區間設限下評估預測準確度之半參數 Brier Score 架構研究;Semiparametric Brier Score Framework for Evaluating Prediction Accuracy under Interval Censoring

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題名:	區間設限下評估預測準確度之半參數 Brier Score 架構研究;Semiparametric Brier Score Framework for Evaluating Prediction Accuracy under Interval Censoring
作者:	曾議寬
貢獻者:	國立中央大學統計研究所
關鍵詞:	區間設限資料;Brier 分數;Murphy 分解;模型校準度與辨別力;Interval-Censored Data;Brier Score;Murphy Decomposition;Model Calibration & Discrimination
日期:	2026-07-23
上傳時間:	2026-07-27 15:44:17 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	1. 社會與臨床醫療面 (Social & Clinical Impact) • 優化個體化醫療決策：透過精確評估預後模型（如愛滋病發病預測）的準確性，協助醫師與患者制定更精準的治療方針（例如 HAART 療法的啟動時機），進而提升病患的長期存活率與生活品質。 • 公共衛生效益：以台灣愛滋病隊列資料（Taiwan AIDS cohort）進行驗證，能直接為本土重大傳染病管理提供科學實證基礎，協助優化公衛追蹤資源的配置。 2. 經濟與產業發展面 (Economic & Industrial Impact) • 降低新藥與醫材開發成本：在藥物研發過程中，精準的預測評估能減少無效治療的開發投入。本計畫提供的方法可精確量化生物標記（如 CD4 計數）的預測價值，協助藥廠縮短臨床試驗的評估週期。 • 提升健康產業競爭力：精確的風險預測模型是現代「精準醫療」產業的核心。本計畫產出的軟體工具與評估架構，可作為醫療人工智慧（AI）與保險精算產業優化預測算法的標準化基準
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[統計研究所] 研究計畫

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