10X Việt nhận 3 học bổng tiến sĩ thống kê sinh học Mỹ trị giá 1 triệu USD

Hoàng Viết Lân, sinh năm 2003 tại TP.HCM cùng lúc nhận được 3 lời mời nhập học kèm học bổng tiến sĩ ngành thống kê sinh học từ ba trường đại học nước Mỹ gồm: Arizona State University, Indiana University và University of South Carolina. Tổng giá trị hỗ trợ tài chính của các gói học bổng trong suốt thời gian đào tạo ước tính khoảng 1 triệu USD, bao gồm học phí và hỗ trợ nghiên cứu.

Hiện Hoàng Viết Lân theo học Thạc sĩ Thống kê Ứng dụng (hướng Thống kê sinh học) tại California State University, Long Beach (CSULB). Chỉ một tháng nữa, Lân sẽ tốt nghiệp nhưng chàng trai Việt đã nhận email thông báo là Thủ khoa thạc sĩ Khoa Tự nhiên (gồm các ngành Lý, Hoá, Sinh) của trường với điểm trung bình GPA tuyệt đối 4.0/4.0.

Lân sẽ đại diện khoa phát biểu trong lễ tốt nghiệp tháng 5/2026. Trước đó, anh tốt nghiệp cử nhân Xuất sắc cùng ngành tại trường này năm 2025 với GPA 3.93/4.0.

Hoàng Viết Lân theo học cấp 3 trường THPT Chuyên Lê Hồng Phong - TP.HCM trước khi sang Mỹ du học cử nhân tại California State University hồi tháng 7/2021.

Trong quá trình học tập, Hoàng Viết Lân tập trung vào lĩnh vực giao thoa giữa thống kê, khoa học dữ liệu và y sinh học. Luận văn tốt nghiệp cử nhân của anh nghiên cứu việc dự đoán xu hướng bệnh tim tại Tajikistan bằng các mô hình học máy, sử dụng nhiều thuật toán như logistic regression, random forest hay gradient boosting để phân tích dữ liệu sức khỏe cộng đồng. Lân cho rằng thống kê sinh học ngày càng đóng vai trò quan trọng trong y học hiện đại.

“ Thống kê sinh học giúp biến dữ liệu thành hiểu biết về bệnh tật và hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn", anh nói.

Ngoài nghiên cứu cá nhân, anh còn tham gia nhiều dự án tại các cơ sở học thuật ở California.

Tham gia nhiều dự án nghiên cứu tại Mỹ

Tại Trung tâm Nghiên cứu và Đổi mới Tim mạch thuộc Đại học California, Irvine, Hoàng Viết Lân thực hiện dự án mô phỏng cơ sinh học của hồng cầu trong hệ vi mạch. Dự án được tài trợ 6.000 USD từ chương trình nghiên cứu của Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ và Quỹ Khoa học Đời sống "Edwards Lifesciences Foundation".

Nhóm nghiên cứu xây dựng hệ thống mô phỏng và phân tích dữ liệu giúp giảm khoảng 80% thời gian xử lý thủ công trong các thí nghiệm mô hình hóa. Ngoài ra, Viết Lân còn tham gia nghiên cứu tại University of Southern California, nơi anh hỗ trợ phát triển các mô hình học máy dự đoán tổn thương thận cấp tính ở bệnh nhân hồi sức tích cực dựa trên dữ liệu y khoa lớn.

Tại một chương trình hợp tác nghiên cứu của University of California, Berkeley, chàng trai Việt cũng tham gia phân tích dữ liệu sức khỏe do bệnh nhân tự báo cáo để cải thiện các báo cáo lâm sàng.

Hoàng Viết Lân cho biết trong quá trình phỏng vấn tuyển sinh, các giáo sư đánh giá cao việc anh tham gia nghiên cứu từ khá sớm. Hồ sơ học thuật với nhiều dự án - điều anh gọi vui là một “CV dày cơm”, cũng trở thành lợi thế giúp anh nhận được học bổng từ nhiều trường.

Dù theo học tại một trường không quá nổi tiếng so với các đại học nghiên cứu lớn ở Mỹ, Lân chủ động tìm kiếm cơ hội tham gia các dự án và hợp tác với các giáo sư từ nhiều trường như UC Berkeley, UC Irvine, USC, cùng các tổ chức và công ty trong lĩnh vực sức khỏe như Center for Global Health hay OtisHealth.

Việc tham gia nhiều hướng nghiên cứu khác nhau giúp anh có cơ hội làm việc với các nhà khoa học trong ngành, đồng thời tích lũy kinh nghiệm và xây dựng mạng lưới học thuật. Những đóng góp trong các dự án cũng giúp Lân nhận được thư giới thiệu từ các giáo sư, yếu tố được xem là rất quan trọng trong hồ sơ ứng tuyển chương trình tiến sĩ tại Mỹ.

Bên cạnh học tập và nghiên cứu, anh còn tham gia giảng dạy, hoạt động ngoại khóa và các chương trình thiện nguyện trong cộng đồng. Theo Lân, việc cân bằng giữa học tập, nghiên cứu và hoạt động xã hội giúp anh phát triển toàn diện hơn trong môi trường đại học.

Giảng dạy và hỗ trợ sinh viên

Bên cạnh nghiên cứu, Viết Lân là trợ giảng môn Thống kê nhập môn tại khoa Toán và Thống kê của California State University, Long Beach. Mỗi học kỳ anh phụ trách giảng dạy 4 lớp với khoảng 30 sinh viên mỗi lớp. Trước đó, anh từng làm cố vấn đồng nghiệp nghiên cứu, hỗ trợ và tư vấn cho hơn 30 sinh viên về cách xây dựng đề tài và phương pháp phân tích dữ liệu.

Theo Lân, sự bùng nổ của dữ liệu y tế đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành thống kê sinh học. “Nếu khai thác đúng cách, dữ liệu y tế có thể giúp phát hiện sớm bệnh và cứu được nhiều người hơn", anh chia sẻ.

Sau khi cân nhắc các lời mời, Lân quyết định theo học chương trình Tiến sĩ Thống kê sinh học tại trường Arizona State University, với hướng nghiên cứu kết hợp trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh y khoa.

Trong thời gian tới, anh dự định tiếp tục theo đuổi nghiên cứu về mô hình thống kê cho dữ liệu sinh học và dữ liệu lâm sàng quy mô lớn, hướng tới các ứng dụng trong dự báo bệnh và y học chính xác.