本所教學特色：

隨著時代巨輪的快速轉動，健康資料累積的速度與數量均已經遠遠超過過去的總和，尤其在各國競相成立的人體資料庫研究上，如何面對這些大量累積的健康資料，已成為迫切待解決的議題。舉例來說，基因研究從二十年前在單一個體上僅能檢測數個基因，進化到開始可以利用微陣列檢測數百亦或數千個基因，到近十年間最重要的次世代定序技術可以在很短的時間內一次性的檢測數萬個基因。檢測標的基因的數量大幅增加，不僅僅是在檢定次數大幅提升上帶入的偽陽性問題，更有許多傳統方法無法在可接受的時間內將所有的變數分析完成，針對新型的基因資料開發新式分析與整合演算法是當今重要的目標。除基因研究之外，通訊技術的大幅度進展，也讓生醫領域可以透過穿戴式裝置獲得大量且長期的個體追蹤數據，這些在過去傳統研究上難以達成的資料收集模式均已變為可能，但如何有效率且正確的分析此類新型態的健康資料是一個棘手的問題。電腦科技也讓當代的健康資料研究產生了重要的質性變化，面對大量的健康資料累積與研究報告，我們不僅可以藉由統合分析找到不同資料間的相同點，也可以嘗試利用各式的因果關係推論方法找到健康議題相關的重要因素。最後，在面對健康體系大幅度增加的影像、語音甚至到非結構的文字檔案，機器學習方法與人工智慧的導入將是提升分析效能的重要切入口，整合起這些資料，我們相信可以對提早篩檢出疾病以及病患存活預測作出更好的貢獻。總結而言，在這健康資料型態與數量均有大幅度變化的時代，我們認為從流預所生統組轉型為健統所將能夠更有效的進行資源分配，並對健康資料問題提供更佳的拓析方法。

114學年度碩士班/博士班甄試報名期間：

2024年10月03日(四)至2024年10月10日(四)午夜12:00止

備註：備審資料上傳截止時間，延後至10月11日(五)下午5時止。

報名方式：

臺灣大學統一辦理114學年度碩士班甄試。

l  碩士班

  教務處公告碩士班甄試報名網址：https://exam.aca.ntu.edu.tw/graf/

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