臺北醫學大學數據處-統計中心

2020.10.30

具醫學知識的卷積神經網絡於臨床試驗者篩選之研究

臨床試驗讓志願者接受試驗，以了解特定的問題。經過仔細設計臨床試驗，可以用快速和安全方式用來了解如何改進健康，並發現新的治療。在臨床試驗前需要招募適合的志願者，志願者要符合特定的條件才能做試驗，在招募過程中會耗費臨床醫師的時間，及有可能人數會招收不足，為了因應這情況，「從電子病歷記錄中是否能使用NLP系統辨識出病患有達到特定的條件能作臨床試驗？」成為近年來生醫文獻探勘的重要議題。...

2020.08.28

R資料分析應用：存活分析方法－Cox比例風險模式

上一期的eNews中，介紹了如何使用R估計存活函數，使用Kaplan-Meier Method估計某一疾病之存活機率或死亡率，以及比較兩組以上存活函數之差異檢定，但如果今天我們想控制其他干擾因子的影響，則無法透過前一期所介紹的方法深入了解，因此，本期的eNews中，將接續上一期的存活分析方法，進一步介紹Cox比例風險模式(Cox proportional hazard model)。...

2020.06.29

真實世界證據（real-world evidence，以下簡稱RWE）與真實世界數據（real-world data，以下簡稱RWD）並非完全新的名詞與概念。但自美國2016年底通過21世紀治療法案（21st Century Cures Act），其中提及期許能利用RWE，加速醫療產品之創新與審批、減輕監管負擔、精進臨床試驗設計及規劃等，而後，不論是產、官、學界都對使用RWD產生極大的興趣，也對於使用RWD所產生RWE有了新的看法，進而提出相關指導方針及框架，期能更有效率地應用RWE的結果。本文主要為探討國內常見的RWD―全民健保資料庫，提供相關資訊，使這類資料所產生的RWE能更貼近相關需要與規範。...