本技術開發具突破性的人工智慧風險評估系統，專為我國及全球漢人族群設計，整合全基因體、醫學影像與臨床資料，建立第二型糖尿病（Type 2 Diabetes, T2D）風險計算機，提供高精準度之個人化風險評估與預防決策。系統以臺灣人體生物資料庫超過六萬八千人之健康大數據進行訓練，融合多基因風險分數（PRS）與多影像風險分數（MRS），整體預測準確度（AUC）達0.95，顯著優於國際既有模型。此系統可精準辨識高風險族群，支援臨床介入、健康管理與保險風險評估，具商業化與國際推廣潛力，並呼應聯合國永續發展目標SDG 3、10與17，展現臺灣於預防醫學與人工智慧應用領域之研發能量與國際影響力。
本智慧應用系統為全球首創，整合電子病歷、基因資料與醫學影像之第二型糖尿病精準風險評估系統，並採用 SMART on FHIR 資料交換機制，可無縫串接醫療資訊系統。系統操作流程簡便，可自動讀取就診者基本資料與檢驗數據，人工智慧模型於三秒內完成運算，即時呈現個人化風險等級與圖表分析結果，可搭配衛教諮詢以協助臨床決策與病患溝通。本系統的內容與應用場域： （一）技術架構：前端採用 JavaScript 開發響應式網頁介面，符合無障礙設計規範，支援多裝置。後端以 RESTful API 架構為核心，完整支援 FHIR R4 標準，涵蓋 Patient、Observation等資源，確保與各式電子病歷系統的高度互通性，並提供生成PDF報告下載，方便使用者保存。 （二）系統核心：核心的AI風險評估引擎是以「臺灣人體生物資料庫」六萬八千名參與者之大數據進行訓練，並採用針對臺灣及漢人族群最佳化之基因晶片，相較以歐美族群為主的模型有更高準確性。透過 XGBoost 演算法，整合人口統計資料、基因標記與醫學影像等多模態醫檢數據，T2D 風險預測效能 AUC 高達 0.95，顯著優於國際標準。此系統核心技術已發表於國際頂尖期刊 Nature Communications，並獲國科會未來科技獎及國家新創獎肯定，具備堅實的科學與臨床基礎。 （三）AI運算與視覺呈現設計：系統採用漸進式功能架構。基礎版僅需讀取年齡、性別及糖尿病家族史等常規電子病歷資料，即可即時計算個人未來三、五與七年的糖尿病發生風險，並以直觀儀表板呈現風險機率及與同齡族群之相對比較。進階版可整合醫院的 PACS 系統中的多模態醫學影像（如腹部超音波、骨密度檢查、心電圖與頸動脈超音波），建立多影像風險分數（MRS），並結合基因資料建構多基因風險分數（PRS），提供先天遺傳風險評估。可依各層級醫療機構需求選擇適合的使用模式。隨資料持續更新進行風險動態監測，作為醫護與遺傳諮詢介入和評估之依據。 本系統的應用場域：涵蓋健檢中心和醫學中心等。透過本系統協助提早辨識 T2D 高風險或前期的族群，及早進行生活型態與臨床照護介入，降低高風險族群未來罹病風險或發生率。將預防與健康照護的有限資源精準投入最需要的對象，提升整體醫療效益，實踐預防勝於治療之預防醫學健康照護策略。 https://t2d.duckdns.org/
