臺北醫學大學大數據科技及管理研究所所長張詠淳教授，帶領學生團隊參加2025年6月10～13日在日本東京舉行的「第18屆NTCIR國際資訊存取技術評估研討會」，在來自世界各地學術研究機構及跨國企業的隊伍中脫穎而出，不僅勇奪兩項任務的冠軍獎牌，更榮獲兩個最佳獎項，突出表現展露本校團隊在人工智慧醫療領域與自然語言處理技術的深厚實力。
RadNLP 2024是一項專注於放射科報告的自然語言處理任務，被公認為本屆NTCIR競爭最激烈的競賽項目，吸引來自全球48支隊伍實力盡出熱烈參賽。本次競賽團隊主力由北醫管院大數據所的葉文照、刑晏純、張師銓、李子儀、Nitisalapa Timsatid等學生組成，並在臺北醫學大學附設醫院蕭世欣醫師團隊的醫療領域專業支援下，成功在「英文主任務」（English Main Task）賽事脫穎而出，榮獲第1名。
團隊發表的論文〈TMUNLPG3 at the NTCIR-18 RadNLP Task〉詳盡說明如何針對非結構化文本的放射學報告進行準確的肺癌TNM分類，能夠有效地識別文本報告中隱含的分期資訊，並解決按TNM標準來自動分類可能面臨的技術複雜性問題。最終，團隊不僅於研討會現場發表精彩的口頭報告，更榮獲本屆「最佳口頭簡報獎」（Best Oral Presentation Award）。此項佳績不僅彰顯了團隊在放射醫學領域應用人工智慧的領先地位，更在會議現場的口頭發表中展現出高度的專業素養與條理清晰的研究邏輯，廣獲國際評審的肯定。【左圖：北醫管院大數據所RadNLP 2024參賽團隊與日本主辦方合影，左1為張詠淳所長】
此外，應用AI於醫療對話之自然語言處理任務MedNLP-CHAT（Medical Natural Language Processing for AI Chat task），則由楊沛縈、彭子承與葉文照同學組成的北醫管院大數據所團隊，在「日語專家評分」比賽項目勇奪冠軍。團隊發表的論文〈TMUNLPG2 at the NTCIR-18 MedNLP-CHAT Task〉以條理分明、凸顯開發新穎技術的研究重點，並以深具感染力設計的海報輔助說明技術亮點，獲得與會人士的高度關注及認同，榮獲「最佳海報發表獎」（Best Poster Presentation Award）。這些彰顯團隊的研究成果及技術，在處理醫療聊天機器人回應病患問題時，能準確辨識其中是否潛藏醫療、法律或倫理風險，特別是在結合語言理解與醫療知識的專業領域，更能清楚地展現判斷醫療風險的精確度與穩健表現。【右圖：北醫管院大數據所MedNLP-CHAT參賽團隊合影】
楊沛縈同學表示，這是首次參與資料分析國際級競賽，對於能踏出學術研究並實踐技術的第一步，感到無比興奮與期待。「這不僅是一場競賽，更是一個難得的機會，讓我們能夠分享經驗、磨練思維，並與來自世界各地的研究者交流。」她特別指出，應用人工智慧來解決實際醫療現場中的挑戰，是一件極具使命感的事。透過發展技術協助改善現存的醫療問題、提升病患照護品質，讓他們更加確信這項研究不僅能對學術界產生影響，更有潛力為醫療體系帶來深遠的改變。
張詠淳所長指出，團隊能屢創佳績的關鍵，在於學生不僅具備紮實的人工智慧與數據分析理論基礎，更能將知識靈活應用於實作，熟練整合多種預訓練語言模型與創新實驗策略。他們能從實驗設計階段即全盤規劃，針對不同問題提出多樣化策略，並透過上百次的系統性實驗，不斷優化、汰弱留強，最終找出最適合的模型組合，打造出最具效能的技術架構。這些國際級競賽背後需要極為縝密的專業技術與全方位策略，才能持續在嚴苛的競爭中脫穎而出，創造突破性的成果。即便在有限的運算資源下，學生們依然能高效運用大型語言模型進行細緻調校與最佳化，展現出兼具創新與精準的卓越成果。
張所長也強調：「我們所有模型架構的設計初衷，都以實際醫療場景應用為目標，期望真正協助臨床醫師更快速、有效地解決病患問題，減輕病痛，這一直是我們團隊最重要的使命與努力方向。」未來，我們將持續鼓勵學生積極參與國際競賽與跨領域研究計畫，透過實戰經驗與多元學習，培養具備技術實力、創新思維與國際視野的新世代AI人才。
同時，也將持續深耕人工智慧在智慧醫療等領域的應用研究，推動學術與臨床的緊密結合，讓科技真正回應醫療現場的實際需求。在這個醫療與科技快速融合的時代，臺北醫學大學將持續為臺灣在AI應用領域創造更深遠的價值與國際影響力，引領智慧醫療走向更精準、人性與永續的未來。（文/管理學院）
