計畫摘要
本計畫聚焦於結合人工智慧與多模態數據分析技術， 開發腦腫瘤智慧醫療輔助系統， 實現腦腫瘤之精準影像分區與存活時間預測。 面對惡性腦腫瘤發病率逐年攀升的醫療挑戰， 本研究透過深度學習模型強化腫瘤影像解析能力， 作為臨床診斷、預後評估與治療決策的重要輔助依據， 期望為台灣智慧醫療發展提供具示範性的研究成果。
場域連結與教學實踐
本計畫以國立高雄師範大學電機工程學系為實踐場域， 結合「人工智慧與機器學習概論」課程， 將腦腫瘤智慧醫療研究導入教學與專題實作。 學生透過醫學影像資料分析與深度學習模型訓練， 實際參與腦腫瘤分區與預測模型之建構， 並透過跨校合作與業界講座， 強化人工智慧於醫療應用之實務連結。
教學創新與教師社群
本計畫以智慧醫療應用為導向推動教學創新， 系統性將人工智慧與機器學習研究成果融入課程設計。 教師透過跨校合作與專題指導， 整合醫學影像分析、深度學習模型與臨床應用情境， 並邀請產業與醫療領域專家進行講座分享， 形成教學與研究交流之教師社群， 持續優化課程內容與教學成效。
執行成果
計畫執行期間，完成結合深度學習與多模態資料分析之腦部醫學影像研究， 成功建立腦腫瘤精準分區與預測模型， 並顯著提升影像分析之準確度。 研究成果已融入課程教學， 引導學生進行醫療影像分析與模型訓練實作。 同時透過跨校合作與專業講座， 促進師生對智慧醫療應用的理解。 相關研究成果已完成中英文論文撰寫， 並投稿 SCIE 期刊發表， 具體展現教學、研究與智慧醫療整合之成效。
預期效益
本計畫預期可透過人工智慧技術提升腦腫瘤分區與預後評估之精準度， 協助醫療人員制定個人化治療策略， 改善診斷品質並提升病患生活品質。 同時，智慧醫療輔助平台的建立， 將促進台灣在人工智慧醫療應用領域之研究能量， 降低誤診風險並提升醫療系統整體效能。 本計畫亦可作為其他腫瘤類型智慧診療之參考範例， 推動跨領域合作與智慧醫療之長期發展。