蔡依珊、張嘉淵、宋振華、楊子翔、黃乾祐、吳志豪、蘇柏宇、林哲翔、
蔡宛庭、李昆倫、廖婉羽、林家緯、蘇建州、賴俞璇、楊凱迪

成大醫院與廣達電腦團隊共同目標是讓既有的 QOCA^® aim 平台廣泛應用在臨床場域，因此團隊持續演繹平台功能並優化操作介面，目前已完成的多種分析模組提供處理醫療常見的資料型態的方法，擴大平台應用範圍；資料前處理功能，讓臨床使用者便於清洗與轉化數值資料；超參數功能用來探索效能表現最佳的模型；影像組學資料匯入也增加了平台應用價值。

團隊在 QOCA^® aim 平台臨床功能升級的第一階段完成了主要的監督式機器學習模組，接下來將在第二階段完成非監督式機器學習模組，包含K-means / k-medoids / k-prototype / hierarchical clustering / principal components analysis等內容；第三階段完成集成式機器學習，包含Voting / stacking / meta-learning / bootstrap & aggregation / boosting；最後進入深度學習模組，如Convolutional neural networks (CNN) / recurrent neural networks (RNN) /long short-term memory (LSTM)等。

成大醫院自2021年導入QOCA^® aim平台供臨床人員將結構化資料進行機器學習的分析與研究，並投入訓練模型進行預測供臨床使用。至目前為止，已經有5組專題使用QOCA^® aim平台進行模型訓練，隨著平台功能增加以及臨床執行經驗推廣，預計院內各科室的創新概念會陸續帶入平台進行概念驗證。