在AI快速發展、深刻影響各行各業的背景下，如何運用數位科技突破既有框架，已成為學術研究與產業發展的重要課題。面對醫療與生命科學領域日益複雜的問題，跨領域合作與資料導向的研究模式正逐漸成為主流。

　　本次中山大學資訊管理學系特別邀請成功大學細胞生物與解剖學研究所吳彥廷教授，蒞臨分享主題為「再生的演算法：從台灣水鹿基因看未來醫療與 AI」的專題演講。講座內容聚焦於基因研究、再生醫學與人工智慧之間的交會，並探討 AI 如何在未來醫療研究中扮演關鍵角色。

抑制與再生：在壓力中演化出的基因特性

　　吳教授以台灣水鹿的生物特性作為切入點，說明水鹿在高度壓力環境下所展現的獨特適應能力。演講中提到，養鹿過程中最重要的不僅是技術，更包含對動物行為的理解與耐心。水鹿外表溫馴，實際上具備相當程度的攻擊性，顯示其在生存競爭中所發展出的防禦與適應機制。

　　此外，鹿產業目前亦面臨市場與行銷上的困境，隨著食用鹿茸的人口逐漸減少，相關功效與價值未能被大眾充分理解，成為產業發展的一大挑戰。然而，水鹿具備能與腫瘤細胞共存的生理特性，使其在再生醫學與癌症研究中具有重要研究潛力。

從水鹿基因出發的研究動機與方法

　　吳教授指出，選擇台灣水鹿作為研究對象，主要原因在於其為台灣特有種，具有高度的獨特性，相關研究成果不易被國外研究團隊複製，有助於產出具原創價值的科學發現。研究團隊希望透過基因層面的分析，理解水鹿如何適應台灣環境，以及不同基因之間的交互影響。

　　為完成此一研究目標，基因定序成為不可或缺的關鍵技術。基因定序的目的在於完整擷取並重構生物體的 DNA 序列，建立其完整基因體。在缺乏 AI 輔助的年代，基因定序多仰賴傳統統計方法與大量嘗試性的搜尋，不僅效率低落，也需投入龐大的人力與時間成本。演講中亦提及，研究團隊透過分析鹿茸高速生長的特性，進一步比對其與癌細胞增生行為之間的關聯性，作為理解再生與抑制機制的重要線索。

AI 在醫療研究中的關鍵角色

　　隨著人工智慧技術的成熟，AI 已能有效輔助醫療資料的整理、建模與分析，大幅縮短研究所需時間。吳教授指出，AI 具備強大的分類與模式辨識能力，能取代過往高度依賴研究者經驗、效率有限的傳統演算法，使研究流程更加系統化與可量化。

　　在醫學研究方法上，也正逐步從小規模、反覆試驗的模式，轉向大規模探索、高維資料建模與更快速精準的驗證流程。AI 的導入，使醫學研究從經驗導向逐漸邁向可預測、可驗證的資料導向醫學。

面向未來：跨領域合作的必要性

　　演講最後，吳教授強調，雖然仍有部分人對於 AI 輔助醫療決策持保留態度，但 AI 進入醫療領域的趨勢已不可逆。AI 不僅是提升效率的工具，更是串接不同專業領域的重要橋樑。透過跨領域合作，研究人員得以將時間投入於更具價值的問題思考與研究設計，進一步推動醫療與生命科學的發展。

　　本次演講不僅展現 AI 與基因研究結合的實際應用，也引導與會者思考在人工智慧時代下，研究者應具備的跨領域視野與勇氣。