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Applied Heath Care Analytics: Enabling Transformative Health Care Through Data Science, Machine Learning, and Cognitive Computin

為了解決key資料的問題，作者Albert, Mark/ Petrov, Plamen/ Ronanki, Rajeev 這樣論述：

The healthcare systems in the US and globally are undergoing a period of rapid transformation. Medical technology breakthroughs, economic pressures and demographic trends are driving that transformation, but key enablers and catalysts for those changes are advancements in Analytics, Data Science,

Cognitive Computing, and Machine Learning. Massive volumes of data are created during regular healthcare administration, delivery, and research operations; additionally, outside the medical community people produce data as part of their daily activities and social interactions that can be mined for

medical use. How can this data be put to use in an ethical way respecting privacy and security to achieve the goal of high quality, accessible and affordable Healthcare? Advanced analytics and cognitive computing are a big part of the answer. In Applied Heath Care Analytics, the authors provide a c

oncise yet comprehensive review of the key enabling tech and explain how those technologies are becoming the backbone of the Healthcare of tomorrow.

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資訊與網路安全之鑰─亂數產生器之探討與分析

為了解決key資料的問題，作者陳俊翰 這樣論述：

　　隨著網路科技的發展網路駭客攻擊的事件層出不窮， 2015年5月美國國稅局遭駭客冒用納稅人資料，成功申請一萬五千筆退稅資料，騙取金額高達五千萬美元、2016年7月台灣的第一銀行自動提款機遭駭客植入惡意程式，並成功盜領八千多萬新台幣，如果駭客入侵醫療資料庫竄改病人醫療資料，病人將可能因用藥錯誤而喪命，不但威脅人民的生命安全，甚至危害整個國家的社會安全。　　資通安全及個人資料安全保護已經是網路時代下重要的課題，不管是電子商務、金融資訊系統或雲端運算在網路通訊中一定會先將資料進行加密後才進行傳送，以確保資料之機密性、完整性、不可否認性與可用性，加密過程中需要金鑰來進行加密與解密，金鑰是由亂數產生

器所產生的一組數字或符號，由亂數演算法運算後得到的結果，雖然週期相當長，但理論上是可以被預測的，這使得駭客破解加密資料時有跡可循，降低資料安全性。　　本研究提出以人類社會活動現象之數據作為亂數來源，並透過現場可程式邏輯陣列(Field-programmable gate array, FPGA)快速選取種子並轉換數據，最後彙整數據產生亂數序列，透過此方法來設計亂數產生器。

Secure Public Key Infrastructure: Standards, Pgp And Beyond

為了解決key資料的問題，作者Desmedt, Yvo 這樣論述：

Designed for practitioners and researchers in industry, this wide-ranging handbook provides a professional-level examination of security aspects of public key infrastructures. Where other references focus solely PGP or on X500/X509, Secure Public Key Infrastructure goes further to deal with corru

pt certification authorities (CAs) and CAs whose computers were hacked. Most important, this reference includes strategies to survive limited malicious attacks on public key infrastructures, and lays the groundwork for the development of future safeguards.

雙重資料輸入品質的比較—以OracleClinical為例

為了解決key資料的問題，作者謝耀德 這樣論述：

中央研究院生物醫學科學研究所資料協調組(Data Coordinating Group)實驗室，以下簡稱DCG，利用Oracle Clinical這套資料庫軟體收集生醫所基因體計畫下各研究主題的資料，其目的是把傳統紙本的問卷答案經由人員上網連線，將資料輸入到資料庫以電子問卷的型態儲存。本篇採用的分析資料是由DCG實驗室針對某研究計畫採用雙重資料輸入的方式得到，也就是同一紙本問卷經由兩批不同的人員將資料輸入到資料庫中，其中第一次輸入資料(1 key)的人員是各計畫的護士人員，而第二次輸入資料(2 key)的人員是DCG實驗室內部的人員，而後由另一個資料管理人員來交互比對資料，希望藉由兩次不同人

，不同時間的輸入資料，和第三者的比對來提高資料的正確性。本篇研究的主要目的在於探討兩次資料輸入時，分別產生非預期性錯誤(discrepancy)的資料品質比較，研究進行的假設如下: (1)1 key 和 2 key產生非預期性錯誤的情形有所不同。(2)不同醫院的1 key資料輸入品質有所不同。(3) 不同問卷題型發生的非預期性錯誤的情形有所不同。研究結果顯示發生錯誤情形普遍偏低，表示確實可將紙本資料轉成電子資料儲存。在上網輸入資料前，DCG人員須確實做好訓練工作以增加醫院護士操作OC資料庫的能力。雙重資料輸入的作業方式確實可以廢除，改成單一資料輸入即可，以降低人力成本。在醫院資料輸入品質方面，

比較結果顯示，大型醫院整體比起小型醫院素質來的優良，計畫管理人員在尋找合作醫院時，可以列入考慮。在錯誤題型方面，統計結果顯示錯誤型態以應達而未答和資料寫錯居多數，顯示未來在設計問卷時，對於跳答和複雜性的題目，盡量設計成可簡單回答的單選題題型。