利用機器學習整合多體學資料探索具有潛力之中風後認知功能障礙的生物標記並開發精準預測模型

本計畫將建立中風後認知功能障礙追蹤研究世代，除了收集臨床與影像資料之外，將應用高通量技術於病人的基因體、轉錄體與蛋白質體等多體學數據，透過機器學習演算法找出預測因子並發展精準預測模型，期望有助於中風後認知功能障礙的預防、診斷、預後和治療策略的制定。此外，本計畫藉由處理分析高通量數據，有別於只關注單一面向的傳統研究策略，將展現整合多面向密集資料之科學的新典範，朝向以大數據作為基底的精準智慧醫療方向邁進，以符合國家整體的策略發展目標。