114年度社團法人臺北市職能治療師公會繼續教育課程 「人工智慧在心理職能治療的應用」

114年度社團法人臺北市職能治療師公會繼續教育課程

「人工智慧在心理職能治療的應用」

一、主辦單位：社團法人臺北市職能治療師公會

二、課程簡介：

隨著人工智慧（ArtificialIntelligence, AI）技術的迅速發展，全球醫療體系正逐步邁向智慧化轉型。AI泛指能模擬人類思考、學習與判斷的技術，涵蓋機器學習（Machine Learning）、電腦視覺(computer vision)與自然語言處理（Natural Language Processing）等子領域。這些技術能協助電腦從大量資料中學習模式、做出預測，甚至進行語意理解與互動。從疾病預測、影像判讀、病歷分析，到健康照護決策支援，AI已廣泛應用於醫學診斷、護理、復健及心理健康等多個面向。這些科技的導入，不僅改變了醫療人員與個案的互動方式，也為臨床實務開創新的可能。

身為第一線的職能治療師，我們是否準備好將AI導入臨床工作，提升服務效能與專業價值？本次繼續教育課程邀請了在國內深耕此研究多時的國立台灣大學職能治療學系李士捷助理教授為我們授課，將帶您深入了解人工智慧（AI）的基本核心概念，並探索其在心理職能治療中的多元應用，包括評估、介入、研究等創新發展與應用。無論您是初探AI的臨床工作者，或對未來職能治療樣貌感到好奇的實務者，這堂課都將帶給您嶄新的啟發與實用觀點。

三、課程日期：民國114年08月02日（星期六），09：00-12：00

四、課程地點：線上同步直播課程（Webex），開課當週會以 E-mail 通知線上課程網址。

五、課程主題內容與流程

六、報名辦法：凡社團法人臺北市職能治療師公會會員(以下簡稱本會會員)、非本會會員之職能治療師或職能治療學系在學學生均可以報名參加。

七、名額：145人，額滿為止。(07/25前未滿80人則不開課)。

八、課程費用：

1.

2.報名開始日期與期限：即日起至07月25日

3.課程退費辦法：

Ÿ   學員如報名課程後因個人因素取消者，恕不退費。

Ÿ   會員可自行協調轉讓同課程給他人，但不可挪做日後課程之使用。

Ÿ   若會員課程報名時，繳納款項不足需補繳費用始得參與課程。

Ÿ   若會員課程報名時，溢繳款項需退款，酌收行政手續費50元整。

Ÿ   因課程報名人數不足或天災取消開課時，全額退還費用。

九、報名方式：

1. 請一律先繳款，並使用臨櫃繳款、ATM或網路銀行，皆以虛擬帳號方式將款項匯入本會帳戶。恕不受理現場報名。繳費操作之詳細步驟請見公會網站說明。

   戶名：社團法人臺北市職能治療師公會

   銀行代碼：013（國泰世華銀行）分行名稱：營業部

   虛擬帳號：18450加身份證字號

  【身分證字號說明：身份證字號英文字A、B、C…改為數字01、02、03…依序取代。例：身份證字號為A123456789，帳號內容為18450 01123456789】

   若為外籍人士，或無身份證字號，請以臨櫃繳款的方式匯款。

2. 請報名學員必先完成繳費，當天繳費後收據回傳(e-mail或傳真)至臺北市職能治療師公會，再以網路線上報名，填妥線上表單（請使用個人真實姓名），始認定為完成報名程序，未匯款者恕不受理。e-mail或傳真時，請註明姓名與身份證字號，以利線上核對身分。

   網路線上報名網址：https://www.beclass.com/rid=294fff5684bb2ae49843

3. 詳細課程參與方式將於開課當週e-mail寄至已完成報名並繳費之學員信箱，屆時若未收到通知者，請盡快來電告知。

4. 報名費收據採電子收據形式，將於課後以e-mail寄出，故請確認電子信箱與收據抬頭填寫正確。

十、教育積分：職能治療師繼續教育積分申請中。為響應環保，本會將不發給出席證明，如有需要請在報名時於備註註明所需抬頭。

十一、其他事項：

1.此次課程為線上直播課程，將提供電子講義，僅提供報名學員於課程中使用。講義將於開課當週連同上課網址e-mail寄給學員，為維護講師智慧財產權，請勿任意複製或外傳，亦禁止同步轉播課程內容。

