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健康資料加值暨統計中心

2022.08.31

eNews第50期

隨著人類基因組計畫(human genome project)成功解密了基因序列，全基因體關聯性分析(genome-wide association study, GWAS)打開了一扇通往研究複雜性疾病的大門，找到許多未曾發現的基因或染色體區域，提供複雜性疾病相關致病機制的線索。近年來，研究者認為單一基因多形性(single nucleotide polymorphism, SNP)影響有限，不足以用來評估個體對某一個複雜性疾病的風險，因此便發展出多基因風險分數(polygenic risk score, PRS)指標，期望此遺傳數據可應用於預測疾病風險，具有潛在臨床效用。...

2022.06.30

eNews第49期

疾病負擔是探討健康問題對特定族群的影響，可以使用多種指標來衡量，例如死亡率、罹病率或財務成本的支出等等。藉此比較不同國家、地區之間的疾病負擔差異。疾病負擔研究經常使用一個廣泛接受的綜合性指標來衡量健康損失: 失能調整生命年 (Disability-Adjusted Life Year, DALY)，其反映了由於過早死亡 (the Years of Life Lost, YLL) 導致的潛在生命損失年數，以及由於健康狀況不佳或失能而損失的健康生命年數 (the Years Lost due to Disability, YLD)。這些失能殘疾可以是生理上的，也可以是心理上的。從概念上來理解，一個 DALY 相當於因過早死亡或失能殘疾而失去一年的健康生命。...

2022.05.02

eNews第48期

Over the past decade, artificial intelligence (AI) models have been drawn a lot of attention because of its efficiency in different fields. Many diverse studies have proven the effectiveness of AI models compared to traditional statistical ones. However, most current AI applications are built into the states called “black box AI” where people insert the data into machine to get the prediction outcomes without any further explanation....

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