精準醫學與臨床轉譯醫學研究室

Precision Medicine and Clinical Translational Research Lab

  近年來,人工智慧技術快速發展,利用資訊技術改善流程與增進效率已成為勢不可擋的趨勢。在醫學領域中,導入人工智慧與資料探勘分析技術有助於提升醫療品質,運用生醫資訊技術輔助醫療流程與診斷日趨重要,相關研究主題進而成為主流。


  本研究室專注於人工智慧及資料探勘之臨床轉譯與生物醫學資料分析,透過臨床試驗數據取得疾病特徵或基因組序列,結合資料分析與機器學習,以利於開發更精準的診斷測試或治療,來解決臨床醫學及生物學所遇到的問題。


  研究方向包括:精準醫學、微陣列基因晶片、生物醫學影像分析、生醫資訊、生醫訊號分析、機器學習、深度學習。



可使用的課程

本課程將利用 Problem Based Learning (PBL) 的教學風格,培養學生掌握大數據(big data)處理中最重要的技術:知識發現(knowledge discovery in databases, KDD)。我們每週都會有知識與實作的教學,引導同學們透過 Python 將習得的知識應用到真實世界的資料,進而真正掌握自主發現新知識,解決真實世界問題的能力。

資訊爆炸的時代,資料庫以及網際網路隱含著巨量的潛在價值資訊。透過資料探勘的技術將可萃取出真正有用的特徵及關聯性,以提供決策所需的資訊、協助做出正確的預測,以及廣泛的察覺並解決各個不同領域之間的問題,例如顧客分析、市場分析、電子商務、生物資訊,又或者是資訊安全方面的辨識及分析。
本課程將會深入的了解資料探勘的觀念,進而探討分類、分群、關聯式法則等等分析方法,並且透過專業軟體工具及主流程式語言 python ,掌握實作的能力。

在數位化時代之的今日,長時間累積下來的數位化醫療數據龐大且繁雜,各領域專家大都具備分析該領域專業數據的能力,然而要整合跨領域數據以找出新的治療方式,則需要更高的門檻與工具。本課程目標為教導學生在精進自身領域專業之餘,學習如何開放思想,接受不同的思考模式,以培養跨領域之能力。