源華智醫獲邀兩大國際生醫大會：AI 藥物再利用的可信度與 EHR 整合成落地關鍵
來源：Google News · 2026年4月30日
新聞重點
台灣生醫 AI 新創源華智醫受邀於 2026 年 5 月兩大國際生醫大會，發表 AI 藥物開發研究成果。此一邀請反映國際學術與產業社群對 AI 輔助藥物再利用領域的高度關注，也顯示台灣在相關技術賽道上正逐漸累積可見度。
議題分析
AI 藥物開發正從學術論文走向產業落地，但結構性挑戰仍未消除。新藥研發耗費動輒十年以上、超過十億美元，促使各方將目光轉向已通過安全驗證的上市藥物，尋找潛在新適應症。然而這條路同樣障礙重重：AI 模型的預測若缺乏文獻佐證，臨床端難以採信；即便預測品質足夠，若無法整合進現有 EHR 工作流程，也只能停留在研究報告層次。此次源華智醫在國際舞台登場，象徵工具可落地性將成為下一波競爭焦點。
TxGNN 老藥新用 的設計觀點
面對 AI 藥物預測「可信度不足、整合難落地」的雙重挑戰，可從預測可信度與臨床可及性兩個層次著手。在可信度上，採雙引擎並行架構以知識圖譜與深度學習相互驗證（#1），每筆預測均附 PubMed 文獻與 ClinicalTrials 試驗數據（#4），讓臨床端可追溯依據而非僅憑模型信心值。在整合路徑上，透過 SMART on FHIR App Gallery 相容 Epic 與 Cerner 等主流 EHR（#5），醫院資訊部門可在合規前提下直接接入，省去另建整合層的成本。資料面涵蓋 30+ 國 FDA 藥品核准現況（#2），研究者可在單一介面跨境比較。
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TxGNN 老藥新用
以哈佛 TxGNN 模型為基礎的老藥新用平台，覆蓋 30+ 國 FDA 藥品；整合 PubMed、ClinicalTrials 證據；上架 SMART on FHIR Gallery、開源於 GitHub。
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