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可解釋AI助力智慧醫療 科技系團隊登IEEE國際大數據會議

2024 IEEE 國際大數據會議（IEEE International Conference on Big Data, IEEE Big Data 2024）於12月15日至18日在美國華盛頓D.C.舉行，吸引全球學術與產業專家共襄盛舉。國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系劉彥谷（Yen-Ku Liu）與指導教授蔡芸琤（Yun-Cheng Tsai）成功於會議發表「Explainable AI for Trustworthy Clinical Decision Support: A Case-Based Reasoning System for Nursing Assistants」，展示人工智慧（AI）如何提升護理及醫療決策的透明度與可靠性。

近年來，人工智慧技術廣泛應用於多個領域，但傳統的「黑箱」AI模型因缺乏透明度，使醫護人員在臨床決策時難以信任。此次研究運用可解釋人工智慧（XAI）與檢索增強生成（RAG）技術，讓AI能夠檢索過往臨床案例，並提供即時、清晰的決策依據，協助護理及醫療人員在高壓環境中快速做出準確判斷。

此次發表不僅展現科技系在人工智慧與大數據分析應用上的領先地位，也讓國際學術界看到臺灣在智慧醫療領域的創新潛力。劉彥谷同學表示：「此次研究整合不同的技術來解決AI在CDSS的問題，跨及理論與應用的研究整合了課堂上的知識與技巧，提出一套完整的解決方案是具挑戰性且有趣的過程。」

蔡芸琤副教授則表示：「此次研究的核心在於如何讓人工智慧不僅能夠提供準確的決策建議，更能基於大數據的可信資料來源提升臨床決策的信任度。我們希望為智慧醫療帶來更具透明度與可行性的解決方案，讓可解釋性AI在CDSS中的應用更貼近實務需求。」

科技系蔡芸琤副教授實驗室於IEEE Big Data 2024的成功發表，突顯在人工智慧與大數據應用領域的研究實力，也為未來智慧醫療的發展奠定重要基礎。（資料來源：科技系 / 編輯核稿：胡世澤）