一、前言及目標
今天的實作將專注於利用生成式AI技術進行醫療文本的情感分析。對病人描述進行簡單的情感分類（如正面、負面、中立）。

二、程式碼與結果

三、分析
輸出顯示這段醫療的情感分析結果是「負面」（NEGATIVE），並且模型對這一結果有約93.6%的信心。
我們對簡單的醫療記錄或病人情緒描述進行情感分類。將文本分類為「正面」、「負面」或「中立」，並給出相應的信心分數。這個實作展示了如何使用預訓練模型快速對醫療文本進行分析。如果未來能夠更專業、數據化的分析負面情緒程度、正面情緒程度，這樣或許可以給出更個人化的治療或輔導。
所以，當病人心情不好需要有人聊聊時，可以找聊天機器人，若聊天機器人還能分析出病人的心情（心理）狀態，給出的回應就會更好。（可配合Day12的內容）例如，心情狀態偏負面時該怎麼回應怎麼安慰或鼓勵，如果聊天機器人能夠先學習一些專業的對答，我想病人在真的很低潮時至少能有個幫助。如果病人情緒低落表達比較不精確或斷斷續續時，模型可以有效進行分類，而節省人力和時間成本。

四、小結反思
通過簡單的程式碼，我們能夠快速地對醫療文本進行情感分類，這樣的技術在實際應用中具有極大的潛力及存在的必要性。當患者表達焦慮或壓力過大時，情感分析能及時了解患者的心理狀態，進而提供更加全面的輔導或給予治療方案。這次實作也讓我認識到，預訓練模型能降低開發門檻，像我這種初學者也能輕鬆應用生成式AI技術進行有用的分析。總結來說，今天的實作簡單但實用，希望可以廣泛應用在醫療或更生活化。