恭喜！ 醫工系大二專題生 傅塏臻同學，參加第十屆全國性醫學工程創意競賽，榮獲大專組『佳作』。
本作品聚焦於『兩性離子高分子』之抗感染醫材表面設計平台。導入可解釋機器學習與 SHAP 分析，建立由材料資料、性質預測、模型解釋至候選篩選的智慧化設計流程。研究團隊由 51 個候選分子中，快速篩選出 3 個具低接觸角與高預測信心的優先候選，使後續實際需合成與驗證的材料數量降低約 94%。
此策略突破傳統材料開發高度仰賴人工反覆合成、測試與修正的試錯模式，能有效縮短研發週期、降低試劑與耗材使用，並減少化學廢棄物。透過「AI 先篩選、實驗再驗證」的設計思維，不僅提升材料研發效率與可解釋性，也展現人工智慧結合生醫材料於抗感染醫材開發上的創新性與應用潛力。
