澳门理工大学应用科学学院学士课程学生王毅、博士课程学生余一德在讲师刘玥、教授马严和讲师彭祥佑指导下在《JMIR Mental Health》期刊共同发表了学术期刊论文“Predicting Patients' Satisfaction With Mental Health Drug Treatment Using Their Reviews: Unified Interchangeable Model Fusion Approach”(基于评论预测患者对心理健康药物治疗的满意度的统一可互换模型融合方法)，有助于推动人工智能技术在心理健康领域的发展与应用，为澳门大健康产业作科研支持。

《JMIR Mental Health》期刊聚焦医学—精神医学及精神健康领域的重点研究和前沿进展。世界各地的发展趋势，社会对心理健康治疗与护理的需求与日俱增。澳门理工大学应用科学学院研究团队研究采用人工智能方法评估患者对精神健康药物治疗的满意度，以获得更及时且真实的患者回馈，为后期的治疗方案提供可靠依据。研究依托与心理疾病相关的世界各地的四万条患者评论，提出了统一交替模型融合（UIMF）方法，将BERT、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型分解为编码器和分类器后，重新建构用于评估病人满意度预测的融合模型。研究结果表明，基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和RF的融合模型具有出色的准确性和可靠性，预测表现优于目前先进的预测模型，与此同时，研究也探讨了针对不同的资源环境下的定制化部署方案。研究对心理学家及时评估患者状态并提供针对性的治疗方案具有重要意义。同时，UIMF将模型的不同组成部分的优势融合为单一模型，为在心理健康领域建立AI模型提供了全新视角。