議題：AI計畫相關主題報告
兒童：應用人工智慧系統於發展遲緩兒童評估、治療及成效
細動作
著色畫、串珠、分心次數、活動成果照片分析（預測兒童生理年齡）
補充將來的目標及成果（預計成果、可能發表之論文題目）
分心次數改成專注力/注意力
MABC細動作分數作為效標
台中收案至6/17，目前大、中、小班收案75人，可作為pilot資料
補充之後的角色扮演及後續分工
粗動作
與中風個案之評分方法相同
於本次收案只有初步結果
補充初步獲得之結果及後續發展、交接人
中風：上肢動作、下肢動作、平衡與行走之影像評估
行走缺乏標準化題目，且要拍攝行走有點困難
於臺大醫院收6位個案，技術上與兒童粗動作之分析技巧相同
行走的題目可原地繞圈，順時鐘或逆時鐘（與患側腳有關）
後續工作分配及角色定位
中風：短版測驗發展
目前三個短版：賦格梅爾、五個向度測驗、SIS
技術皆是使用特徵篩選之後使用短版分數預測原版分數
目前使用Random lasso選題，使用多個ANN模型平行發展？
主觀判斷特徵篩選應加入客觀數據
選擇題數之選法（目前SIS的方法仍以探索式為主）
先挑選半數題目 >> 平均題數 >> 依照預測能力刪題目
先挑選半數題目 >> 選出多個候選版本 >> 符合設定標準 >> 保留題組 >> 交叉驗證
SIS資料庫：依照選題的方式做資料庫（2個資料庫，1個時間點人較多[train]，3個時間點的追蹤），調查分數分布的範圍
之後討論後續分工及人員配置
其他：表格補充IRB、IRB計畫主持人、計畫參與人
