臨床實證人工智慧與資料科學研究室

研究室主持人 林嶔 博士

現職
2026/02 至今　國防醫學大學 醫學系 教授
2026/02 至今　國防醫學大學 醫學科技教育中心 主任
2024/06 至今　三軍總醫院 軍陣數位醫療中心 人工智慧核心實驗室 主任

經歷
2021/08–2026/01　國防醫學大學 醫學系 副教授
2019/07–2026/01　國防醫學大學 醫學科技教育中心 副主任
2019/06–2024/06　三軍總醫院 人工智慧暨物聯網中心 技術長
2020/07–2024/05　中華民國航空醫學會 資訊副秘書長
2018/08–2021/07　國防醫學大學 生命科學研究所 助理教授
2017/07–2018/07　國防醫學大學 研究發展室 博士後研究員
2016/08–2018/07　國防醫學大學 公共衛生研究所 兼任助理教授

學術服務
2025/01 至今           npj Digital Medicine 副編輯
2022/05–2024/12　Scientific Reports 編輯委員
2021/11–2023/07　Journal of Personalized Medicine 客座編輯

林嶔博士為資料科學家，長期致力於建立醫療人工智慧的臨床實證標準。其研究整合大規模電子病歷、心電圖、醫學影像與居家感測資料，發展不僅具備高準確度，更能改變臨床決策並改善病人結果的AI系統。
林博士已主持或共同主持超過十項AI隨機對照試驗，研究成果發表於Nature Medicine、NEJM AI、Radiology與Nature Communications等國際頂尖期刊。其團隊所開發之AI-ECG系統已取得TFDA核可與USFDA突破性醫材認定，完成技術移轉，並實際部署於多家醫院與偏鄉社區篩檢計畫。
其核心理念在於將AI視為一種系統性臨床介入，強調從模型預測、醫師行動到病人結果之間的因果路徑，並以嚴謹的臨床試驗與真實世界證據，建立可被信任與長期運作的醫療AI科學。

精選研究

1. Lin CS, Liu WT, Tsai DJ, Lou YS, Chang CH, Lee CC, Fang WH, Wang CC, Chen YY, Lin WS, Cheng CC, Lee CC, Wang CC, Tsai CS, Lin SH, Lin C* (2024, May). AI-enabled electrocardiography alert intervention and all-cause mortality: a pragmatic randomized clinical trial. Nature Medicine, 30(5):1461–1470.
2. Lin C, Liu WT, Chang CH, Lee CC, Hsing SC, Fang WH, Tsai DJ, Chen KC, Lee CH, Cheng CC, Hung YJ, Lin SH, Tsai CS, Lin CS* (2024, Jun). Artificial Intelligence–Powered Rapid Identification of ST-Elevation Myocardial Infarction via Electrocardiogram (ARISE) — A Pragmatic Randomized Controlled Trial. NEJM AI, 1(7):AIoa2400190.
3. Lin C, Tsai DJ, Wang CC, Chao YP, Huang JW, Lin CS, Fang WH* (2024, Jun). Osteoporotic Precise Screening Using Chest Radiography and Artificial Neural Network: The OPSCAN Randomized Controlled Trial. Radiology, 311(3):e231937.
4. Lin C, Lin CS, Chen SJ, Tsai SH, Sung CC, Chen CC, Hsu YJ, Hsu YJ, Lin SH* (2026, Jan). AI-enabled Electrocardiogram Alert for Potassium Imbalance Treatment: A Pragmatic Randomized Controlled Trial. Nature Communications, 17:159.
5. Lin C, Chau T, Lin CS, Shang HS, Fang WH, Lee DJ, Lee CC, Tsai SH, Wang CC, Lin SH* (2022, Jan). Point-of-care artificial intelligence-enabled ECG for dyskalemia: a retrospective cohort analysis for accuracy and outcome prediction. npj Digital Medicine, 5(1):8.
6. Dayan I, Roth HR, Zhong A, Harouni A, Gentili A, Abidin AZ, Liu A, Costa AB, Wood BJ, Tsai CS, Wang CH, Hsu CN, Lee CK, Ruan P, Xu D, Wu D, Huang E, …, Lin C, …, Flores MG*, Li Q (2021, Oct). Federated learning for predicting clinical outcomes in patients with COVID-19. Nature Medicine, 27(10):1735–1743.