全球首創以弱監督式多實例學習框架精準解析數位病理影像之基因表現及存活預測
一張百萬像素級的病理切片不僅無法以標準電腦架構處理且可能僅有一個專業的醫師標註，這讓所有的AI模型捉襟見肘。本團隊成功設計全球首創之弱監督式多實例AI學習框架，從百萬像素級病理切片上，完成大腸直腸癌病患基因表現及預後狀況預測任務，並在多個不同世代族群病患資料上成功驗證。
姓名：蔣榮先
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展館別：未來科技館 2024AIoT智慧應用 FK10
所屬代表參展單位：國家科學及技術委員會
主要應用領域：資訊與通訊
智慧學習語言拼字軟體／拼字學習電腦程式、內儲程式之電腦可讀取記錄媒體及內儲程式之可攜式電子裝置
以機器學習法為基礎進行地下水污染的空間地圖繪製與公共衛生管理實務應用：蘭陽平原飲用含砷地下水的健康風險評估空間變異
見微知著：基於極少樣本學習之人工智慧光學檢測影像元件偵測
基於多光譜光源血氧影像偵測之微型化遠端醫療傷口癒合階段辨識系統
技術成熟度：雛型
展示目的：研發成果展示
流通方式：自行洽談
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