健康資料加值暨統計中心

2021.02.26

eNews第41期

人工智慧(artificial intelligence)將成為驅動下一個人類進步時代的引擎,不參與其中的發展將不再是可行的商業選擇,希望進行數位轉型的公司與機構,必須了解擁抱現狀將使他們無法與抓緊機遇發展的競爭者競爭。然而,近年來,擴大人工智慧在產業內的佈署應用碰到了瓶頸,包括資料品質維護與存取、模型的可解釋性、有限的資料專業人員、以及開發與建置成本及解決方案的決策標準,這些瓶頸造成AI在業界的推動障礙。為因應這些困難,資訊科技產業遂提出了自動化人工智慧(Auto AI)或自動化機器學習(Auto ML)概念發展與工具產品,包括從自動化的資料獲取與資料準備、自動化建構機器學習/深度學習 AI 模型,到自動化模型部署和管理模型的生命週期,本篇文章將介紹自動化機器學習架構與相關的重要觀念技術。...

2020.12.31

eNews第40期

2019年12月,臺北醫學大學率國內150多所大學校院之先,將臨床數據中心、健康暨臨床研究資料加值中心、統計中心、校務研究中心等四個相關單位進行資源整合及組織重整,成立了臺北醫學大學數據處(校級一級單位),下設臨床數據中心、健康資料加值中心、校務研究中心與統計中心,並由許明暉教授擔任首任數據長,為全校師生與附屬醫院同仁提供即時優質的數據服務。其中,臨床數據中心的業務包含:臨床三家附屬醫院(北醫附醫、萬芳醫院、雙和醫院)的臨床數據資料的蒐集、推廣、協作、臨床試驗對象媒合,以及國際接軌等。...

2020.10.30

eNews第39期

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

eNews第38期

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

eNews第37期

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。...

2020.06.29

eNews第36期

在大數據分析應用時,當反應變數為連續性變數時,常用線性迴歸模型進行解釋變項及反應變項之相關性討論,並利用最小平方法(OLS)進行參數之推論。...

2020.02.01

eNews第35期

地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)在醫藥衛生研究的應用與日俱增,地理資訊系統結合空間分析有助於...

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