資料探索與品質檢查
檢查缺漏、偏差、重複、標籤分布與潛在洩漏，釐清哪些結論能獲得資料支持。
生物醫療演算法專案經驗分享
從複雜生物資料中，找出 可驗證的關聯。
我在這些落地專案裡做過生物醫療資料清理、探索分析、特徵工程、深度學習建模與實驗評估，涵蓋研究驗證與產業研發場景。
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生物醫療演算法專案經驗分享
我在這些落地專案裡做過生物醫療資料清理、探索分析、特徵工程、深度學習建模與實驗評估，涵蓋研究驗證與產業研發場景。
做過的工作
先理解研究問題與評估指標，再決定模型複雜度；不會為了使用深度學習而使用深度學習。
檢查缺漏、偏差、重複、標籤分布與潛在洩漏，釐清哪些結論能獲得資料支持。
結合序列、結構、實驗條件與領域變數建構特徵，並保留可解釋、可追溯的資料處理流程。
依任務選擇合適的網路架構、損失函數與取樣策略，並透過消融實驗驗證設計。
採用合理的資料切分、交叉驗證與基準模型，避免僅在單次隨機切分中得到過度樂觀的結果。
不只報告單一分數，也分析錯誤樣本、模型邊界及影響結果的關鍵因素。
整理資料處理腳本、訓練程式、模型評估、執行說明和關鍵實驗紀錄。
真實專案解析
競賽要求依醣鏈或分子、蛋白質及實驗濃度，預測 0–1 範圍內的結合比例 Fraction_Bound。本專案持續針對未見蛋白質泛化、強結合樣本稀缺及複雜交互作用三項核心問題迭代。
輸入分子、蛋白質與濃度，輸出結合比例。
專案紀錄中的完整訓練樣本數量。
涵蓋傳統特徵、預訓練雙塔、多塔 GNN 與集成模型。
S11 Public / Private MAE，指標越低越好。
最終採用的概略方案
最佳單一模型並非簡單拼接數個欄位，而是為不同類型的輸入分別建立編碼器，再明確學習醣鏈與蛋白質間的交互作用。
將 GlycanAA 表示為異質圖，以 RGCN、GIN、RelGATv2 多塔擷取拓撲特徵。
使用預訓練 ESM-2 嵌入，保留蛋白質序列中的語意資訊及對未見蛋白質的泛化能力。
加入 1024-bit Morgan 指紋，補充圖神經網路可能未充分擷取的局部結構訊號。
融合濃度特徵，透過低秩雙線性、閘控與深層 MLP 預測 Fraction_Bound。
專案中的關鍵判斷本機 OOF 表現佳不代表線上泛化能力良好。專案發現測試集包含大量訓練時未見的蛋白質，因此降低對已見蛋白質統計特徵的依賴，並採用 ESM-2 序列表徵；同時依蛋白質分組驗證，避免資料洩漏。
應用範例
這些是我實踐過或拆解過的落地場景，具體做法取決於真實資料與研究目標。
結合預測
融合醣鏈表徵、蛋白質序列與實驗情境，處理類別不平衡，並比較不同編碼及網路架構。
輸出：預測模型、驗證指標、關鍵實驗與誤差分析醫療資料
整合臨床指標、時間序列或體學特徵，建立嚴謹的資料切分與外部驗證策略。
輸出：風險模型、校準結果、重要特徵與適用邊界研究分析
針對高維度實驗資料進行降維、分群、差異分析與視覺化，形成可持續驗證的假設。
輸出：分析報告、圖表、程式碼與候選研究方向專案是怎麼做成的 · 專案經驗分享
生物醫療專案通常從研究假設、實驗設計與資料生成機制開始。模型分數只是結果的一部分，更重要的是驗證是否嚴謹、結論能否重現，以及模型會在哪些樣本上失效。
釐清預測對象、實驗單位、標籤來源、批次效應、倫理與資料權限，判斷現有資料能否回答問題。
建立可解釋的基準，依病患、蛋白質、分子或時間合理分組，事先約定指標與外部驗證方式。
迭代特徵、模型與損失函數，依子群、目標區間與困難樣本檢查誤差，而非只看總分。
整理程式碼、環境與實驗紀錄，輸出可審閱報告，並將模型發現轉化為下一輪可驗證的實驗假設。
Kaggle 公開競賽紀錄
1 / 2醣鏈—蛋白質結合預測競賽實作，展現複雜生物資料處理、建模與實驗迭代能力。排名依公開榜單呈現。