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東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 林彥如的 機器學習應用於心因性胸痛病人死亡預測與高齡人口跌倒預測 （2021），提出2021 118i關鍵因素是什麼，來自於機器學習、急診預測、跌倒預測、集成式學習。

而第二篇論文國立臺灣大學 化學工程學研究所 林祥泰所指導 劉德謙的 藉由考慮長距離相關性及分子間交互作用改進晶格模型 （2020），提出因為有 晶格模型、局部組成、耦合流體、氫鍵、COSMO-SAC的重點而找出了 2021 118i的解答。

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機器學習應用於心因性胸痛病人死亡預測與高齡人口跌倒預測

為了解決2021 118i的問題，作者林彥如 這樣論述：

近年來，深度學習與機器學習已經廣泛的應用在醫療行業。醫療技術逐漸科技化，使醫療結果的判斷更加的準確且節省人力成本與時間。醫療技術的科技化可以讓醫療人員有效的量測病人，本研究與台中榮民總醫院合作，主要透過機器學習對心因性胸痛急診病人與高齡人口跌倒做出預測，原始資料共有1101筆與302筆，透過將資料前處理切分為6:2:2的比例以及後續模型的訓練，訓練出高精準度的模組。實驗中使用AUC、Accuracy、Recall、Precision、F1-score等評估指標作為模型預測能力的量化標準實驗調整之依據。心因性胸痛急診病人死亡預測在Adaboost模型上準確率可達90\%，高齡人口跌倒預測在XG

Boost模型上準確率可達72.1\%。 透過 WordPress 與 PHP 等工具將結果呈現在網頁上，上傳數值資料後系統即會將預測的結果輸出以提供醫生進行參考，大大的減少了時間與人力成本。

藉由考慮長距離相關性及分子間交互作用改進晶格模型

為了解決2021 118i的問題，作者劉德謙 這樣論述：

這項研究中，我們希望從兩個面向修改COSMO-SAC模型使其能更好的描述耦合流體。此二面向包含研究分子表面如何與其他表面接觸以及接觸表面間的交互作用力。為了求得晶格流體的熱力學性質，我們提出了一個新的方法，Liu-Lin模型。藉由將系統的內能及熵表達成系統組成(bulk composition)及局部組成(local composition)的函數，透過最小化系統的自由能進而求得平衡時的局部組成。在一維二成分且成分間可經由化學變化互相轉換的系統中，我們證明Liu-Lin模型表現與著名的易辛模型(Ising model)相同。這個方法也適用於成分間無法互相轉換的系統，進而能得到其他系統組成下的

熱力學資訊。而在無限大的系統中，我們也證明Liu-Lin模型與COSMO-SAC模型完全吻合。 二維系統僅有少數系統有局部組成的確切解(exact solution)，比如Onsager的二維易辛模型確切解。我們發現難以求得一般二維系統中局部組成確切解的主要原因是流體結構中的長距離相關性(long-range correlation)。我們提出將帶狀的二維系統都轉換成多成分的一維系統的方法，可以避免處理長距離相關性，而一維的系統就能用Liu-Lin模型及COSMO-SAC模型來計算。我們發現用轉換後的Liu-Lin模型求得的無論是局部組成、系統內能還是熵都與用蒙地卡羅模擬(Monte Car

lo simulation)及王-藍道取樣(Wang-Landau sampling)得到的數值一致。藉由增加帶狀系統的寬度，Liu-Lin模型計算出的熱力學性質可以無限逼近Onsager的二維易辛模型確切解。而這個模型也適用在Onsager的確切解無法適用的系統，例如有外加磁場或是成分間無法互相轉換的系統。然而此方法有一很大的限制，就是轉換後的系統需要耗費大量的時間運算，這也是現在它難以直接應用在COSMO-SAC模型上的原因。 另一放面，我們藉由考慮"不同混合物中分子間的距離應不同"以改良COSMO-SAC模型。我們將化合物分為兩類，第一類是分子中同時擁有氫鍵施體(donor)及受體(a

cceptor)的化合物，而第二類則是不同時擁有的化合物。我們在COSMO-SAC模型中加入三個作用力參數，用以描述被分類出來的分子的交互作用力。為了驗證這個改良後的COSMO-SAC模型，COSMO-SAC(2021)，我們計算了它在相平衡及熱力學性質上的表現，包含氣液相平衡、液液相平衡、無限稀釋下的活性係數及辛醇-水分配係數。相較於COSMO-SAC(2018)，這個模型在預測氣液相平衡、液液相平衡、無限稀釋下的活性係數及辛醇-水分配係數的表現上分別有約8%、6%、6%及2%的進步。只要耗時的計算可以被更有效率地處理，Liu-Lin模型便可以做為一個建構適用於更複雜系統的局部組成模型的有用

基礎，而將分子分類這項新觀點也是一塊更加精進COSMO-SAC模型的基石。

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