2.為尊重講師及上課品質，請務必準時進入會議室上下課並確實進行簽到／簽退(採定時開放Google 表單做為線上簽到/簽退方式)，如遲到早退或中途離開（課程遲到半小時以上，當節視為曠課），恕無法登錄學分證明。

3. 課前請學員先行申請Webex帳號(無帳號亦可以直接登入)，並熟悉介面操作。當日上課時請務必使用報名時填寫之真實姓名登入，以利紀錄備查與核對報名資料；此外，有Gmail者請優先以Chrome瀏覽器連結參與會議。

● 使用電腦上課→可以使用網頁或應用程式

A. 等待會議時間到，開啟會議通知信

B. 點按信件中的「會議室連結」網址

C. 選擇「從您的瀏覽器加入」

D. 進入會議室前，請先輸入您的姓名以供辨識。(進入會議室後將無法再更名，這裡請務必使用報名時填寫之名稱，

E. 輸入您的資訊後，請按「下一步」

● 使用手機或平板上課→使用APP

A. 點按信件中的「會議室連結」網址

B. 點選「下載WebexMeetings」

C. 安裝完成後，再次點按信件中的「會議室連結」網址

D. 點選「加入會議」，輸入姓名，並點選「訪客身分加入」以進入會議

十二、本課程負責單位：社團法人臺北市職能治療師公會專業知能委員會

本委員會主委：賴雯忻主委

本課程負責人：李亭儀 職能治療師

十三、社團法人臺北市職能治療師公會負責人：沈明德理事長

社團法人臺北市職能治療師公會聯絡人：何伃婷秘書

會址：108002臺北市萬華區中華路一段78號10樓之3（新橋商業大廈）

電話：(02)2312-1700  傳真：(02)2312-1672

本會網站：http：//taot.org.tw/     E-mail：taot@ms48.hinet.net

十四、講師簡介

李士捷 助理教授

現職：

國立臺灣大學職能治療學系助理教授

   國立臺灣大學醫學院附設醫院精神醫學部兼任職能治療師

經歷：

   國立成功大學博士後研究員

   國立臺灣大學兼任助理教授

   馬偕醫學院兼任助理教授

   永吉康復之家兼任職能治療師

   國立臺灣大學博士後研究員

與講題相關著作：

1.Chien-Yu Huang, Gong-Hong Lin, Szu-Ching Lu, Shih-Chieh Lee* (2024). Quantifying coloring skills in preschoolers. American Journal of Occupational Therapy, 78, 7803205080. (SSCI, 7/72 [9.7%], REHABILITATION)

註：應用電腦視覺，發展客觀評估著色畫品質的計分方法。

2.Shih-Chieh Lee, Chia-Yeh Chou, Po-Ting Chen, Tzu-Yi Wu, I-Ping Hsueh,* Ching-Lin Hsieh.* (2024). Validation of the machine learning-based Stroke Impact Scale in a cross-cultural sample. American Journal of Occupational Therapy, 78, 7802180060. (SSCI, 7/72 [9.7%], REHABILITATION)

註：交叉驗證以外國資料發展的ML-SIS能否應用於我國中風個案。

3.Shih-Chieh Lee, Ying-Chih Wang, Gong-Hong Lin, Pei-Chi Li, Ya-Chen Lee, Chia-Yeh Chou, Chien-Yu Huang, Ching-Lin Hsieh* (2022). Development of a short-form Stroke Impact Scale using a machine learning algorithm in patients at subacute stage. American Journal of Occupational Therapy, 76, 7606205070. (SSCI, 7/72 [9.7%], REHABILITATION)

註：發展適用於中風個案的機器學習短版中風衝擊量表 (ML-SIS)。

4.Shih-Chieh Lee, Kuan-Wei Chen, Chen-Chung Liu, Chian-Jue Kuo, I-Ping Hsueh*, Ching-Lin Hsieh* (2021). Using machine learning to improve the discriminative power of the FERD screener in classifying patients with schizophrenia and healthy adults. Journal of Affective Disorders, 292, 102-107. (SSCI, 22/146 [15.1%], PSYCHIATRY) 

註：應用機器學習方法強化以臉部情緒辨識區分思覺失調症患者與健康成人 (FERD screener) 之準確度。