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長庚大學 生物醫學工程研究所 余仁方、蔡采璇所指導 江玥儒的 應用智能對話系統於失智症長者溝通之對話評估 （2020），提出nice personalised mu關鍵因素是什麼，來自於AAC、虛擬角色、失智症、溝通、智能對話。
而第二篇論文輔仁大學 商學研究所博士班 陳銘芷、劉志光所指導 林易霆的 運用機器學習方法進行攝護腺癌篩檢、預後預測及藥物副作用探索 （2020），提出因為有 機器學習、攝護腺癌篩檢、早期攝護腺癌存活、安可坦、阿比特龍、健保資料庫的重點而找出了 nice personalised mu的解答。
應用智能對話系統於失智症長者溝通之對話評估
為了解決nice personalised mu 的問題，作者江玥儒 這樣論述：
目錄中文摘要 i英文摘要 ii圖目錄 vi表目錄 viii第一章 研究背景 11.1 研究背景 11.2 現有研究 31.3 研究動機及目的 5第二章 文獻回顧 82.1 失智症對於對話的需求 82.2 運用Chatbot協助提升對話能力 122.3 失智症對於情感的連結 132.4 輔助與替代溝通 152.5 小結 17第三章 設計和開發失智症患者的智能對話系統 193.1 失智症的智能對話系統之設計概念 193.2
失智症的智能對話系統之系統架構和系統流程 193.3 失智症的智能對話系統之角色設計 223.4 失智症的智能對話系統之對話腳本 243.5 失智症的智能對話系統之使用者介面設計 253.6 OpenTalk後台 273.7 智能對話系統之系統展示 28第四章 驗證 314.1 受試者招募及納入條件 324.2 AI助理-八寶(Babo)之虛擬角色的驗證 334.2.1 實驗個案 344.2.2 實驗空間規劃及實驗設備 354.2.3 實驗架構 374.2.
4 實驗流程 384.2.5 實驗結果 434.3 AI助理-八寶(Babo)之對話性的驗證 464.3.1 實驗個案 474.3.2 實驗空間規劃及實驗設備 484.3.3 實驗架構 514.3.4 實驗流程 514.3.5 實驗結果 60第五章 討論 64第六章 結論與未來方向 67第七章 參考文獻 69附錄一 78圖目錄圖 1論文架構 7圖 2 AI助理-八寶(Babo)系統架構 21圖 3 AI助理-八寶(Babo)亞太OpenTalk後
台連接對話功能 21圖 4 AI助理-八寶(Babo)系統流程 22圖 5 AI助理-八寶(Babo)角色設計 24圖 6 智能對話系統之對話腳本 25圖 7 AI助理-八寶(Babo)的應用介面 27圖 8 亞太智能OpenTalk後台 28圖 9 AI助理-八寶(Babo)個人化按鈕 29圖 10 AI助理-八寶(Babo)對話按鈕 29圖 11 OpenTalk後台對話訓練 30圖 12 OpenTalk後台訊息管理 30圖 13 實驗規劃 32圖 14 個案招募 33圖 15 實驗空間規劃 36圖 16 實驗
設備架設 36圖 17 虛擬角色的驗證之實驗架構 37圖 18 虛擬角色的驗證之實驗結果 45圖 19 會主動與AI助理-八寶(Babo)對話之個案 45圖 20 未與AI助理-八寶(Babo)對話之個案 46圖 21 對AI助理-八寶(Babo)反感之個案 46圖 23 系統更動 47圖 24 實驗空間規劃 50圖 25 實驗設備架設 50圖 26 對話性的驗證之實驗架構 51圖 27 對話性的驗證之實驗結果 62圖 28 對AI助理-八寶(Babo)的提問有做出回答之個案 62圖 29 未與AI助理-八寶(Babo)進
行對話之個案 63圖 30 個案六的實驗結果圖 66表目錄表 1五歲分年齡層失智症盛行率 9表 2失智症病程的言語表達能力發展 10表 3 虛擬角色的驗證之實驗個案 34表 4 虛擬角色的驗證之實驗結果 39表 5 對話性的驗證之實驗個案 48表 6 需收集的個案相關背景資料 52表 7 詢問個案的十個問題 54表 8 對話性的驗證之實驗結果 56
運用機器學習方法進行攝護腺癌篩檢、預後預測及藥物副作用探索
為了解決nice personalised mu 的問題，作者林易霆 這樣論述：
攝護腺癌是國人重要的健康議題。攝護腺癌篩檢、早期癌症手術或放射治療、末期癌症的全身性藥物治療都涉及群體決策和醫病決策共享。然而牽涉因素過多，或過去證據不足，常造成決策困難，本論文希望以機器學習輔助決策和以大數據探勘產生證據支持決策，增進攝護腺癌患者的生活品質和存活，研究方法和材料有三：一、招募攝護腺特異性抗原篩檢醫病決策共享參與者，以其各種特徵和最終決定是否接受攝護腺特異抗原檢查來建立高準確度的醫病決策共享機器學習模型，最佳模型用於隨機對照試驗，測量機器學習模型生成的個人化建議對焦慮、決策滿意度和決策衝突的影響。二、利用健保資料建立機器學習模型對於早期攝護腺癌預後進行預測，並驗證查爾森共病指
數(Charlson Comorbidity Index, CCI)對於攝護腺癌預後的預測能力。三、對於健保資料庫的數據進行探索，報告末期攝護腺癌藥物阿比特龍(Abiraterone)和安可坦(Enzalutamide)使用後新發生的共病的比較以加強實證、並輔助選擇。本論文得出以下結論:一、構建高準確度的機器學習模型輔助篩檢決策不但可行而且增加使用者滿意度、減少焦慮和決策衝突。二、加入患者共病狀態，可以強化機器學習模型對整體生存的預測能力。三、阿比特龍和安可坦使用後新發生的共病並無差異，安可坦使用群體的整體生存優於阿比特龍群體。本論文成功的演示了機器學習和大數據探勘為醫療群體決策、癌症預後預測
和藥物風險管理提供了新穎實用的解決方案。然而機器學習方法的普遍化和實用化，仍需各方面專家一同努力探究和推廣。