學習AI的最好機會

競賽說明

近年來生成式人工智慧技術（Artificial intelligence，簡稱 AI）與自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱 NLP）技術的快速發展， 大型語言模型（Large Language Models，簡稱 LLMs）已經成為促成產業轉型的重點技術，對於醫療保健領域也即將帶來革命性的變革； 以 LLMs 技術為基礎的應用隨著可用性與易用性的提供已經在臨床醫療場域出現多種應用契機，包含如增強患者護理、簡化行政流程， 並推動醫學研究的發展。在醫療照護領域，AI 驅動的系統可以分析來自電子健康記錄（Electronic Health Records，簡稱 EHRs）、醫學影像和基因資料等大量臨床數據， 幫助醫護人員進行診斷、制定治療計劃和個人化醫學。

將 LLM 技術融入醫療保健領域，一個顯見的挑戰是在包括如醫病訪談紀錄、電子病歷（Electronic Medical Records，簡稱 EMRs）和其它醫療相關文本資料中 與病患相關的個人隱私資訊（Sensitive Health Information，簡稱 SHI）的去除，以避免在運用 AI 技術進行醫療場域對話或非結構化醫學文本分析時可能造成的隱私洩露。

競賽任務簡介

本競賽透過舉辦下列兩項子任務針對醫病語音資料提供訓練語料，來提升醫療場域導入 AI 技術應用時相關隱私資訊的保護。詳細任務說明參考競賽任務介紹。

子任務 1: 醫病語音紀錄辨識

開發自動語音辨識（Automatic Speech Recognition，簡稱 ASR）技術， 將語音對話轉換成文字紀錄。

子任務 2：醫病語音隱私個資辨識

開發能夠辨識語音記錄中提及的敏感個資，並依據任務所定義的 SHI 類型進行正確分類。

獎項與獎金

 

學生組前15名隊伍除獎金獎項外，並將獲頒教育部獎狀。 排名前 25% 之隊伍，不限身分依規定繳交報告後經主辦單位之評審委員審定後，可獲頒計畫辦公室電子獎狀。

參考網站 : 請點選這裡