科室介紹
大事記
Time Line中國附醫臨床數據分析雲「iHi海雲平台」正式上線
參與急重症智慧醫療數據松獲最佳視覺化獎
學術論文「Association Between Preoperative Blood Glucose Level and Hospital Length of Stay for Patients Undergoing Appendectomy or Laparoscopic Cholecystectomy」獲知名期刊Diabetes Care接受並發行
郭主任擔任中醫大影響力講座-唐鳳政委之「大健康產業的數位社會創新」論壇與談人
臺中市醫師公會會刊臺中醫林之封面故事邀稿「大數據串接智能醫療鏈」(第108期,第20-22頁;出刊日2020.10)
郭主任受邀至台灣人工智慧學校醫療專班演講「醫療大數據的製程與品質」
郭主任受邀至台灣人工智慧學校台中分校人人都該懂的AI巡禮班演講「影像及訊號處理在醫學上的應用」
張仕妮生統師受邀新北市智慧城市辦公室邀請,於焦點團體專家座談會分享「醫療大數據的全幅應用」
與亞洲大學之「強腎鏈」合作,獲科技部臨床資料庫與AI之跨域開發及加值應用計畫補助
全國第一醫療資料個資去識別ISO/CNS雙認證通過
郭主任受邀至台灣人工智慧學校台中分校經理人班演講「人工智慧的產業應用—醫療」
與新加坡腹膜透析產業AWAK合作簽約
郭主任受邀至台灣人工智慧學校台中分校經理人班演講「人工智慧於醫療產業所面臨之挑戰與機會」
大數據中心Grand Round全院演講開辦
大數據中心團隊獲台灣人工智慧學校智慧醫療專班之「智慧醫療創意競賽」第二名及佳作
醫療影像標註平台建置
急性腎損傷防護網臨床確效研究獲科技部計畫補助
全台PM2.5 暴露地圖建置
與美國Stanford University合作簽約
中國醫訊封面故事專訪「開創AI醫療新未來,本院大數據中心火力全開」(第190期,第6-10頁; 出刊日2019.05.01)
首創腎臟超音波預測慢性腎病之人工智能,台灣首篇發表於Nature Digital Medicine國際知名期刊
中天調查報告AI系列影片介紹「AI預測洗腎機率準確度9成」 (播出日2019.03.10)
今周刊專訪「庶民AI大爆發」封面故事系列 (第1153期; 出刊日2019.01.28)
郭副主任受邀社團法人台灣病歷資訊管理學會舉辦之107年度電子病歷精進研討會─運用與發展演講「醫療大數據與永續健保」
郭副主任受邀至台北榮總健康及生醫大數據研討會演講「大數據與臨床應用之核心概念與最新進展」
參與美國感染醫學會之「2018 IDWeek」展出
亞洲唯一受選為美國腎臟醫學年會之特色研究中心,並於美國「Kidney Week會議」展出中心介紹影片
The Big Data Center of CMUH holds the high-quality medical data, including structured and unstructured data, and is capable to expend the value of these data by integratingit to the universal Taiwan’s National Health Insurance Database, the government-based registry data,and the environmental data.With these high dimensional and high-quality data, we can extract and generate real-world evidence for clinical practice and health policy-making.
Take the renal medicine at CMUH as examples. Wenow can use the serial repeated measurement ofeGFR to track the disease course and predict patients’ risk of developing adverse outcomes for each patient who received care at our hospital.
One example is the CKD Vigilant Information System. We found the first year eGFR variability is very useful in predicting the disease progression, CVD, and mortality for patients receiving CKD care in our hospital. Wedevelop a real-time automated risk alarming system to help nephrologist’s everyday practice.
Another example is the Acute Kidney Injury Detection System (AKIDS). We link our on-sitedata with the on-cloud national datatoobtain the complete health information. Then we develop a detection algorithm to screen forAKI and make referral recommendation for every outpatient in our hospital.Our system can also help identify the window for clinicians to avoid nephrotoxic agents in patients with AKI.