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INTERDISCIPLINARY LEARNING
醫師協同教學與跨領域合作

當數學遇見醫學,人工智慧便有了更多改變世界的可能。 東海大學智慧計算暨應用數學系結合臨床醫師的專業知識, 透過跨領域課程與專題研究,引導學生運用數學建模、 資料分析及人工智慧技術,探索智慧醫療與健康科技的應用。

智慧醫療 人工智慧 醫療數據分析 跨領域專題
跨領域教學理念

隨著人工智慧與大數據技術快速發展,數學的應用早已 不再侷限於傳統科學與工程領域。從醫學影像辨識、 臨床資料分析到疾病風險評估,數學與資料科學正逐步 成為智慧醫療發展的重要基礎。

本系透過醫師參與協同教學,將臨床經驗與數學、 程式設計、統計分析及機器學習相互結合, 使學生不僅學習理論,更能認識真實醫療問題, 培養跨領域溝通、問題分析及研究實作能力。

醫師專業介紹
臨床醫學 × 學術研究 × 跨領域教學
邱百誼 醫師
神經內科專業醫師|醫療跨領域協同教學

現任秀傳紀念醫院神經內科主任、 秀傳紀念醫院失智共照中心主任, 並擔任秀傳國際失智與動作障礙診療中心主任。

具備神經內科臨床診療、失智症照護及學術研究經驗, 並擔任東海大學應用數學系兼任助理教授, 致力於促進臨床醫學知識與高等教育的交流。

學歷背景
  • 中國醫藥大學醫學士
  • 中山醫學大學醫學研究所博士
學術與專業經歷
  • 教育部部定助理教授
  • 台灣臨床失智症學會理事
  • 中華民國失智者照顧協會理事長
  • 曾任中國醫藥大學附設醫院神經部主治醫師
  • 曾任台中林新醫院神經內科主任
臨床專長

老年失智症、巴金森症、腦中風、癲癇、 動作障礙、記憶功能障礙、語言功能障礙、 頭痛頭暈及其他認知或行為異常等神經系統疾病。

特色課程|失智症與人工智慧

本課程以認知功能障礙與失智症為主要研究主題, 結合臨床醫學、數學分析、資料科學及人工智慧, 引導學生從疾病基礎知識出發,逐步理解醫療資料的 特性,並探索機器學習在醫學研究中的應用。

01|認識失智症與認知障礙

由醫師介紹認知功能障礙的定義、分類、 可能成因、危險因子及臨床表徵, 建立理解醫療問題所需的基礎知識。

02|臨床評估與醫療資料

認識臨床評估方法及診斷流程, 了解醫療數據的來源、特性與分析需求, 建立跨領域資料判讀觀念。

03|AI 與醫學影像分析

探討如何運用程式設計、資料處理與 機器學習方法,分析 MRI 等醫學影像 及認知障礙相關資料。

04|研究專題與成果發表

透過分組研究,練習資料整理、分析方法選擇、 研究結果解釋及專題報告, 培養團隊合作與學術表達能力。

學生跨領域專題研究方向
MRI 醫學影像分析

探討腦部結構與功能影像資料, 學習運用數學與人工智慧方法, 分析醫學影像中的資訊及特徵。

失智症臨床資料分析

運用統計分析及機器學習方法, 探索失智症相關資料中的模式、 變數關聯與潛在研究問題。

醫療研究成果整合

學習研究主題規劃、資料分析、 成果視覺化與研究報告撰寫, 並以學術發表作為進階學習方向。

數學背景的學生,未來可以做什麼?

數學與人工智慧能力,並不侷限於單一領域,而是能在不同產業中持續發揮影響力的核心能力。從資料分析、模型建構到問題預測,這些能力都能協助我們更精準地理解複雜現象,並提出具體可行的解決方法。

透過醫療相關課程、醫師協同教學與專題實作訓練,學生將有機會從真實案例出發,逐步理解醫療場域中的實際需求,也在學習過程中看見數學與人工智慧如何被應用於疾病風險評估、醫療資料分析、影像辨識、智慧照護與臨床決策輔助等方向。

這樣的訓練不只是拓展學生對未來職涯的想像,更能幫助學生建立跨領域應用的視野。未來無論投入醫療科技、人工智慧、資料科學、生物資訊、精準健康或其他相關產業,都能以扎實的數理基礎與分析能力,持續延伸出更寬廣的發展可能。

醫療資料分析

運用統計、程式設計與資料科學方法, 協助分析健康與醫療相關數據。

AI 醫學影像技術

結合影像處理、數學建模及深度學習, 參與醫學影像分析技術的研究與開發。

智慧醫療科技

探索醫療資訊系統、健康科技、 智慧輔助工具及相關技術應用。

跨領域研究與升學

延伸至資料科學、人工智慧、 生物資訊及醫療資訊等領域, 持續發展專業研究能力。

我們希望學生帶走的能力

跨領域學習的價值,從來不只是學會操作人工智慧工具,或掌握某一項技術而已。更重要的是,學生能真正走進不同專業領域的現場,理解問題背後的脈絡與需求,並學會用數學的眼光觀察世界、用資料分析的方法驗證想法,將原本抽象的數理知識,轉化為能解決實際問題的研究能力。

本系希望學生不只是「學會知識」,更能在學習過程中看見知識被應用的意義。透過醫師協同教學與專題實作,學生將有機會接觸真實情境中的問題,從討論、分析到驗證,一步步培養扎實的數理基礎、資料判讀能力、跨領域溝通能力與研究思維。

我們期待每一位學生,都能在這樣的學習歷程中找到自己的方向:無論未來選擇升學深造、投入研究,或走向醫療科技、資料科學、人工智慧與各種多元職涯,都能帶著清楚的問題意識、穩健的分析能力,以及面對未知挑戰的勇氣,走得更遠、更踏實。