從健保資料庫到人體生物資料庫
健康大數據資料分析應用研討會
7∕6（六）學術研討會議程表
08 : 30 - 09 : 00
報到
09 : 00 - 09 : 10
開幕致辭
國家衛生研究院 陳為堅副院長
國立臺灣大學公共衛生學院副院長 杜裕康教授
09 : 10 - 09 : 50
專題演講
大型資料在精神疾病的應用
主講人：郭柏秀教授（國立臺灣大學）
主持人：簡國龍教授（國立臺灣大學）
專題演講
從基因數據與臨床資料到精準決策
主講人：盧子彬教授（國立臺灣大學）
主持人：簡國龍教授（國立臺灣大學）
09 : 50 - 10 : 30
10 : 30 - 10 : 50
茶敘
10 : 50 - 11 : 30
專題演講
孟德爾隨機化方法的發展與應用
主講人：林彥鋒研究員（國家衛生研究院）
主持人：簡國龍教授（國立臺灣大學）
11 : 30 - 12 : 00
綜合討論
12 : 00 - 13 : 30
中午休息時間
13 : 30 - 14 : 10
專題演講
Target trial emulation and the clone-censor-weight design
主講人：賴嘉鎮教授（國立成功大學）
主持人：杜裕康教授（國立臺灣大學）
14 : 10 - 14 : 50
專題演講
人工智慧在胰臟醫學影像的應用
主講人：陳柏廷醫師（國立臺灣大學醫學院附設醫院）
主持人：杜裕康教授（國立臺灣大學）
14 : 50 - 15 : 10
茶敘交流時間
15 : 10 - 15 : 50
專題演講
傾向分數方法在大型資料庫的應用
主講人：黃暉凱醫師（花蓮慈濟大學）
主持人：杜裕康教授（國立臺灣大學）
15 : 50 - 16 : 20
Panel Discussion
主持人：杜裕康教授（國立臺灣大學）
日期：7∕6（六）
地點：國立臺灣大學公共衛生學院 101 講堂
（正對大門口的右側講堂）
地址：臺北市中正區徐州路17號
! 本研討會僅提供點心、茶水、咖啡，中午不供餐
! 請自行攜帶水杯，並遵守臺灣大學防疫相關規定
! 本研討會免費入場，但需事先報名
報名連結
主辦單位：臺灣大學健康資料研究中心
協辦單位：國立臺灣大學公共衛生學院、台灣統計方法學學會、佛教慈濟醫療財團法人、
佛教慈濟醫療財團法人花蓮慈濟醫院、佛教慈濟醫療財團法人大林慈濟醫院
郭柏秀教授為臺灣大學公共衛生學院流行病學與預防醫學研究所教授，同時兼任副院長及公衛系系主任。擁有臺灣大學流行病學研究所博士學位的郭教授，在基因定位與基因組學(Genetic Mapping and Genomics)、精神病學流行病學(Psychiatric Epidemiology)、情緒障礙與物質使用(Mood Disorders and Substance Use)、生物資訊學(Bioinformatics)等多個研究領域均有深入研究和顯著貢獻。
郭教授的研究成果豐富，已在國際科學引文索引（SCI）期刊發表近200篇著作，特別是在雙相情感障礙（bipolar affective disorder）相關研究，以及人體腸道微生物（human gut microbiota targets）與抗憂鬱症藥物相關性的研究方面，登上了《Psychological Medicine》和《Journal of Affective Disorders》等頂尖學術期刊。
郭柏秀
PO-HSIU KUO
盧子彬
TZU-PIN LU
盧子彬教授，為臺灣大學健康數據拓析統計研究所教授兼所長。盧教授在臺灣大學生命科學系及電機系取得學士學位後，在台大生醫電子與資訊學研究所完成博士學位。曾於永齡生醫工程中心及美國食物藥品管理署生物資訊與生物統計部擔任博士後研究員。
盧子彬教授教學備受肯定，曾多次獲得臺灣大學年度績優教師及臺大教學優良獎。其研究專長為生物資訊、微陣列及次世代定序資料分析及計算生物學，研究成果亦豐碩，近年來，盧教授研究團隊以〈利用醫學影像和多體學數據結合人工智慧進行生物醫學應用〉題目獲得國家新創獎、並以〈”共享”新抗原腫瘤治療疫苗〉題目獲得國家新創精進獎及國家新創獎兩座獎項。盧教授團隊的研究於2020年更獲得美國微軟(Microsoft)公司AI for Health全球徵案臺灣唯二獲得贊助的計畫。
