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。...
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....
近年來生命科學技術的快速進展，得以用較低成本與快速的方式產生醫療大數據，再透過機器學習與人工智慧進行分析，可以作為臨床治療的指引，進而實現精準醫療。例如，藉由分析病患的基因序列資料，能快速診斷疾病以及疾病分期，並且協助找出對病患副作用最低的藥物和治療選項。我們接下來介紹用機器學習來分析腦瘤患者的腫瘤RNA，對患者進行分類。...
自生物資訊領域開始發展以來，數據量就一直是個重要的課題，隨著電腦技術躍進，舉凡DNA定序、基因表現微陣列 (Gene expression microarrays) 等數據議題有更多人投入研究並逐一克服。伴隨著電腦與科技的發展，生物科技也從沒停止演進過，到了次世代定序 (Next generation sequencing) 的發明，大型合作研究、追蹤型研究、世代研究 (cohort studies)、縱貫型研究等，已經不僅是單純電腦容量的問題，因為還包括複雜的分析工具、視覺化呈現、重複性流程等工作，電腦的處理器 (CPU)、讀取記憶體 (RAM) 也都得跟著升級。而一般的實驗室其實很難具有這些設備及達成這些工具上的要求，除了少部分專業且經費充裕的核心實驗室，他們能夠擁有自身大型的伺服器、與經驗豐富的生物資訊分析專家可以協助。為了讓這些問題妥善地解決，所以癌症基因組雲 (The Cancer Genomics Cloud, CGC)便應運而生。...
講到機器學習，許多人腦中或許會馬上浮現出「分類」二字。的確，一直以來機器學習一直都是以分類事物作為主要目的。比如說手寫辨識就是透過筆劃將手寫的鬼畫符分類成資料庫中的某個中英文字或數字，而物體辨識則是將整張照片或照片的某一隅分類成某種動植物或事物。醫院中建置的影像自動判讀系統最主要的目的，同樣也是判斷某張醫療影像是否有著那些特定的疾病（比如說有無不正常腫塊等等）。...
新增開放申請2018年癌症登記檔LF、2018年癌症登記檔SF及2018-2019年婦幼主題式資料庫，並更新相關表件。...
新增開放申請2018年癌症登記年報檔，並更新申請單APP001、資料檔清單、資料庫使用手冊、需求欄位勾選表。...
新增開放申請2019年醫事機構現況檔、2018-2019年糖尿病主題式資料庫及2018-2019年成人預防保健資料檔，並更新相關表件。...
一、衛生福利部衛生福利資料科學中心參考過去案件實際作業時間與健保署「全民健康保險保險人資訊整合應用服務中心作業要點」使用期限規定，加上昆陽獨立作業區電腦效能提升及短期案件獎勵措施，依109年...
一、申請案如於使用資料期限後須展延使用期限暨保留研究分析檔案，申請者得於資料期限內提出申請，如無提出展延暨資料保存之申請，中心即清除帳號及檔案等，不另提醒。 二、今(109)年7月1日後尚...
一、修正「衛生福利統計資料整合應用服務收費標準」。 二、檢附發布令、衛生福利統計資料整合應用服務收費標準、衛生福利統計資料整合應用服務收費標準修正總說明及修正條文對照表各1份。...
