目前AI應用於醫療圖像辨識上已有很多成功範例，現階段熱門AI應用為透過分析電子病歷(Electronic Medical Records, EMR)來實踐精準醫療，相較於機器所產生的圖像，電子病歷為開放式的文字資訊，分析技術上更具挑戰，未來醫療資訊收集會延伸至基因、生活型態(如宗教信仰、政黨傾向、飲食習慣等)及環境因素(如空氣品質、濕度、溫度)等數據，相較於電子病歷具有更為海量的資訊，自然需要更高階的技術加以輔助，因此，精準醫療到精準健康的實踐還有很多發展空間。
賴飛羆教授分享近期的研究，其中一項研究基因所開發的工具，曾在2018年獲科技部的未來科技獎，該工具在緊急事件發生時，基因比對及分析的時間可以從原本需兩周的人工分析時間大幅縮短至三天，幫助緊急病患爭取更多寶貴醫療的時間。另成功開發Mviewer系統，幫助醫師判讀變異的基因，透過分析基因預測疾病，成功辨識出關鍵引發疾病的變因，以降低病人疾病復發率，將成功降低疾病復發率作為系統預測準確度的最佳證明。
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