林彥鋒醫師任職於財團法人國家衛生研究院神經及精神醫學研究中心擔任助研究員級主治醫師，並兼任國立陽明交通大學醫學院和國立成功大學行為醫學研究所的助理教授，與新竹台大分院精神科擔任兼任主治醫師。
林醫師於國立陽明大學醫學系完成了醫學教育，後續於美國約翰霍普金斯大學取得精神健康學碩士學位，並在美國哈佛大學進一步獲得精神流行病學碩士及博士學位。林醫師的成就非凡，他已發表數十篇SCI原著論文，其中包含刊登於《Lancet》、《Nature Genetics》、《Nature Human Behaviour》和《Genome Medicine》等國際頂尖期刊之傑出著作。
林彥鋒
Yen-Feng Lin
賴嘉鎮
Edward
Chia-Cheng Lai
賴嘉鎮教授為國立成功大學藥學系教授。賴教授專精於跨國資料庫，其透過亞洲、大洋洲、北美洲及歐洲的多樣化健康數據庫進行國際多數據庫藥物流行病學研究方面擁有豐富的專業知識。他的研究興趣集中於精神藥物、風濕病藥物以及腫瘤藥物的效用及安全性。
在學術生涯中，賴教授已發表100多篇研究文章，這些文章收錄於包括《BMJ》、《Nature Medicine》、《JAMA of Internal Medicine》等的頂尖期刊。自2013年起，他擔任《Pharmacoepidemiology and Drug Safety》期刊的副編輯，積極參與學術界的貢獻與交流。
2016至2018年間，賴教授擔任亞洲藥物流行病學網絡（Asian Pharmacoepidemiology Network, AsPEN）的主席，推動了區域內的學術合作和知識共享，提升了亞洲藥物流行病學的國際能見度。他也是神經系統與心理健康全球流行病學網絡（Neurological and Mental Health Global Epidemiology Network, NeuroGEN）的主要成員，致力於在全球範圍內促進相關領域的研究和發展。在2023年，賴教授以其在藥物流行病學領域的卓越貢獻，獲得國際藥物流行病學學會（the International Society for Pharmacoepidemiology, FISPE）Fellow頭銜。
陳柏廷醫師為台灣大學醫院醫學影像放射科主治醫師及臨床講師。陳醫師不僅擁有國立台灣大學醫學院的學士學位，目前也是國立台灣大學生物醫學工程學系的博士研究生，致力於在放射學領域的教學和研究。
陳醫師專長於介入性放射學和腹部放射學，研究重點涵蓋常見的介入性程序、放射組學以及在胰腺和腎上腺影像學中應用人工智慧的創新方法。他的工作不僅對提高診斷精準度和療效具有重要意義，也為未來放射科醫學的發展方向提供了新的思路。
陳醫師於醫學研究領域的影響力廣泛，研究成果曾發表於《The Lancet Digital Health》、《Radiology》和《EUROPEAN RADIOLOGY》等頂尖期刊，目前已有20餘篇SCI原著論文。
陳柏廷
Po-Ting Chen
黃暉凱
Huei-Kai Huang
黃暉凱醫師畢業於慈濟大學醫學系，並在台灣大學流行病學與預防醫學研究所取得博士學位。他目前擔任花蓮慈濟醫院家庭醫學部主治醫師及研究部研究型主治醫師，同時也是慈濟大學醫學系的助理教授，以及中華民國骨質疏鬆症學會的副秘書長。黃醫師在學術領域成就卓越，目前擔任《BioDrugs》、《Scientific Reports》和《PLOS ONE》等多個國際期刊的編輯委員。他的研究成果豐富，至今已在國際學術期刊發表超過五十篇SCI論文，其原著論文亦曾發表於《JAMA Internal Medicine》、《Annals of Internal Medicine》、《European Heart Journal》等頂尖醫學期刊。在本次演講中，黃暉凱醫師將分享他在傾向分數方法上的專業見解及其在大型資料庫應用的心得。
大型資料在精神疾病的應用
演講者：郭柏秀 教授
