專題討論10：大數據知多少

S10-3
如何應用機器學習於大數據之醫學資料
洪炯宗
中央大學資工系
　　根據中華民國國家發展委員會人口推估 ，我國生育率呈長期下降趨勢，總人口成長由正轉負，將為不可避免之趨勢。109~115年間65歲以上之老年人口幾乎翻倍，經歷曲線中成最快速的上升過程。出生率低、青壯人口下降及人口老化下，護理人力的短缺正衝擊著台灣的醫療環境，造成護理人員處在一個高工作量與高壓力的環境下，台灣護理人員所要照顧的病人數是美國及日本的2-3倍。除了醫療院所外長期照顧中心更是需求增加，台灣於104年6/3完成制定長期照顧服務法，並於106年6/3施行，對於長期照護的人員、制度、都將有所規範。加上勞基法一例一休的變革，對於照護這類需要值班的人力需求更是加重。
　　在台灣人口結構急遽老化下，長照是國家未來必須重要的政策；加上未來東南亞國家不再輸出外勞，護理人力的短缺勢必衝擊著台灣的醫療環境；解決方案之一是使用大量的自動化設施來降低人力的需求。是故結合人工智慧(AI)與機器人幫助醫護人員的自動化醫療、照護設施將是解決方案之一。本演講將介紹目前常用在生物資訊與醫學資訊資料的機器學習方法，最後再用二個案例來實際說明機器學習方法如何用在生物資訊與醫學資訊。