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國立陽明交通大學 生物科技學系 鄒協成所指導 張愷玲的 探討JMY104對非酒精性脂肪肝疾病的治療效果 （2021），提出Zhan 1852關鍵因素是什麼，來自於非酒精性脂肪肝疾病、肝臟脂肪變性、非酒精性脂肪肝炎、白介素1受體相關激酶1。
而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 游寶達所指導 張漢呈的 大數據與AI應用於醫學之研究 （2021），提出因為有 大數據、深度學習、佩你安、3D模型、胃癌辨識的重點而找出了 Zhan 1852的解答。
探討JMY104對非酒精性脂肪肝疾病的治療效果
為了解決Zhan 1852 的問題，作者張愷玲 這樣論述：
目錄致謝 i中文摘要 ii英文摘要 iii目錄 iv圖目錄 vi表目錄 vii中英文縮寫對照表 viii1 前言:非酒精性脂肪肝疾病現況與治療 11.1 非酒精性脂肪肝疾病(nonalcoholic fatty liver disease,1.2 使用藥物JMY104治療非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD) 81.3 研究動機與目的 132 實驗材料 153 實驗方法 163.1 實驗動物分組 163.2 非酒精性脂肪肝動物模式建立 173.3 以JMY104 治療非酒精性脂肪肝疾病 173.4 組織切片化學染色方法 183.5 萃取肝臟組織中脂質 193.6 肝臟組織中三酸甘油脂定量分析 20
3.7 肝臟組織中膽固醇定量分析 203.8 血漿生化分析 203.9 次世代定序(Next Generation Sequencing, NGS) 203.10 統計分析 214 結果 224.1 非酒精性脂肪肝疾病動物模型建立 224.2 肝臟中脂肪的分佈情形 264.3 使用JMY104藥物可減少肝臟細胞中脂肪累積 284.4 使用JMY104治療使小鼠體重下降 314.5 使用JMY104治療可以顯著降低肝臟重量 334.6 使用JMY104治療使小鼠副睪脂肪重量呈下降趨勢 354.7 使用JMY104治療可降低肝臟中三酸甘油酯濃度 384.8 高劑量JMY104可降
低肝臟中膽固醇 404.9 高劑量JMY104可改善肝臟發炎相關指標 424.10 高劑量JMY104可降低副睪脂肪細胞中冠狀結構數量 444.11 未治療組小鼠肝臟無明顯纖維化 464.12 肝臟與副睪脂肪的基因與RNA分析 485 討論 506 參考文獻 54
大數據與AI應用於醫學之研究
為了解決Zhan 1852 的問題，作者張漢呈 這樣論述：
大數據改變了我們在任何行業中管理、分析和利用數據的方式。在過去的二十年裡，由於它蘊藏著巨大的潛力，它已成為一個特別令人關注的話題，也是醫療保健應用於變革研究最有希望的領域之一。大數據分析在醫療保健中的應用有很多積極的結果，甚至可以導引出明確的方向以挽救生命。作為待分析資料的醫學大數據不僅具有與其他學科的大數據不同的特徵，其具有隱私、隱密性及去個資化的特徵，且使用醫療大數據必須通過醫院IRB的審核才能取得醫療研究資料，與傳統的臨床流行病學研究方式也有不同，主要透過大量醫療數據取得研究成果。大數據指的是一切事物數字化所產生的大量信息，這些信息通過特定技術進行整合和分析。如果將其應用於醫療保健，它
將使用特定人群的健康數據，並可能有助於預防流行病、治癒疾病、降低成本等。例如，許多專注於醫療保健的業務報告和白皮書都堅持認為，如果正確應用，則大數據可用於保證公共健康、確定和實施適合患者的治療途徑、支持臨床改善、監測醫療保健系統的安全性、確保管理控制並促進醫療保健體係對公眾的責任。本論文專注於運用大數據及AI科技做為本研究之理論基礎，針對醫療院所透過IRB申請，取得醫療資料針對以下三個目標做為本研究之主要研究方向。首先，運用大數據挖掘現有臨床用藥對不同疾病的療效，研究成果提供了膀胱癌患者除了原本的治療用藥方式以外，可以用便宜的醫藥費用達到治療的效果，且研究中發現將佩你安藥品使用於膀胱癌患者可以
延長其壽命，而此發現達到本研究之研究目的。再者，透過大數據尋找潛在病患並且聯繫病患加以治療，找出C型肝炎病患未積極治療之原因，且聯絡其回診接受治療，避免了C型肝炎患者病情進一步惡化而得到好的醫療效果。最後，透過數據結合深度學習提升醫療效率降低成本，研究中透過AI辨識系統，辨識胃癌高達91%準確率，使用3D模型辨識出胃癌病理切片的胃癌位置，提供病理人員更有效率的辨識胃癌，且降低病理辨識的成本。期望對於大數據及AI科技的應用能協助醫院並作出貢獻。