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核心概念為利用龐大醫療數據庫建立機器學習預測模型輔助醫師決策與兼顧可解釋性之實務應用。為科技部拔尖整合計畫所推動智慧急診之子項目，透過台大醫院病歷資料取得完整關鍵特徵分析，並精準預測重要臨床指標與檢索相似病歷取回，期

回溯性研究取得跨院區達百萬筆就診歷程完整記錄，質與量兼具，論文發表極具優勢。所訓練模型準確率，在住院與停留時間預測達到國際成果標竿(AUC 0.94)。基於決策樹模型所開發的非監督式量化相似病歷與取回為領域上的創新做法，並補足所需的模型可解釋性。後續進行之臨床試驗將有潛力於高影響力臨床期刊發表成果。

技術應用以提供醫療服務場域為主。成功取得臨床實證後，開發時期所累積之經驗與參數將做為未來推動智慧醫療，商業化設計導入時的重要根據，可幫助系統廠商制定相容標準供智能模組運行，並輔助串接病歷系統與設置私有運算服務設備。待智慧醫療更加普及後亦可推動小型設備廠開發智慧醫療專屬的週邊產品，形成相關產業供應鏈。

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