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本院因應人工智慧科技發展趨勢，提升人工智慧在臨床醫療之應用，於2017年08月21日成立人工智慧醫學診斷中心(AI Center for Medical Diagnosis)建立醫療影像及結構化病患臨床資訊資料庫，結合高價值的醫學影像數據與深度學習技術建立臨床預測模型，目標為推動人工智慧於臨床疾病之應用，期望建立人工智慧醫療輔助診斷系統，透過醫師與AI合作提升醫療品質達到智慧醫療的目標。

本中心主要在下列四大醫學主軸進行開發，分別如下：

一、醫學影像

在醫療資料占大宗，是AI可以最快落地的領域。如X-ray、CT、MR、超音波…等，提供相當重要資訊供醫師診斷，或協助醫療團隊給予更正確的醫療處置。中心開發如骨齡輔助判別、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…等皆有可臨床使用的成果。

二、電生理數據訊號

是AI醫學應用的重要一環，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。

三、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。

四、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。

本中心致力於本院臨床資料之應用，藉由客觀理性的人工智慧技術，將巨量資料轉化為有實質功能的神經網路模型，在臨床專科醫師進行醫療診斷時提供第二專家診斷資訊，並納入專業醫療決策，降低因分析大量醫療數據之負擔。藉由人工智慧結合大數據及人工智慧技術，在診斷、治療及預後方面建立一完善之智慧解決方案。