工研院巨量資訊科技中心和交通大學合作研發視網膜病變自動辨識系統，收集數萬張的影像，藉由Deep Learning Model 達到高辨識準確度；而整合 Medical Images 與 EMR data 更可進一步提升準確度，像這樣的系統就可以推廣應用放在第一線的家醫診所，達到早期診斷早期治療的目標，同時也可以串聯實驗室生理檢測的數據，利用視網膜眼底影像的微血管分析去推估是否有心血管等疾病。

交大曾新穆教授團隊的科技部iDeepCare計畫結合深度機器學習和巨量資料分析技術研發智慧型深層健康照護系統，與國內醫療機構和專家合作，收集各種生醫原始資料建立模型，可實際應用於精準醫療、預防保健、個人化醫療、風險預測等，例如iDeepCare計畫和三總合作用大腸內視鏡影像建立開發大腸息肉AI辨識模型，可輔助醫師病辨別息肉的性質，準確率可以達到96%；另外也和北榮合作心律不整預警系統，預測高風險猝死的布魯蓋達氏症候群心電圖表現，一般內科訓練醫師判斷準確率只有47.5%，透過AI機器可達75%。