1.醫學影像:提供資訊供醫師診斷,如:骨齡輔助判別、糖尿病視網膜病變、乳房超音波腫瘤輔助偵測、胸腔 X 光異常判別。 2.電生理數據訊號:藉由長時間的連續性紀錄或數據之動態變化,確認疾病診斷。已完成之 AI 產品如:ECG 心律不整及急性心肌梗塞偵測、心音異常判別等,陸續將病患其生理及檢驗數據,納入模型訓練之資料庫範圍內,以增加疾病偵測之信度與效度。 3.自然語言處理技術 (NLP) 是從醫療文本中提取有用信息的關鍵技術,將非結構化的醫療文本轉化為包含重要醫學信息之結構化數據,從而提高醫療系統的品質,減少運行成本。如:開發中之護理語音交班系統,進行語音自動分析文本生成來提升護理業務之效率。 4.生物資訊領域:即透過 AI 與大規模基因及分子生物學資料庫之結合,可連接更多資訊,以探索生物作用的趨勢與模式,如 SNP 點位疾病分析,結合基因資訊搭配醫學影像的多體學研究 (Multi-Omics),也可做到更全面精準醫學輔助應用。
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