9/7週一
場次時間
六場說明會，任選參加
115 年 9 月 7 日（一）－9 月 18 日（五），時間皆為 12:00–13:00，地點在臺北醫學大學信義校區。可以同時報名不同場次。
9/8週二
9/14週一
9/15週二
9/16週三
9/18週五
限「事前完成報名」且「當天實際報到」的參加者，可獲得餐點一份（數量有限，依各場次報名及報到情形提供），現場報名者依餐點發放情形遞補。
本學期課程
七門課，打好跨域基本功
115-1 學期共開設七門課程，從程式設計基本功一路到人工智慧與生醫資料實作，扎扎實實把你帶進智慧醫療的世界。
離散數學
邏輯、集合、圖論與組合數學，是演算法與資料結構背後的數學基礎。
資料結構與演算法
程式設計基本功，訓練資料結構設計與演算法效能分析能力。
深度學習
神經網絡與深度學習架構，應用於生醫影像與訊號分析。
人工智慧
AI 基礎理論與方法，銜接智慧醫療應用場景。
生醫資料治理
醫療資料隱私、法規與品質管理，跨域合作的重要基礎。
智慧醫療機器學習基礎
機器學習方法應用於臨床與生醫資料的入門實作。
智慧醫療大數據實作與分析
動手處理真實醫療大數據，從清理到分析的完整流程。
專題實例・真實案例
Rare Disease, Real Kid
MVA Hackathon 2026 ｜ Sage Bionetworks × Hugging Face × MVA Society 主辦
🧬 全球已知病例 < 50 人
💰 US$50,000 獎金（Anthropic、AWS 贊助）
📅 徵件至 2026/10/24
這是一個真實存在的孩子與家庭。他罹患「馬賽克變異型非整倍體」（Mosaic Variegated Aneuploidy, MVA）—— 一種全球已知病例不到 50 人的超罕見遺傳疾病，目前沒有公認有效的治療方法，只能仰賴症狀控制。 這個家庭做出了一個非常私人的決定：把孩子的全基因體定序與臨床病史，公開釋出給全世界的研究社群， 希望有人能找到答案。Sage Bionetworks 與 Hugging Face 因此釋出約 85 GB 的真實全基因組（WGS） 與外顯子定序資料，並設計了兩個對應的挑戰賽道，邀請參賽者實際動手分析這個孩子的基因體。
從真實基因體資料出發，橫跨演算法、AI 與臨床知識——這正是智慧醫療跨領域學士學位學程老師們的專長所在，也可能是你未來專題要挑戰的真實題目。
Track 1：基因變異偵測
結合孩子的臨床症狀與基因體資料，預測可能致病的基因變異，提交後即時與臨床已確認的答案比對評分。
Track 2：老藥新用
根據變異所擾亂的生物機制，從既有、已核准的藥物中找出可能的再利用候選藥物，提出具佐證的假說報告。
Track 3：醫院資訊系統與臨床資料庫設計 非比賽賽道
從電子病歷到臨床決策支援，動手打造醫院資訊系統背後的資料庫架構，讓龐雜病歷變得安全、可治理、可分析——這是每一家醫院智慧化都少不了的基礎工程。
Track 4：智慧醫療領域探索 非比賽賽道
從穿戴裝置、醫學影像判讀，到基因體、蛋白體、代謝體等體學分析與微生物分析，再到精準醫療、分子檢測、分子設計與分子活性預測，AI 正在改寫醫療照護與檢測的每個環節。這裡沒有單一標準答案，你可以自由對接感興趣的臨床議題，做出屬於自己的智慧醫療專題。
專題指導老師
四位跨領域師資
四位老師的研究領域，正好就是解決上面這類真實案例所需要的能力——他們會是你專題路上最直接的引路人。
王三源
副教授｜臨床基因體暨蛋白質體學程
生醫訊號處理與分析、機器學習應用、精準醫療數據分析、計算質譜學
葉雨婷
助理教授｜臺北醫學大學資訊長
醫療資訊系統、商業智慧決策支援、健康資訊管理
楊崎
助理教授｜智慧醫療跨領域學士學位學程
AI（深度學習／生成式方法）× 蛋白體學 × 質譜學
杜岳華
助理教授｜智慧醫療跨領域學士學位學程
生物資訊學、基因調控網絡分析、微生物基因組學
立即報名
六場任選，歡迎多場參加
完成事前報名並於當天實際報到，即可獲得餐點一份（數量有限，依各場次報名及報到情形提供），現場報名者依餐點發放情形遞補。
有任何問題請聯繫 iih@tmu.edu.tw
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