檢索結果(共2筆)

1. 早期偵測敗血症不良結果：利用深度學習與模糊支持向量機 

龔千芬;龔嘉德;蘇志民;郝沛毅;林奕儒;
頁: 445-476
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;臨床決策支持系統;醫學資訊學;
Keywords: Sepsis early prediction;deep learning;fuzzy support vector machines;clinical decision support systems;medical informatics;
摘要: 敗血症是全世界的主要死亡原因，敗血性休克的死亡率高達50％。根據世界衛生組織估計，每年有超過600萬人死於敗血症，早期診斷和治療可以預防大多數的敗血性休克發病與死亡，但是，目前缺乏可靠的早期敗血症智能預測系統。時至今日，在大數據分析的快速發展和重症監護室的...

引用     導入Endnote

2. 醫療資訊管理系統研究議題之探討 

黃興進;
頁: 101-116
日期: 2002/02
卷期: 09(專)
關鍵字: 醫學資訊學;醫療資訊系統;醫院資訊系統;
Keywords: Medical Informatics;Healthcare Information Systems;Hospital Information Systems;
摘要: 全民健保實施之後，醫院必須同時考量營運成本與醫療品質。以往資訊管理的研究指出，採用資訊科技可以使企業以最小之成本得到較佳的品質。醫療產業屬於資訊高度密集的產業，然而與其相關的資訊管理研究卻不多見。雖然，資訊管理在其它產業有進行各種相關議題的研究，但這...

引用     導入Endnote