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應用人工智慧於醫療資源利用率分析與探討-以股骨轉子間骨折手術為例 = A...

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應用人工智慧於醫療資源利用率分析與探討-以股骨轉子間骨折手術為例 = A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery
作者:	邱慶宗,
其他作者:	張俊郎,
其他團體作者:	國立虎尾科技大學
出版地:	雲林縣
出版者:	國立虎尾科技大學;
出版年:	民96[2007]
版本:	初版
面頁冊數:	77面圖,表 : 30公分;
標題:	案例式推理
標題:	Case-based Reasoning
電子資源:	http://140.130.12.251/ETD-db/ETD-search-c/view_etd?URN=etd-0716107-155607
摘要註:	全民健保實施以來，因支付制度的不適用、醫療資源分配不當及病患不當用藥習慣等原因，導致健保當局財務日趨惡化。如何針對以上種種可能導致財務問題的原因，作出適當的處置與改善，為目前健保當局極需思量的問題。台灣自1993年正式邁入高齡化社會，人體隨著年齡的增長而日趨老化虛弱，各種直接或間接的疾病症狀因而產生，致使老年人口的健保診治費用成為健保費用支出的大宗。老年人常因骨質疏鬆、骨強度降低、骨脆性增加的情況，稍不小心發生意外而骨折，當中又以髖部骨折為常見問題。髖部骨折是老年醫療照護的重要議題。本研究以髖部骨折中最常見之股骨轉子間骨折為主要研究對象。老年人常患有糖尿病、高血壓及心臟病等疾病，而這些疾病皆可能會影響股骨轉子間骨折診治，使得醫療費用較一般病患來的高。本研究希望能藉由病患臨床資料以醫療費用與住院天數為指標，分別以案例式推理及類神經網路建立預估模型，並分別評估模型績效，最後再與健保當局現今實施之醫療資源配置實例比較，探討股骨轉子間骨折手術的醫療資源分配與利用率。本研究應用類神經網路與案例式推理以作為探討醫療資源分配之工具。研究結果顯示，預測住院天數部分，神經網路之均方根誤差為0.0518；案例式推理在誤差為一天時，準確率可達92.89

應用人工智慧於醫療資源利用率分析與探討-以股骨轉子間骨折手術為例 = A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery
邱, 慶宗

應用人工智慧於醫療資源利用率分析與探討-以股骨轉子間骨折手術為例 = A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery / 邱慶宗撰 - 初版. - 雲林縣 : 國立虎尾科技大學, 民96[2007]. - 77面 ; 圖,表 ; 30公分.
案例式推理Case-based Reasoning

張, 俊郎

應用人工智慧於醫療資源利用率分析與探討-以股骨轉子間骨折手術為例 = A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery
LDR:02795nam0 2200253 450 001 540271
010 0 $b 平裝
100 $a 20090417h akaa0chia50020302ba
101 0 $a chi
102 $a cw
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200 1 $a 應用人工智慧於醫療資源利用率分析與探討-以股骨轉子間骨折手術為例 $d A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery $f 邱慶宗撰
205 $a 初版
210 $a 雲林縣 $d 民96[2007] $c 國立虎尾科技大學
215 0 $a 77面 $c 圖,表 $d 30公分
314 $a 指導教授：張俊郎
328 $a 碩士論文--國立虎尾科技大學工業工程與管理究所
330 $a 全民健保實施以來，因支付制度的不適用、醫療資源分配不當及病患不當用藥習慣等原因，導致健保當局財務日趨惡化。如何針對以上種種可能導致財務問題的原因，作出適當的處置與改善，為目前健保當局極需思量的問題。台灣自1993年正式邁入高齡化社會，人體隨著年齡的增長而日趨老化虛弱，各種直接或間接的疾病症狀因而產生，致使老年人口的健保診治費用成為健保費用支出的大宗。老年人常因骨質疏鬆、骨強度降低、骨脆性增加的情況，稍不小心發生意外而骨折，當中又以髖部骨折為常見問題。髖部骨折是老年醫療照護的重要議題。本研究以髖部骨折中最常見之股骨轉子間骨折為主要研究對象。老年人常患有糖尿病、高血壓及心臟病等疾病，而這些疾病皆可能會影響股骨轉子間骨折診治，使得醫療費用較一般病患來的高。本研究希望能藉由病患臨床資料以醫療費用與住院天數為指標，分別以案例式推理及類神經網路建立預估模型，並分別評估模型績效，最後再與健保當局現今實施之醫療資源配置實例比較，探討股骨轉子間骨折手術的醫療資源分配與利用率。本研究應用類神經網路與案例式推理以作為探討醫療資源分配之工具。研究結果顯示，預測住院天數部分，神經網路之均方根誤差為0.0518；案例式推理在誤差為一天時，準確率可達92.89
510 1 $a A Study of Applying Artificial Intelligence to the Medical Resource Utilization - A Case of Intertrochanteric Fracture of Femur Surgery
610 0 $a 案例式推理 $a 股骨轉子間骨折 $a 類神經網路
610 1 $a Case-based Reasoning $a Intertrochanteric Fracture of Femur $a Logistic Regression $a Neural Network
681 $a 008.169M $b 7703
700 $a 邱 $b 慶宗 $3 523752
702 $a 張 $b 俊郎 $3 491098
712 $a 國立虎尾科技大學 $b 工業工程與管理究所 $3 523742
770 $a Ching-Tzung Chiou $3 586629
772 $a Chun-Lang Chang $3 538384
801 0 $a cw $b 虎尾科技大學 $c 20071207 $g CCR
801 2 $a cw $b 虎尾科技大學 $c 20090417 $g CCR
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