摘要或動機

目的：在台灣，胰臟癌雖非癌症發生數最高，但85%為末期，五年存活率小於5%，有癌王之稱。如何早期偵測胰臟癌風險，一直是醫療上的重大議題。本研究運用時間矩陣搭配深度學習進行大量變數之胰臟癌風險偵測。 方法：健保資料庫收集國人疾病、用藥等結構化資料，可藉此反映每人健康狀態。將三年內診斷與藥物碼轉為時間矩陣，以卷積神經網路訓練，訓練組與測試組比例為9:1。 結果：共計案例組1095名及對照組10950名，訓練後測試組表現之AUROC(area under the receiver operating characteristiccurve)為0.937，六十歲以上及以下AUROC分別為0.846及0.897。 結論：結論：能將診斷、藥物、時間轉成矩陣，是以疾病軌跡預測胰臟癌風險，且能找到新特徵，未來搭配健康存摺，為低成本、快速、大量的胰臟癌數位快篩。