演讲主题：数位转型：大数据与人工智慧引领的临床试验变革
讲者: 林士睿博士 美國Stanford 大学生物医学资讯博士
时间: 2026年5月5日 (二) 14:00-16:00
地点: 管理大楼11楼-AI讲堂
直播连结: 或
掃描海報 QR code
讲者簡介:
林士睿博士毕业於台大资讯工程学系/研究所取得学士和硕士学位，并在美国Stanford 大学完成统计硕士及生物医学资讯博士学位。林博士对将人工智慧和资讯科技运用在生物医学特别有热忱。在Stanford時，他致力於透過電腦模型虛擬病人，運用模擬臨床試驗
，以評估乳癌及肺癌篩檢的成效。之後林博士在羅氏藥廠 (Roche / Genentech) 从事癌症治疗新药的研发工作已有十五年，同时致力参与并领导跨领域的临床医学的研究合作。
演讲大纲:
随机对照试验（RCTs）长期以来一直是临床研究的最具可信度的研究方法；然而，这类试验也面临显着挑战，包括高昂成本、漫长的时程，以及伦理或可行性上的限制。大数据与人工智慧（AI）时代的到来，為解决这些难题提供了契机。透过整合试验外的真实世界数据（Real-world data）——如电子病歷、保险资料库及疾病登录系统——可补足随机对照试验的不足，有效降低研究成本、提高受试者招募的可行性并缩短时程，对於急需医疗研究的罕见疾病尤為重要。同时，人工智慧驱动的模型能预测病患预后，并在传统随机对照试验不可行性或违背伦理的情况下，透过模拟「虚拟病患」进行合成临床试验（Synthetic clinical trials）以评估干预措施。
本演讲将分享两个案例研究：(1) 提出一种创新的「动态借用」（Dynamic borrowing）方法，整合外部数据以提升研究效率，同时极小化选择偏差并维持试验的可信度；(2) 运用虚拟病患与合成临床试验评估癌症筛检计画的成效。相关研究结果已纳入美国国家癌症研究所（NCI）的癌症干预及监测模型网路（CISNET），并实质影响了美国与台湾的乳癌筛检建议指引。
※本活动无需报名