Trong khung cảnh dịch bệnh Covid-19 đang bùng phát tại Việt Nam và trên toàn thế giới, một ứng dụng học máy hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm phổi có độ chính xác cao sẽ giúp tiết kiệm chi phí về thời gian, nhân lực cho ngành y tế, giúp các bệnh nhân được chữa trị kịp thời, giảm nguy cơ tăng nặng. Bài báo này trình bày về đặc trưng của các kiến trúc mạng học sâu hiện đại dựa trên mạng nơ-ron tích chập như ResNet50, VGG16, Inception, DenseNet và thử nghiệm đánh giá các mô hình này trong bài toán chẩn đoán viêm phổi sử dụng bộ dữ liệu Chest-Xray. Kết quả thử nghiệm chỉ ra rằng mô hình học sâu sử dụng kiến trúc mạng học sâu VGG16 cho tỷ lệ chính xác cao nhất. Đây là cơ sở để đề xuất xây dựng ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán viêm phổi dựa trên ảnh chụp X-quang hiệu quả.