傳統醫學蒐集的人體資料很簡單,所以資料分析及統計方法也淺易,但當數據量變得非常大,就不能仰賴傳統統計法或分析法,一定要用跟過去不一樣的方法,才能從龐大的數據中找出規則、歸納出真正有用的結論,人工智慧因此成為判讀醫療大數據的重要工具。
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精準醫學要達到個人化醫療,最重要的是個人資料蒐集,除了傳統臨床表徵或生化影像資料,還有隨著精準醫學蓬勃發展的多體學,包括基因體學、微生物體學、代謝體學、蛋白質體學……等。隨著個體資料的蒐集進入大數據時代,從橫斷面到縱向面,資料鉅細靡遺,可以對一個人的身體狀況有更為深刻的了解。