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國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 吳建文所指導 陳翊婷的 基於隨機森林的學位論文專業性研究與TPN組套全靜脈營養開方系統 （2021），提出GP 儀表板關鍵因素是什麼，來自於學術論文專業性、機器學習、文本分類、隨機森林、Total Parenteral Nutrition。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 吳建文所指導 莊承燕的 應用人工智慧與爬蟲技術於圖書館書籍採購推薦與應用網頁於TPN處方開立 （2021），提出因為有 書籍推薦、網路爬蟲、機器學習、深度學習、文本分類、全靜脈營養的重點而找出了 GP 儀表板的解答。
基於隨機森林的學位論文專業性研究與TPN組套全靜脈營養開方系統
為了解決GP 儀表板 的問題，作者陳翊婷 這樣論述：
本文包含學位論文專業性研究及TPN(Total Parenteral Nutrition)組套應用全靜脈營養開方系統兩項研究，畢業論文對於研究生來說不單單只是作為一個畢業的門檻，對於學生來說論文也會對未來為了找工作帶來極大的影響，從學生的畢業論文中也體現了教學單位的教育品質。本研究基於隨機森林來建立模型來對論文標題進行分析論文標題與系所的相關性是否強大，在此之前已有其他學者利用SVM建立模型準確率最高達到92%，本文最後也會與其進行比較利用隨機森林建立的模型的準確率是否會更好，最後經過評估發現隨機森林的準確率雖然達到90%但卻沒有超越SVM的準確率。營養治療對於住院患者十分重要尤其是那些重症
患者，因為它不僅可以降低患者的感染率和死亡率，也可以減少住院的天數節省醫療的成本，讓病患的生活品質得到大幅度的改善，在本文最後則會展示TPN組套全靜脈營養開方系統已完成的網頁。
應用人工智慧與爬蟲技術於圖書館書籍採購推薦與應用網頁於TPN處方開立
為了解決GP 儀表板 的問題，作者莊承燕 這樣論述：
本研究含圖書採購推薦及TPN處方開立系統兩大實驗。圖書館在圖書採購方面，由於空間資源與經費的限制，如何在有限的資源下效益最大化，儼然成為館方的重要議題，目前館方以人工方式進行採購書籍推薦，在獲取推薦書籍後又需經過繁複的採購流程，為改善此情況本研究希望增加自動化的書籍推薦管道進而優化採購流程。本研究結合網路爬蟲技術與精準採購模型，建構一圖書採購推薦機制，將書籍推薦來源從人工改為系統自動推薦，並根據結果提供書籍採購推薦清單，以達到自動化圖書採購推薦之目的。現行醫療系統因為系統老舊的緣故，在功能擴充上備受限制，許多處方開立流程存在著過多人工計算且重複作業的問題，為了解決醫療人員的痛點，本研究成功建
立能自動計算劑量調配數值的TPN處方開立系統，並以更好的使用者體驗為導向進行介面設計，幫助醫療人員加速開方作業，降低人工計算失誤的風險。