援系統、中風風險評估模式、衰弱之多基因風險評分模型，以及次世代塗藥 血管支架發生支架內再狹窄之基因風險預測模式。 3. 建立生醫資料應用的個人參與及資料授權流程，以促進生醫資料活化與創新 發展，已與2 家醫院( 中國附醫、亞大附醫) 及藥局( 佑全連鎖藥局) 合作， 驗證資料共享合規模式，完成生醫資料交換模組SDK 程式及加密管控機制。 4. 建置高通量實驗數據前處理流程及大數據分析硬軟體設施，以GEO、 GDC、dbGaP 及CPTAC等資料庫之資料，分析超過10 萬筆生醫數據， 找出2 組與癌症治療相關基因。 5. 與5 家醫院合作，蒐集分析國人的300 例以上的基因體數據，並與以歐美人 種為主的基因體數據庫進行比對，建立華人特有的基因變異圖譜。 6. 建立變異評估系統，利用集成學習(Ensemble Lear ning) 演算法，組合共 31 個變異點評估程式預測結果，訓練後模型測試準確度達到82.14%。 7. 專利申請共計6 件，專利獲得1 件；提供21 家廠商技術服務，總簽約金額 達1,403 萬元；促成13 件廠商投資案，投資總金額達2.16 億元。 四、未來展望 ( 一) 持續針對產官學研的需求精進癌症主題式資料庫，並與相關部署合作，如健保 署、國民健康署等，擴增資料來源及種類，整合真實世界資料(RWD) 加以研 析，期可產生真實證據(RWE) 以加速精準醫療研發。 ( 二) 提出癌症預測模型及預測未來發生率，並針對已提出之風險預測模型進行校準 評估。 ( 三) 建立抗生素抗藥性資料庫、病原體資料庫及感染症傳播參數與政策資料庫，持 續蒐集相關案例與討論資料之整治與清理，透過AI 技術或數據分析方式，建 置正確的資料資訊，並增進資料的一致性與完整性，未來可作為防疫政策規劃 或效益評估之參考依據。 ( 四) 數位化管理精準醫療平台健康資料，持續協助建立癌症醫療次世代基因定序臨 床資料之臨床試驗研究，包含資料處理與統計分析、報告製作、臨床試驗執行， 以及資料安全監督委員會之會議報告稽核、提供參與臨床研究人員之CT IMeS 教育訓練等。並建立RWD資料蒐集CDI SC標準化平台。 111
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