự trị. Các tiêu chuẩn kỹ thuật giúp thống nhất cách tiếp cận thiết kế, thử nghiệm và đánh giá, tạo điều kiện cho việc triển khai trên quy mô lớn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nSong song với tiêu chuẩn kỹ thuật, khung pháp lý cung cấp nền tảng quản lý và giám sát việc ứng dụng hệ thống tự trị trong xã hội. Nhiều quốc gia và tổ chức quốc tế đã ban hành các hướng dẫn nhằm điều chỉnh việc thử nghiệm và vận hành các hệ thống này trong thực tế.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nViệc hài hòa giữa đổi mới công nghệ và tuân thủ pháp lý là yếu tố then chốt để hệ thống tự trị được chấp nhận rộng rãi và phát triển bền vững.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Xu hướng nghiên cứu và phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nNghiên cứu hiện nay tập trung vào việc nâng cao mức độ tự trị trong các môi trường phức tạp và không cấu trúc. Các hướng tiếp cận mới nhằm cải thiện khả năng học suốt vòng đời, cho phép hệ thống liên tục cập nhật kiến thức mà không cần huấn luyện lại từ đầu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nHệ thống đa tác tử và phối hợp người–máy là những lĩnh vực được quan tâm mạnh mẽ. Thay vì hoạt động đơn lẻ, các hệ thống tự trị tương lai được kỳ vọng sẽ hợp tác với nhau và với con người để giải quyết các nhiệm vụ quy mô lớn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra, việc giảm chi phí triển khai và tiêu thụ năng lượng cũng là mục tiêu quan trọng, đặc biệt đối với các ứng dụng di động và Internet vạn vật.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstandards.ieee.org\u002Finitiatives\u002Fautonomy\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      :contentReference[oaicite:0]{index=0} – Autonomy and AI Standards\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.iso.org\u002Fcommittee\u002F538356.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      :contentReference[oaicite:1]{index=1} – Autonomous Systems Standardization\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nhtsa.gov\u002Ftechnology-innovation\u002Fautomated-vehicles-safety\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      :contentReference[oaicite:2]{index=2} – Automated Vehicles Safety\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Ftopics\u002Fengineering\u002Fautonomous-systems\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      ScienceDirect – Autonomous Systems Overview\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Fsubjects\u002Frobotics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      Nature – Robotics and Autonomous Systems\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-12-01T11:29:22.144+00:00","2026-01-04T03:18:16.814+00:00","2026-01-04T03:18:16.810+00:00",64,[33,36,46,56,61,71,77,83,89,95],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"giao thức định tuyến","Giao thức định tuyến là gì? Các công bố khoa học về Giao thức định tuyến",{"id":37,"title":38,"term":37,"englishTitle":39,"definition":40,"discipline":41,"disciplineCode":42,"disciplineLabel":43,"disciplineColor":44,"disciplineIcon":45},"hiếp dâm","hiếp dâm là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Rape \u002F Sexual violence","Hiếp dâm (rape) là hành vi xâm hại tình dục nghiêm trọng được thực hiện bằng vũ lực, đe dọa dùng vũ lực hoặc lợi dụng tình trạng không thể tự vệ của nạn nhân để thực hiện quan hệ tình dục trái ý muốn, cấu thành tội phạm hình sự đặc biệt nghiêm trọng.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":47,"title":48,"term":47,"englishTitle":49,"definition":50,"discipline":51,"disciplineCode":52,"disciplineLabel":53,"disciplineColor":54,"disciplineIcon":55},"cường độ ứng suất","cường độ ứng suất là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Stress intensity factor \u002F Stress concentration","Cường độ ứng suất (stress intensity factor, K) là đại lượng cơ học đứt gãy đặc trưng cho mức độ tập trung và phân bố trạng thái ứng suất tại vùng đỉnh vết nứt trong vật liệu đàn hồi tuyến tính dưới tác dụng của tải trọng ngoài.