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探索病歷表現型– 發展醫療大數據中的疾病發展歷程探勘方法與模組

建立醫療大數據標準化整合模組與開源套件、發展與驗證病程演進與病歷表現型探勘演算法,以及建立病歷表現型探勘與視覺化模組、開源套件與知識共享平台。

以機器學習演算法分析檢驗數值以偵測尿液中微生物-以陰道滴蟲為例

使用尿液檢驗與電子病歷資料,搭配三種機器學習演算法,邏輯迴歸、支持向量機,以及隨機森林法,找出最適合做陰道滴蟲檢體篩檢的機器學習模型。

使用電子病歷預測傳染病流行趨勢 - 以流行性感冒與流感併發重症為例

應用機器學習演算法建立預測模型,使醫療機構能更早一步發現可能的流行趨勢,即時啟動防疫措施與調整投入之醫療資源,改善醫療機構資源分配以及提升醫療機構的緊急應變量能。

應用機器學習方法進行多臨床參數分析以建立癌症預後預測之模型

建立乳癌預後預測模型。乳癌預後預測標的為一年內再復發情形,未來可幫助乳癌案例的介入追蹤決策,進一步達到早期診斷,早期治療以的目的。

以整合型健康照護資料評估傳染病盛行情形

藉由此整合型健康照護資料分析模式輔助傳染病監測,使傳染病的監測更為主動、及時且穩定,期盼最終能進一步改善現今傳染病監測模式與介入流程,提升傳染病監測品質與效率。