技術名稱 | 運用生成式深度學習預測晚期肺癌藥效預後和篩選全球臨床試驗 | ||
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計畫單位 | 臺北醫學大學 | ||
計畫主持人 | 陳震宇 | ||
技術簡介 | 本研究團隊利用高品質的臨床大數據,首創新的自然語言處理與生成式人工智慧技術,運用多模預測方法,只需輸入肺癌患者的病理文字報告,就能在5秒內獲得最佳治療用藥組合指引,以及合適的新藥臨床試驗,大幅縮減治療的等待時間,為晚期肺癌治療帶來了重大的突破。 |
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科學突破性 | 本團隊結合頂尖的自然語言BERT模型與生成式GPT技術,讓病理文字報告中的重要資訊一目了然,並確保醫療資料的安全性和隱私保護。透過高品質的醫療大數據生成個人化的最佳治療用藥組合指引,及合適的新藥臨床試驗。此突破性的研發成果,能獲得領先國際Benchmark的優異表現。 |
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產業應用性 | 本技術具有特定醫療應用性,並與國際標竿相比有顯著的優勢。能夠快速提供最佳的治療藥物組合建議與新藥臨床試驗篩選。我們積極進行臨床驗證以及專利申請來加速本技術的商業化,並且將以技術轉移合作來推廣該技術的市場應用。這項技術的目標市場不僅僅局限於台灣,我們將面向國際市場,希望實現擴大的應用規模。 |
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關鍵字 | 晚期肺癌治療 臨床共享決策系統 真實世界數據 精準醫療 臨床試驗媒合 生成式人工智慧 自然語言處理 基於轉換器的生成式預訓練模型 基於變換器的雙向編碼器表示技術 大型語言模型 |