生醫領域的研究通常著重於瞭解各個生化物質之間的關連性，像是：藥物之間的交互影響、蛋白質彼此的相互拮抗或 miRNA 與其標靶基因的交互作用。生化學家透過生化物質所構築的交互作用網路能更加精確的判讀是否存在關鍵物質，以藉此針對特定疾病尋求生物指標。由於現今生化相關的論文研究發表累積十分迅速，以往單純依

"本技術於 2017 年西班牙巴塞隆納舉行的BioCreative V.5國際分子生物競賽之「基因與蛋白質相關對象辨識」項目，榮獲第一名的佳績。其中參賽的隊伍包含來自哈爾濱工業大學、大連理工大學、法蘭克福大學以及歐洲等世界各地的頂尖團隊。
基因與蛋白質相關研究成果對生醫人員極為重要。以往基因與蛋白質

"近年來國內的生技產業隨著實驗技術的進步而蓬勃發展，
由本團隊所開發之深度自然語言理解工具，能強化機器對生醫文獻語句之理解能力。自動生成準則可以減少撰寫文句語意理解規則所需耗費的經費及人力資源，簡化開發流程，進一步加速產業發展及學術研究之進度。"