Hits: 218

2020 GTC 大會

紀錄一下自己有聽的演講，主要以智慧醫療有關

從研究到實際應用的醫療人工智慧 (國防醫學院)

技術： R + shiny

不夠精確的疾病分類模型

1. 胸部X光片的案例(Mean of AUC ~= 0.85)

2. 糖尿病視網膜病變(Kappa ~= 0.81)

3. 上述兩個案例主要只有 inter 在看，因為 inter 的經驗不夠，比較需要模型輔助來幫忙判讀，但是對於醫生、甚至是有經驗的醫生來說反而不實用，因為醫生看片子很快，很快就可以判斷了。

較為成功的案例

1. 從 ECG 的波形來偵測病人是否有血鉀濃度的異常。

2. 因為等待血鉀濃度的測試要約1小時才能得知結果，因此若能從 ECG 直接判讀出來(約10分鐘即可測出波型)，更能爭取時間。

3. 花吹達到世界級的水準

4. 模型已佈署到急診室與簡訊系統

5. 繼續吹：沒有 AI 要5小時 + 30天 ICU ，但有 AI 則2小時出院

GPU 在次世代基因定序上的運用 (台大醫院基因醫學部)

現代的定序技術

• 基因套組(panel)
• 介紹全外顯子定序(Whole Exome Sequence; WES)。
  • 因為大多數因 DNA 突變所引起的疾病(約 85% )是發生在 exome 的位置，因此執行 WES 相較於全基因體定序 (Whole Genome Sequence; WGS)是有較高的經濟效率以及檢測覆蓋率的
• 全基因體定序