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The Chang's Lab @ CGU BME
AI整合與數據分析提高診斷準確性
我們透過實驗室測試數據、醫學影像或圖像分析、基因組數據和臨床試驗資料的整合，深入探討疾病的機制、評估治療效果、發掘疾病風險或預測疾病進展的指標新參數。
AI 預測與疾病關聯研究
我們收集數位裝置或醫療器材的生理測量數值和使用者行為軌跡等參數, 與經過驗證的疾病數據集比較, 建立風險預測模型, 讓使用者能夠更有效管理疾病或降低風險。
透過雲平台處理和分析大量數據，挖掘數據的潛在趨勢和疾病關聯性參數。
AI 影像辨識
眼科醫學影像的診斷已廣泛應用於糖尿病或老年黃斑病變、新血管疾病、青光眼視神經損傷等偵測，伴隨深度學習技術在影像辨識上的優勢，我們希望建立AI驅動的深度學習模型，將影像辨識結合生理參數的評估，更有效的發揮模型應用的潛力。
檢測技術平台開發
利用奈米金屬導體材料與磁性奈米複合物開發高靈敏度晶片或探針, 用於多標的生物標誌物檢測，並利用AI模型預測生物標誌物的組合, 為疾病風險分級提供參考基準。
人因工程
人因工程實驗設計或模擬實驗可系統性評估產品的效能, 分析使用錯誤或是設計不良的態樣，降低使用危害及臨床不良事件發生率, 從而改善醫材產品的設計或提高臨床治療的有效性。
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