Sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo và thiết bị đeo thông minh đang mở ra một mô hình phát triển phần mềm mới - AI-powered app creation - nơi AI không chỉ là tính năng mà trở thành công cụ sáng tạo phần mềm. Bài báo này kết hợp phân tích thư mục và tổng quan có hệ thống (PRISMA) nhằm khám phá xu hướng nghiên cứu, đối sánh thách thức và giải pháp, từ đó chỉ ra các khoảng trống học thuật trong giai đoạn 2020-2025. Kết quả từ 51 bài báo cho thấy sự gia tăng đột biến các công trình nghiên cứu sau 2021, với trọng tâm chuyển dần sang cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe, học máy biên (TinyML), và bảo mật dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn tồn tại những hạn chế trong chuẩn hóa dữ liệu, kiểm thử UI/UX sinh tự động, và tính minh bạch của mô hình. Thông qua việc tổng hợp các thách thức và giải pháp hiện có, bài viết xác định một số khoảng trống nghiên cứu chưa được giải quyết và gợi mở các định hướng tiềm năng nhằm thúc đẩy việc ứng dụng AI vào phát triển thiết bị đeo thông minh trong thực tiễn, đặc biệt trong bối...
Sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo và thiết bị đeo thông minh đang mở ra một mô hình phát triển phần mềm mới - AI-powered app creation - nơi AI không chỉ là tính năng mà trở thành công cụ sáng tạo phần mềm. Bài báo này kết hợp phân tích thư mục và tổng quan có hệ thống (PRISMA) nhằm khám phá xu hướng nghiên cứu, đối sánh thách thức và giải pháp, từ đó chỉ ra các khoảng trống học thuật trong giai đoạn 2020-2025. Kết quả từ 51 bài báo cho thấy sự gia tăng đột biến các công trình nghiên cứu sau 2021, với trọng tâm chuyển dần sang cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe, học máy biên (TinyML), và bảo mật dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn tồn tại những hạn chế trong chuẩn hóa dữ liệu, kiểm thử UI/UX sinh tự động, và tính minh bạch của mô hình. Thông qua việc tổng hợp các thách thức và giải pháp hiện có, bài viết xác định một số khoảng trống nghiên cứu chưa được giải quyết và gợi mở các định hướng tiềm năng nhằm thúc đẩy việc ứng dụng AI vào phát triển thiết bị đeo thông minh trong thực tiễn, đặc biệt trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe cá nhân.