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機器智能與人類行為: 跨領域決策分析於醫療應用

演講摘要

長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用 (decision analytics)。在(非) 結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展,並配合深度跨領域知識整合下,依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中,我們會以多個醫療應用為主軸,分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵:臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作,以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。

講者簡介

李祈均
  • 李祈均 個人網站
  • 清華大學電機工程系 / 助理教授
  • 李祈均目前是國立清華大學電機工程學系助理教授,研究領域橫跨訊號處理與機器學習技術,尤其針對人類行為進行分析、預測及統計建模。他長期著重於運用不同種類的資料檔(文字、聲音、影像等)以研發跨領域,如醫療、教育、心理,相關演算法。他過去擔曾任 ID Analytics 公司旗下 id:a lab 的資料科學家,開發分析信用申請函進行金融信用產品的開發。他目前與榮總、國衛院、長庚、台大、國教院等機構合作研究,針對人類行為進行量化建模與客觀辨識。

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