應用精準醫療模式於類風濕疾病成因探討、共病關係與用藥關係

類風濕性關節炎是一種全身性自體免疫疾病，主要因免疫細胞異常導致患者身體關節組織產生慢性發炎。截至目前為止，類風濕性關節炎的發病原因仍是眾說紛紜，可能病因包含環境、遺傳、壓力與性別等。在醫師與研究學者的多年努力之下，針對類風溼性關節炎疾病的診斷已經相對完整，同時許多類風溼性關節炎的治療藥物亦不斷地在更新與進步。本研究希望透過生物體學(含基因體學和蛋白質體學等)資料，整合病理學、生物學和其他相關資料，使用六種大數據機器學習演算法，包含邏輯迴歸(logistic regression)、支援向量機(support vector machine)、決策樹(decision tree)、隨機森林(random forest)、極限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting)與自適應增強(Adaptive Boosting)等，深入探究類風濕疾病的可能成因、與其他疾病的共病關係與患者的用藥分析。