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":57,"title":58,"term":57,"englishTitle":59,"definition":60,"discipline":41,"disciplineCode":42,"disciplineLabel":43,"disciplineColor":44,"disciplineIcon":45},"hành vi bên ngoài","hành vi bên ngoài là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Externalizing behavior \u002F Externalizing problems","Hành vi bên ngoài (externalizing behavior) là nhóm các biểu hiện rối loạn hành vi định hướng ra môi trường ngoại cảnh, bao gồm gây hấn, chống đối, phá hoại quy tắc xã hội và xung động, thường được nghiên cứu trong tâm lý học phát triển và tâm thần học trẻ em.",{"id":62,"title":63,"term":62,"englishTitle":64,"definition":65,"discipline":66,"disciplineCode":67,"disciplineLabel":68,"disciplineColor":69,"disciplineIcon":70},"gầy còm","gầy còm là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Cachexia \u002F Disease-related wasting","Gầy còm (cachexia) là hội chứng chuyển hóa phức tạp đặc trưng bởi sự suy giảm khối lượng cơ vân nghiêm trọng kèm theo hoặc không kèm theo mất khối mỡ, không thể đảo ngược hoàn toàn bằng liệu pháp dinh dưỡng đơn thuần và thường phát triển thứ phát sau các bệnh lý mạn tính nặng.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":72,"title":73,"term":74,"englishTitle":75,"definition":76,"discipline":41,"disciplineCode":42,"disciplineLabel":43,"disciplineColor":44,"disciplineIcon":45},"phương pháp thuyết trình","Phương pháp thuyết trình là gì? Cấu trúc và kỹ thuật sư phạm","Phương pháp thuyết trình","Oral presentation skills","Phương pháp thuyết trình là phương thức truyền đạt thông tin có cấu trúc bằng lời nói kết hợp phương tiện trực quan nhằm cung cấp tri thức, định hình nhận thức hoặc thuyết phục người nghe.",{"id":78,"title":79,"term":80,"englishTitle":81,"definition":82,"discipline":66,"disciplineCode":67,"disciplineLabel":68,"disciplineColor":69,"disciplineIcon":70},"viêm mũi xoang mạn tính","Viêm mũi xoang mạn tính là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Viêm mũi xoang mạn tính","chronic rhinosinusitis","Viêm mũi xoang mạn tính (CRS) là hội chứng viêm mạn tính kéo dài từ 12 tuần trở lên của niêm mạc mũi và các xoang cạnh mũi, đặc trưng bởi nghẹt mũi, chảy dịch mũi mủ nhầy, đau tức nặng vùng mặt và suy giảm khứu giác.",{"id":84,"title":85,"term":86,"englishTitle":87,"definition":88,"discipline":66,"disciplineCode":67,"disciplineLabel":68,"disciplineColor":69,"disciplineIcon":70},"phẫu thuật tim ít xâm lấn","Phẫu thuật tim ít xâm lấn là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Phẫu thuật tim ít xâm lấn","minimally invasive cardiac surgery","Phẫu thuật tim ít xâm lấn (MICS) là kỹ thuật ngoại khoa tim mạch thực hiện các can thiệp phẫu thuật tim hở thông qua các đường rạch ngực nhỏ hạn chế (như mở ngực mini trước - bên hoặc cưa bán phần xương ức) thay cho đường cưa dọc toàn bộ xương ức kinh điển, giúp giảm thiểu sang chấn và phục hồi nhanh.",{"id":90,"title":91,"term":92,"englishTitle":93,"definition":94,"discipline":41,"disciplineCode":42,"disciplineLabel":43,"disciplineColor":44,"disciplineIcon":45},"vụ án hình sự","Vụ án hình sự là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Vụ án hình sự","criminal case","Vụ án hình sự là một vụ việc pháp lý phản ánh hành vi nguy hiểm cho xã hội bị Bộ luật Hình sự quy định là tội phạm, được các cơ quan tiến hành tố tụng có thẩm quyền khởi tố, điều tra, truy tố và xét xử theo trình tự, thủ tục chặt chẽ được quy định trong Bộ luật Tố tụng Hình sự nhằm xác định sự thật khách quan, trừng trị người phạm tội và bảo vệ trật tự pháp luật.",{"id":96,"title":97,"term":98,"englishTitle":99,"definition":100,"discipline":66,"disciplineCode":67,"disciplineLabel":68,"disciplineColor":69,"disciplineIcon":70},"biểu mô sắc tố võng mạc","Biểu mô sắc tố võng mạc là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Biểu mô sắc tố võng mạc","retinal pigment epithelium","Biểu mô sắc tố võng mạc (RPE) là lớp đơn tế bào biểu mô có sắc tố nằm giữa võng mạc cảm thụ thần kinh và màng mạch (choroid), đóng vai trò sống còn trong chu trình thị giác, thực bào các đĩa ngoài thụ cảm quang và duy trì hàng rào máu - võng mạc ngoài."]