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德國聯邦教育與研究部(BMBF)透過跨部會、多元化政策工具與系統性的資源投入，全面推動AI在醫療保健與癌症研究領域的創新應用，其代表性計畫包含聚焦癌症研究的數據分析與共享新理論方法、強化生命科學研究機構在醫療AI應用能力，建立「數位進展健康中心」促進跨機構數據共享與創新，以及擴增「德國國家腫瘤中心」研究據點，形成全國癌症研究網絡等。在具體落實面，德國亦已成功建立多種創新研究模式，透過數據馬拉松競賽推動肺癌治療創新，利用聯邦學習技術開發胰臟癌個人化治療預測系統，應用「群體學習」與生成合成數據解決腎臟腫瘤研究的數據隱私與共享難題等，充分展現AI技術在突破醫療數據孤島、解決稀缺數據問題、平衡隱私保護與研究共享需求等方面的關鍵作用，為智慧醫療領域帶來重大創新潛力。

【內容大綱】

• 一、前言
• 二、國家十年抗癌計畫
  • (一)組織架構-策略團與工作小組
  • (二)核心主題挑戰與任務
• 三、人工智慧帶動的機會與挑戰
  • (一)AI應用於健康醫療與藥物開發之機會與挑戰：
  • (二)AI賦能的癌症研究推動計畫工具：
• 四、研發計畫案例分析
  • (一)「癌症研究的數據分析與共享新理論方法」計畫
  • (二)「大挑戰Grand Challenge」計畫
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• 參考文獻