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機器學習方法於醫院收入預測模式之建立 -以南部某醫學中心為例

為了解決802門診預約的問題，作者柯芸 這樣論述：

多年來健保給付總額限制，醫療設備和治療方式的推陳出新，導致醫療成本不斷增加，醫院管理階層須調整經營方式，方能維持優質之醫療服務。本研究目的為根據醫療收入影響因素，建立收入預測模式，有效推估近期收入，將有助於醫院經營管理。本研究收集南部某醫學中心 2018 年 8 月至 2021 年 7 月之醫療收入相關資料為研究資料，使用以下三種方法建立收入預測模型：長短期記憶模式（Long Short Term Memory, LSTM）、人工神經網路模式（Artificial Neural Network, ANN），及 XGBoost 模式。研究結果之醫療收入預測效果，三組模式皆具不錯預測能力。其中人

工神經網路模式之均方誤差為 0.012，均方根誤差為 0.106，平均絕對誤差為0.074，及決定係數為 0.812，預測效能優於長短期記憶及 XGBoost模式。本研究結論為以南部某醫院中心醫療收入為研究資料，三組預測模式中人工神經網路模式具有最佳預測效果，並且可以人工神經網路模式為預測醫院醫療收入為優先考量。

探討某醫療體系護理人員對應用「安寧療護」理念於「八大非癌末期疾病」病人之研究

為了解決802門診預約的問題，作者張玉官 這樣論述：

背景與目的 本研究利用「對八大非癌末期疾病的瞭解」、「醫療理念與相關法規」、「理念認同」、「醫療抉擇與推行意願」、「個人對安寧緩和醫療的接受度」、「醫院欲推行之安寧療護措施」這六大評估構面進行『安寧療護理念應用於八大非癌末期疾病病人』之實證研究，期能提供樣本醫療體系營運中心瞭解護理人員對於「安寧療護」理念應用於「八大非癌末期疾病」病人的看法。因此，本研究有四個研究目的: (一) 瞭解護理人員認知的「六大評估構面」應包含哪些重要因素？ (二) 瞭解護理人員對「六大評估構面」之現況看法； (三)瞭解哪一些人口學變項會影響護理人員對「六大評估構面」之認知。(四) 探討護理人員對「六大評估構面」

等因素之影響。方法與材料 本研究依據文獻回顧與相關研究量表編定自擬式結構性問卷為研究工具，採用橫斷性設計(Cross-sectional design)來驗證所提出之研究假設。以某醫療體系所屬三家醫院護理人員進行『無記名(anonymous)』的評估研究調查。自2015月01日至2015年3月，共計3個月進行問卷訪視與資料收集工作。運用描述統計(平均數、百分比、次數分配、標準差)以及推論性統計(信度分析、效度分析、相關分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、直線迴歸與徑路分析)進行假說之驗證。研究結果 本研究有效回收1044份問卷(回收率94.5%)，有效問卷為1017份(有效問卷

比率97.5%)，研究樣本在這六大評估構面上皆同意樣本醫院推動『安寧療護理念應用於八大非癌末期疾病病人』。單因子變異數分析結果得知:「護理人員對安寧療護理念應用於八大非癌末期疾病病人」，會受到研究樣本「服務醫院」、「服務科別」、「工作職稱」、「最高學歷」、「宗教信仰」、「參加過多少安寧時數」之影響。直線迴歸結果得知， 依變項分別為：「個人對安寧緩和醫療的接受度」與「醫院欲推行之安寧療護措施」時，研究樣本會受到︰服務科別、性別、年齡、婚姻、職級、工作職稱、宗教信仰、有無參加過安寧療護的課程訓練、參加過多少時數的安寧療護課程、是否有照顧過疾病末期病人的經驗與「對八大非癌末期疾病的瞭解」、「醫療理念

與相關法規」、「理念認同」、「醫療抉擇與推行意願」、「個人對安寧緩和醫療的接受度」與「醫院欲推行之安寧療護措施」之影響。路徑分析的結果亦證實不同樣本醫院受訪者對於「安寧療護」理念應用於「八大非癌末期疾病病人」之認知層面有不同看法。結論與建議 本研究擬定之研究問卷可瞭解和探討樣本醫院護理人員對於「安寧療護」理念應用於「八大非癌末期疾病病人」之知識、態度與接受度，不僅可以提供樣本醫院一套完整的『安寧療護理念應用於八大非癌末期疾病病人』評估模式；並瞭解那些人口學變項中，會影響受訪者對六大構面之看法。建議未來後續研究可斟酌「質」與「量」並行研究設計，將範圍擴大至所屬醫療體系相同層級醫院的護理人員

，進而發展更適切醫療體系樣本醫院『安寧療護理念應用於八大非癌末期疾病』病人的照護模式。