藥物再利用(drug repurposing)是近年備受關注的領域:與其從零開發新藥,不如尋找既有藥物的新用途。AI 與知識圖譜技術,讓這條路徑出現新的可能。
但從「研究發現潛在關聯」到「成為臨床建議」之間,存在一段漫長且系統性的落差。本專題整理相關文章,說明訊號如何形成、為什麼轉化困難,以及證據分級在其中扮演的角色。
從二甲雙胍的黃斑保護潛力到 AI 驅動的藥物再利用,拆解從研究訊號到臨床落地之間的系統性落差。
藥物再利用(drug repurposing)是近年備受關注的領域:與其從零開發新藥,不如尋找既有藥物的新用途。AI 與知識圖譜技術,讓這條路徑出現新的可能。
但從「研究發現潛在關聯」到「成為臨床建議」之間,存在一段漫長且系統性的落差。本專題整理相關文章,說明訊號如何形成、為什麼轉化困難,以及證據分級在其中扮演的角色。
多項研究發現二甲雙胍可能降低黃斑部病變風險,但從觀察訊號到臨床建議之間,存在一段系統性落差。本文拆解訊號形成機制、老藥新用的結構困境,以及 TwTxGNN 如何透過五級證據分類縮短這段距離。
AI醫療進入偏鄉常被視為科技平權的象徵,但偏鄉缺的從來不是一台機器,而是整體醫療可近性的系統性缺口。本文從問題根因分析AI在偏鄉醫療中的真實角色,並提供判斷框架。
老藥新用工具給的是預測分數,研究人員需要的是可判斷的證據脈絡。本文拆解從 AI 候選生成到 EHR 整合的四步驗證流程,說明什麼條件才算真正進入臨床工作流。