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慕尼黑工業大學數位醫學中心上樑 整合AI科技推進精準醫療

德國慕尼黑工業大學(TUM)旗下的 Center for Digital Medicine and Health(數位醫學與健康中心),昨日在慕尼黑舉行上樑儀式,該中心目標整合醫學、電腦科學與人工智慧(AI),將大數據與機器學習應用於疾病診斷、治療與預防,以推動精準、個人化的未來醫療模式。

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黃郁婷

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圖/AI 生成示意圖
圖/AI 生成示意圖

德國慕尼黑工業大學(TUM)旗下的 Center for Digital Medicine and Health(ZDGM),一處致力於整合醫學、電腦科學、數據科學與人工智慧(AI)的跨領域研究樞紐,於昨日在慕尼黑工業大學醫學院暨健康中心(TUM School of Medicine and Health)舉行了上樑儀式,象徵其擴建計畫邁入重要里程碑。該中心將致力於開發數位化醫療解決方案,並轉化為臨床應用,以實現更精準、個人化的未來醫療。

Center for Digital Medicine and Health(ZDGM)的設立,是慕尼黑工業大學醫學院暨健康中心(TUM School of Medicine and Health)擴建的第二階段,將直接延伸現有的Center for Multiple Sclerosis and Neuroscience。ZDGM 的核心目標在於結合基礎 AI 研究與具體的醫療應用,為病患帶來實際效益,重點領域包括心血管醫學、神經學及腫瘤學。中心將處理並分析龐大且多元的醫療數據,範圍涵蓋影像、基因、分子資料、臨床追蹤數據及其他數位健康資訊。

透過機器學習技術,ZDGM 將識別數據中的模式、關聯性與新型生物標誌,以實現疾病的早期檢測、個人化診斷與客製化治療。同時,中心也強調醫療數據使用的安全、隱私保護與責任感。巴伐利亞州科學部長馬庫斯·布盧默(Markus Blume)表示,未來醫學將更精確、個人化且智慧,ZDGM 的建立正是在慕尼黑匯聚頂尖醫學研究與 AI 的理想環境,目標是將數據轉化為更佳的診斷,研究成果提升治療品質。

慕尼黑工業大學(TUM)校長 Thomas F. Hofmann 則指出,ZDGM 體現了該大學結合卓越研究、技術創新與社會責任的使命,透過跨學科的緊密合作,將人類醫學專業知識與數據驅動技術和可信賴的人工智慧結合,以更好地理解、早期發現並個體化治療疾病。ZDGM 主任丹尼爾·魯埃克特(丹尼爾·魯埃克特)也強調,電腦科學家、數學家和醫學研究人員在此地並肩工作,這種密切的跨領域合作,是加速 AI 進展轉化為患者實質改善的關鍵。

該中心建築的亮點之一是「數據觀察站(Data Observatory)」,這是一個用於醫療大數據的可視化工作室。此觀察站將提供沉浸式協作環境,使複雜的數據集、分析結果與模型更易於理解與存取,藉此產生科學洞見、溝通研究發現,並促進各學科間的交流,強化前沿研究、臨床應用與技術發展之間的連結。

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