澳門理工大學應用科學學院學士課程學生王毅、博士課程學生余一德在講師劉玥、教授馬嚴和講師彭祥佑指導下在《JMIR Mental Health》期刊共同發表了學術期刊論文“Predicting Patients' Satisfaction With Mental Health Drug Treatment Using Their Reviews: Unified Interchangeable Model Fusion Approach”(基於評論預測患者對心理健康藥物治療的滿意度的統一可互換模型融合方法)，有助於推動人工智能技術在心理健康領域的發展與應用，為澳門大健康產業作科研支持。

《JMIR Mental Health》期刊聚焦醫學—精神醫學及精神健康領域的重點研究和前沿進展。世界各地的發展趨勢，社會對心理健康治療與護理的需求與日俱增。澳門理工大學應用科學學院研究團隊研究採用人工智能方法評估患者對精神健康藥物治療的滿意度，以獲得更及時且真實的患者回饋，為後期的治療方案提供可靠依據。研究依託與心理疾病相關的世界各地的四萬條患者評論，提出了統一交替模型融合（UIMF）方法，將BERT、支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）模型分解為編碼器和分類器後，重新建構用於評估病人滿意度預測的融合模型。研究結果表明，基於BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和RF的融合模型具有出色的準確性和可靠性，預測表現優於目前先進的預測模型，與此同時，研究也探討了針對不同的資源環境下的定制化部署方案。研究對心理學家及時評估患者狀態並提供針對性的治療方案具有重要意義。同時，UIMF將模型的不同組成部分的優勢融合為單一模型，為在心理健康領域建立AI模型提供了全新視角。