臺北醫學大學管理學院大數據科技及管理研究所張詠淳副教授，指導學生林聖傑、陳敏楨、陳靖儒同學於2021年5月至7月期間，參加教育部舉辦的「全國大專校院人工智慧競賽」（AI CUP）—醫病訊息決策與對話語料分析競賽，從368隊參賽隊伍中脫穎而出，榮獲得第2名以及創意獎兩項殊榮。
AI CUP是一個由教育部在人工智慧共創平臺AIdea推動的全國性競賽，希望透過此平臺的共創機制，於產學界聚焦研發題目並提升產業價值，於業界可以取得最佳解決方案。本次競賽吸引來自全國大專院校、高中職在學生以及業界人士共368支隊伍參賽，競爭相當激烈，也顯示出學界與業界對於使用數據分析、模型預測以及人工智慧解決醫療相關議題的高度重視與迫切需求。【上圖：團隊成員合影，左起陳敏楨同學、林聖傑同學、張詠淳老師、陳靖儒同學】
本次競賽包含兩項任務：1.決策預判與風險評估；2.醫病問答。其中，醫病的門診互動提供了大量且珍貴的資訊，希望藉由醫病對話紀錄，為醫療人員建立即時的決策輔助系統。本團隊使用自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術來處理對話內容，此外，由於文本的獨特性與複雜性，資料前處理時將醫療專業人員的對話與病患及家屬的對話分開擷取，如此可更加細緻的處理文本並獲得更多訊息特徵，此為亮點一。
在建立模型時，於「決策預判與風險評估任務」中使用ColumnTransformer以及K-fold cross validation訓練了超過100種模型，最後使用Ensemble Learning的方式產生預測結果。於「醫病問答任務」中，團隊開發了「STSBERT」演算法，用以計算文章與對話問句及答案選項間的相似度，能快速篩選出文本中的關鍵句子，並解決文本過長導致模型預測不佳的問題。接著使用BertForMultipleChoice與K-fold cross validation訓練模型，最後再用Ensemble Learning的方式產生預測結果，為亮點二。
本次競賽中，相較於其他參賽隊伍，張詠淳老師團隊提出的方法與創意亮點可以有效提升模型的預測能力，並匯集大量的實驗最合適的模型，最終在眾多的參賽隊伍中脫穎而出。競賽過程中經歷的挫折、一起熬夜寫程式以及彼此間的互相勉勵，使得老師與學生們培養出更深刻的團隊合作能力以及革命情感。此次競賽的成果也可以應用於其他領域的相關議題，期許未來能發展出更多新技術，使其應用於臨床，提供醫療人員最即時的決策輔助。（文/管理學院）
