學習經驗

我在中山醫學大學就讀時，加入劉玉凡老師的實驗室，開始接觸基因體與生物資訊相關研究，這段經歷讓我建立了從資料到生物學問題的基礎理解。後來在台大與中研院攻讀碩士時，主要專注於次世代定序（NGS）資料分析註解與變異點致病性深度學習模型的建構。這段時間除了累積程式與資料分析的能力，也學會如何把研究問題轉化成可以實際驗證的模型或工具。這樣的背景，讓我在進入產業後能更快銜接 AI 與生醫的應用場景。

職業經驗

畢業後，我加入台灣人工智慧實驗室，從事智慧醫療與 AI 相關產品的開發。剛開始的工作主要在基因分析領域，包括參與 TAIGenomics 基因分析平台的建構、開發變異點註解工具 與 VScore AI 模型，以及建立 GenDiseak 單基因分析平台系統和 pubmedKB AI 文獻搜尋系統。這些產品、專案讓我運用所學的基因體資料處理流程，也累積了從演算法到平台開發的完整經驗。

之後我轉而投入 FedGPT AutoKB 系統與文件解析技術的開發，主要包含向量搜尋、文件解析流程管理系統以及大規模文件解析架構的設計與實作。而後我進一步參與 Agentflow 的進階應用，開始更直接地面對產品端與客戶需求。透過 RAG、AI Copilot 落地至實際場景。這些經驗讓我能將 LLM 技術轉化為客戶可用的解決方案，也累積了跨團隊合作與產品化的能力。希望未來能持續深化生成式 AI 與多代理系統的應用，並結合過去的生醫與 AI 背景，運用這些技術在醫療與知識管理領域創造更大價值。