研究方向
生物資訊暨資料探勘
以多體學、資料探勘與模型化方法，連結自體免疫疾病、中醫辨證與客觀量測平台。
我的觀點
我對生物資訊的興趣，不只是把它當成分析工具，而是把它視為一座橋：一端連著臨床複雜現象，另一端連著分子層次的訊號與模型。尤其在修格蘭氏症、乾眼症與中醫辨證這樣高度異質的主題上，沒有資料探勘與多體學方法，很難真正往前走。
我最重視的研究重點
異質性是關鍵
自體免疫疾病與中醫辨證都不是單一路徑，必須用更能處理複雜性的工具。
多模態資料整合
我重視 HRV、舌診、症狀量表、蛋白質體、轉錄體與外泌體如何放在一起看。
從相關走向解釋
資料探勘不應只是找關聯，更要幫助我們提出可驗證的機制假說。
建立未來平台
這個方向對我來說是 AIDDES 往 AI 與智慧醫療延伸的基礎。
代表論文
Genotyping of human neutrophil antigens from whole genome sequencing data (2013)反映我很早就開始接觸基因體與序列資料分析。
Quantitative assessment of mitochondrial DNA copies from whole genome sequencing (2012)顯示我在資料分析與分子層次問題上的早期訓練。
Unveiling the Age-Related Dynamics in Sjögren's Syndrome (2024)較近期則把資料分析帶回到修格蘭氏症與 HRV。
代表計畫
我把與這個主題直接相關的計畫逐筆列出，包括國科會與院內計畫。每一個計畫都獨立成一列，不合併。
NSTC 113-2320-B-A49-029結合 exosome-miRNA 與 transcriptome profiling國科會計畫
V114C-078以外泌體蛋白質體分析免疫調控訊號院內計畫
V115C-111中藥茶包 TBDESJS 於脂質代謝與免疫反應平台之應用院內計畫
V108B-031把 DNA exome、證型、舌診與脈診放進同一平台院內計畫
V109B-034整合功能性蛋白質體學及口腔微生物菌相院內計畫
教學連結
跨領域工作坊：智慧醫療在中醫客觀標準化之應用這是我很重視的教學與研究交會點。
專欄：AI時代下醫學的挑戰、機遇與未來反思也能看見我如何思考資料與 AI 進入醫療。
相關影音連結
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相關連結
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