我們目前所處的時代，是一個充滿潛力去探索龐大數據的時代。這世代的我們，有幸可透過探索大數據來提升我們對精神疾病以及其相關治療的理解。透過大數據的分析與應用，許多新的發現皆是精神醫學的新演進。通過整合臨床和遺傳數據，如國家健康保險研究數據庫（NHIRD）和電子健康記錄（EHR），多面向的方法對解決複雜精神疾病中的問題至關重要。大數據的分析有助於識別複雜的模式和風險因素，從而有助於早期檢測、個人化介入和治療。此外，大數據的分析，整合遺傳數據可以解釋精神醫學潛在的生物機制，從而提供精準醫學的重要策略。儘管仍存挑戰，本次演講旨在闡明如何利用大數據推動精神醫學研究和相關的臨床研究。
從基因數據與臨床資料到精準決策
演講者：盧子彬 教授
近年來隨著生物實驗技術以及資訊工程的快速發展，研究人員已能在短時間內大量收集個體的健康數據並追蹤其健康表徵，過往受限於樣本數難以建構的預測模型，在最近大量成立的人體資料庫以及線上公開資料下已經漸漸可以達成。在本次演講中，我們將藉由台灣癌症登記中心資料建構三期可開刀胰臟癌病患的臨床變數模型類，利用分類樹可進一步將三期病患分為四個次族群且具有顯著存活差異，最終我們利用美國SEER資料庫進行此模型驗證。除臨床資料外，基因資料亦為當代重要的生物標記，我們將藉由公開的卵巢癌數據建構卵巢癌病患是否需要接受化學治療之預測指標，並進一步透過外部資料驗證此模型之預測效果。整體而言，透過基因與臨床數據建構出的預測模型，能夠提供出更多的資訊讓醫師與病患面對疾病做出更精準的決策行為。
孟德爾隨機化方法的發展與應用
演講者：林彥鋒 醫師
孟德爾隨機化(MR)是利用孟德爾遺傳法則，將遺傳變異作為工具變量，使得在存在未觀察到的混淆因素的情況下能夠進行因果推論並估計因果效應。我們將介紹MR的原則、工具變量的條件、如何評估是否符合MR的假設、可能產生的問題、以及統計上的解決辦法。也將介紹我們發展的MR結合中介分析方法，並舉例說明MR如何應用，以及當前分析方法的局限性和MR在未來的展望。
Target trial emulation and the clone-censor-weight design
演講者：賴嘉鎮 教授
隨著電腦科技與資料科學發展，真實世界證據(real-world evidence)的分析技術與知識漸趨成熟，廣泛地應用在藥物療效與安全性評估，也開始有研究者利用臨床試驗框架(target trial emulation framework)來去強化因果推論，以正確地解讀真實世界證據。另外，在真實世界數據分析中可能會出現不死偏差(immortal time bias)，也因而產生了處理不死偏差方法 - 複製人研究法(clone-censor-weight approach)，來獲得更正確的結果。本次演講賴教授將會以因果推論作為開頭，帶入模擬臨床試驗與複製人研究法的基本概念，並且藉由幾個實際的案例，來跟大家說明相關的技巧以及結果闡釋。
人工智慧在胰臟醫學影像的應用
演講者：陳柏廷 醫師
人工智能（AI）在醫學上的應用正迅速拓展，為疾病檢測、風險評估及預後判斷形成了潛力無限的助力。利用先進的計算能力和演算法精進，AI通過分析健康大數據和影像學資料，成為醫學研究的完美工具。例如面對胰臟疾病這樣的複雜疾病時，機器學習和深度學習成為推動醫學研究的主導方法論，可透過多面向數據分析，精準診斷胰臟疾病和擬定適當治療決策流程。
在胰腺癌的檢測上，利用546名胰腺癌患者和733名健康對照組的顯影劑電腦斷層影像資料，我們開發了一個深度學習診斷工具。通過內部驗證，該診斷工具展示出89.9%的敏感性和95.9%的特異性，與放射科醫師的表現（96.1%，P = .11）相當。在臺灣多家機構的1473項CT研究的外部驗證中，展示出89.7%的敏感性和92.8%的特異性，對於小於2厘米的病灶，敏感性更是達到了顯著的74.7%。這些發現凸顯了AI驅動方法在提升胰腺癌檢測方面的潛力，並為改善臨床結果帶來了希望。本次演講將深入探討人工智能如何在胰腺癌檢測中創造突破，並展望AI技術如何繼續改變醫療實踐，為病人帶來更準確的診斷和更好的治療結果。
傾向分數方法在大型資料庫的應用
演講者：黃暉凱 醫師
在本次演講中，講者將介紹執行次級資料庫研究時，如何利用傾向分數方法控制干擾因子，以及該方法在模擬目標臨床試驗方面的應用。此外，講者將分享使用此研究方法時所面臨的可能挑戰，特別是在將研究論文投稿至學術期刊進行同行評審時可能遇到的問題，並提出實用的建議和應對策略。