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建構以AWS LEX聊天機器人為平台之人工智慧醫師培訓系統

為了解決chat ptt進不去的問題，作者宗家君 這樣論述：

要提高醫療照護的品質不外乎是有良好的醫學教育水平。本實例以台中榮民總醫院為例，要如何在現有良好的基礎下，繼續維持競爭力，並擁有良好的醫學教育是現在最重要的事情。以台中榮民總醫院的住院醫師和實習醫師的培訓來說，不只按照大班一對多的教學外，還分配一名主治醫師級以上的講師給每位住院醫師(包括五年以內含五年)，負責協助其日常生活和醫學研究中的各種問題的解決。但是目前主治醫師級的工作人員工作量很大，如果能將AI人工智慧用於醫學的輔助過程，將可以大大提高對住院醫師或醫學院學生的學習效果。本實例透過提出AWS LEX聊天機器人和系統前測的問卷，讓醫師們透過聊天機器人中不同的題目來判斷醫師們對醫學專業知識的

理解，然後得到評分。在未來，醫院希望能夠將其範圍擴大至CT斷層/貧血/Stroke/血色素等。因此醫療團隊不必耽誤其手邊的事情，也可以去參加培訓課程，進而藉此提高團隊的表現。對於專任主治醫師而言，也將會有更充足的時間可以去研究與教學，生活質量變得更好，工作滿意度提高，並且患者的治療得到改善。並透過對東海大學資管系的學生進行前置問卷的施測，去探討聊天機器人的感知有用性、感知易用性和感知系統互動與用戶滿意度的相關性，問卷結果表示，只有感知有用性不會影響到用戶滿意度，進而可推論出，有可能只是因為還是學生，並沒有真正職場上的工作經驗，認為其無法幫助到工作效率的提升。

基於詐騙偵測模型與詐騙事件分類模型的反詐騙聊天機器人之研發

為了解決chat ptt進不去的問題，作者王厚勛 這樣論述：

　　近年隨著行動裝置的廣泛運用，除了透過傳統的電視、報章雜誌以外，民眾只要透過網際網路就可以方便的接收新資訊，例如：LINE、Facebook等通訊及社交軟體在取得資訊的管道上越來越多。但由於這些資訊並非都是正確無誤，有些是錯誤、惡意捏造、竄改資訊，這些事件能在網路上快速流傳，民眾不僅會遭到假資訊誤導，甚至有不肖人士透過假訊息竊取個人財產，導致網路上的謠言、金融詐騙案件頻繁出現，詐騙理由及管道亦不斷推陳出新，使民眾難以提防。　　綜合以上所述，本研究首先建立金融詐騙匯集平台匯集多來源的詐騙資訊，透過自然語言處理學習過去已知的詐騙事件來訓練判別模型。並且開發一款以LINE做為基礎的「金融防詐騙聊

天機器人」，主要針對金融相關的詐騙案件進行防治。除了提供被動式的查詢服務，協助民眾辨識其遇到的情境是否為詐騙資訊，提供詐騙事件對應的反詐騙處理建議，即時阻止詐騙事件再次發生，也提供主動式的推播服務，將內政部警政署的165全民防騙網之宣導資訊推播給民眾以支持政府反詐騙政策之實施，有效降低民眾受到金融詐騙的機率。　　本研究根據金融詐騙匯集平台建立包含詐騙、非詐騙、待確認的語料庫資料集，然後將實驗分為兩部分。第一部分針對使用者輸入的情境分類詐騙、非詐騙和待確認，然後使用四種具代表性的詞嵌入特徵提取方法搭配組合六種多分類器。經過實驗後以DistilBERT搭配隨機森林的98.7%分類準確率最高。第二部

分為了能根據不同的詐騙情境給予使用者不同的回應，所以從資料集的詐騙類別中歸納七種台灣常見的金融詐騙行為，然後使用相同的實驗方法將第一部分分類為詐騙的情境做進一步分類，最後以BERT搭配支援向量機的98.4%最高。