黃楷智
運用空間組學與深度學習技術，全面解碼組織微環境。
橫跨電機工程與計算生物學：透過多模態數據整合與轉譯醫學洞察，全面推動精準醫療的前沿創新。
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黃楷智（Kai-Chih Huang) 博士是一位專精於精準醫療與轉譯醫學的資深計算生物學家。
他擁有國立臺灣大學電機工程學士學位以及波士頓大學生物醫學工程博士學位，在生物資訊學、空間組學及深度學習演算法開發領域累積了超過12年的跨領域深厚經驗。
黃博士擅長整合單細胞數據、數位病理影像與前沿機器學習模型，用以構建全方位的整合組織圖譜並提煉出核心的轉譯醫學洞察。他致力於跨學科的高效溝通，並憑藉其頂尖的專業知識，全面支援早期藥物研發、治療靶點識別以及臨床患者的精準分層保護。
專業經歷
於輝瑞（Pfizer I&I）主導前沿空間組學研究，並為空間轉錄組學、空間蛋白質組學及數位病理學開發先進的分析流程。
負責主導空間生物學演算法與圖神經網路（GNN）模型的建構，用以繪製多種自體免疫適應症的整合組織圖譜。
自臨床活檢數據集與數位病理影像中提煉核心轉譯醫學洞察，用以識別導致治療無反應的空間關鍵決定因素。
代表輝瑞實地參與高規格的生技產業聯盟會議，包括美國國立衛生研究院生醫卓越基金（FNIH AMP-AIM）。
優化計算平台與深度學習架構（例如 DeepNeurite），全面加速新藥靶點識別與結構病理學的定量分析流程。
學歷背景
波士頓大學 (Boston University)，生物醫學工程博士
波士頓大學 (Boston University)，生物醫學工程碩士
國立臺灣大學 (National Taiwan University)，電機工程學士
專業旅程
黃楷智博士是一位對科學充滿熱忱的專家，專精於精準醫療與反向轉譯醫學領域。他擁有超過12年的跨領域協作經驗，長期與生物學家緊密合作，並專長於處理極其複雜的高維度數據處理。
他的學術旅程始於國立臺灣大學，並取得電機工程學士學位。隨後，他前往美國波士頓大學深造，順利榮獲生物醫學工程碩士與博士學位。在學術研究階段，他成功開發出當時世界領先、速度最快的免標記化學影像流式細胞術系統——實現每秒高達100個細胞的高通量檢測能力，並運用該系統進行高內涵篩選、成功識別出抗藥性癌細胞的關鍵生物標記物。這項成果完美展現了他在光學成像、影像處理與機器學習領域的深厚根基。
畢業後，他以計算生物學平台科學家的身份投身生物技術與製藥產業，利用單細胞RNA定序技術（scRNA-seq）與深度學習模型，深度剖析腫瘤微環境以及神經與癌症之間的交互作用。目前，他在全球頂尖跨國藥廠的炎症與免疫（I&I）部門擔任資深計算生物學家，帶領團隊運用先進的空間組學與數位病理學技術，全面推動新藥研發、臨床患者 stratified 分層策略以及反向轉譯醫學。黃博士具備橫跨生物資訊分析、深度學習演算法開發與跨部門高效溝通的獨特跨領域技能，並持續致力於引領下一代精準醫療的創新與發展。
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