本研究是首個(尤其在法醫領域)利用NGS資料以及AI來對個體進行辨識，並能夠分辨出DNA混合物中的主要以及次要來源，進一步辨識出混合檢體中的個體身份。此外，此模型極具泛用性，在應用於全外顯子組定序數據時也表現出極高的準確性。

本技術提出了一種創新的方法使用深度卷積神經網路從複雜的 DNA 片段混合物中辨識個體，應用此模型成功辨識DNA 混合物中的主要和次要來源，並套用此方法模擬了法醫鑑識的情境，藉以證明了此方法在實務操作上的可行性。此外，此模型在應用於全外顯子組定序數據時也表現出極高的準確性，進一步證明此模型之泛用性。

定序資料已廣泛應用於法醫學上，然而目前市場上尚未有針對次世代定序資料以深度學習的分析流程，因此本案技術領域除了有基因體學上定序的應用外，也可應用於人工智慧深度學習的技術。