北醫附設醫院的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

健康蔬果汁提升免疫力體質

為了解決北醫附設醫院的問題，作者陳彥甫 這樣論述：

7色蔬果汁營養配對 喝瘦變美、健康加分！ 食安健康！自己動手打蔬果汁 拒絕黑心添加物！不要塑化劑！ 　　高纖低卡＋高酵素＋抗氧化超級蔬果 　　簡單方便＋原味天然＋美味養生 　　市售飲料高糖、高熱量、內含添加物不明，小心喝多瘦荷包、傷身易發胖。 　　利用當令食材，親自打果汁，吃對食物不生病、不怕胖，輕鬆調理體質，照顧全家健康！ 本書特色 　　◎量身訂做4大族群天然保健飲品 　　瘦身養顏愛美族、活力元氣上班族、強身健體病症族、延年益壽銀髮族，營養師專業特調蔬果汁，安心喝健康！ 　　◎輕鬆掌握7色蔬果保健密碼 　　徹底了解蔬果保健功效，多元攝取關鍵營養素，發揮蔬果美容保健、抗病防癌

特效，提升新陳代謝，強化身體免疫力！ 　　◎驚喜收錄7天瘦小腹神奇蔬果汁 　　從燃脂力、消水腫、排毒素、防便祕、健腸胃5大目標下手，不當大腹翁、小腹婆，體內環保甩掉鮪魚肚，變身窈窕纖腰美人！ 審訂者 　　北醫附設醫院主治醫師 王森德 　　百漢中醫診所中醫師   王基宗 　　北醫附設醫院營養師   李青蓉 　　前北醫附設醫院營養師 麥素英 　　前基隆市立醫院營養師 陳琪菘  

北醫附設醫院進入發燒排行的影片

開發具有嵌入感染預測模型之困難梭菌院內感染監控系統

為了解決北醫附設醫院的問題，作者周辰彩 這樣論述：

困難梭菌感染(Clostridium difficile infection, CDI)在國內醫療機構的影響性日益擴大，每年的感染人數都在持續上升中，感染症狀通常與抗生素所造成的腹瀉相關，目前尚無有效的疫苗可供預防，對於醫療機構的感染控制相當重要。目前院內感染管控較多依賴人力或是屬於事件後追蹤成因，較缺乏即時且自動化監控病人每日狀態與危害變化的系統。目前CDI文獻已經提出不少造成困難梭狀桿菌院內感染的預測模型，其中最重要的差異為各研究背景與醫院的不同，如何依據已經驗證過的感染預測模型，所辨識出的CD 菌感染危險因子，建立一個CD菌的院內監控系統是目前重要的議題。本研究目的在於開發一套具有嵌入

感染預測模型之困難梭菌院內感染監控系統。使用了臺北醫學大學附設醫院2017年1月至2019年12月CDI院內感染病人的資料，透過邏輯斯回歸分析尋找構成院內CDI的危險因子，並且從系統導向事件分析法將病人的住院歷程中，經過感染預測模型導出的危險因子轉至為危害數值，CDI監控系統每日讀取病人的住院相關檔案進行運算，達到監控的目的。 CDI監控系統可以提供使用者輸入時間範圍，依據此時間範圍內的各個病房危害數值的高低、以及時間範圍各個病人的危害數值的高低，找出各病房、各病人感染CD菌的風險大小。CDI監控系統還可以提供病人住院歷程中的每日各個不同危害數值的變化進行歷史的追蹤，協助醫師感控護理師在

安排病人進入病房、日常照護中給予建議。 CDI監控可以提供醫師、感控護理師每日病房與病人危害數值(風險)的變化，達到監控的效果，充足的掌握目前各病房與病人的狀態，提供感控決策的效果。未來在監控病人的住院歷程中若加入臨床數據，包含護理紀錄中病人發燒的情況、腹瀉的程度與次數，甚至是手術方面的資訊更會提升CDI監控系統的監控項目敏銳度、細緻度，優化醫院感染控制，促進病人與醫療人員的安全。

不吃藥也能降低膽固醇

為了解決北醫附設醫院的問題，作者何一成 這樣論述：

　　謹守「4低1高」飲食原則－低卡、低脂、低糖、低鹽、高纖維， 　　血管暢通不阻塞，身體機能大提升。遠離致命疾病，健康好樂活！ 　　●吃什麼、怎麼吃才能有效降低膽固醇？ 　　●高血脂患者需補充哪些營養素？ 　　●減脂瘦身有哪些神奇特效老偏方？ 　　●如何利用中藥和按摩瘦身消腫？ 　　◎30大降血脂必吃食材大公開 　　權威醫師傾囊相授，教您吃對食物，有效控制膽固醇，遠離心血管疾病和慢性病，健康長壽，活到天年。 　　◎135道對症美味食譜，高纖低卡最養生 　　營養師精心調配降血脂食譜，專業剖析營養成分、保健功效。聰明擇食，4週讓膽固醇低頭！ 　　◎30道中醫奇效食療方，對症調理最安心

　　透過藥茶、藥膳、按摩，加速消脂瘦身成效，維持經絡暢通，溫和調理體質，促進血液循環！ 本書特色 　　西醫＋營養師＋中醫，三師聯合問診，徹底解決膽固醇問題！ 　　小心！中風患者有年輕化的趨勢！ 　　注意！心、腦血管疾病高居10大死因2、3名！ 　　吃好每天3頓飯，4週血脂一定降！ 　　30大降血脂明星食材＋135道高纖低脂料理 　　＋10道對症養生飲品＋20道中醫食療老偏方 　　中西醫雙管齊下，遠離可怕併發症，輕鬆戰勝膽固醇！ 　　降血脂第１名 高纖蔬果～抗氧化、降低膽固醇！ 　　降血脂第２名 全穀雜糧～代謝脂肪、提升免疫力！ 　　降血脂第３名 優質好油～保護心血管、預防病變！  

預測Amiodarone和Dronedarone引起的肝損傷：利用電子健康記錄建立和驗證一個可解釋的模型

為了解決北醫附設醫院的問題，作者李宛霖 這樣論述：

研究背景Amiodarone和dronedarone常引起肝損傷，亦有嚴重肝損傷的臨床案例。其風險因子仍不清楚，且即使在肝損傷發生時停用藥物，也仍會造成不可回復的肝臟損害。研究目的本研究為建立及驗證一個可解釋的預測模型，作為amiodarone 和dronedarone引起肝損傷之用藥安全性監測，利用不同的機器學習模型識別由amiodarone和dronedarone所引起的肝損傷高風險患者，並以多個決策閾值來建立合適臨床之模型，作為預防此藥物引起不可逆肝損傷之最佳醫療決策輔助。研究方法此回溯性研究使用台北醫學大學臨床研究數據庫資料，以北醫附設醫院和萬芳醫院病人作為訓練集，雙和醫院病人作為外

部驗證的測試集。應用遞歸特徵選擇來找到三種機器學習算法(隨機森林、極端梯度提升和自適應提升)各自的最佳特徵集。應用重新採樣方法，包括隨機過採樣、隨機欠採樣和合併使用合成少數過採樣技術和編輯最鄰近規則等方法和決策閾值調整來提升模型預測能力。並以通過ROC曲線下面積、精確召回曲線下面積和馬修斯相關係數評估模型表現，來選擇表現最佳之模型。最後透過SHapley Additive exPlanations (SHAP) 確定所包含特徵的重要性，以解釋amiodarone和dronedarone所引起肝損傷之機器學習模型。研究結果本研究納入 6,566 名符合條件之amiodarone和dronedar

one之使用者。模型在特徵後，使用訓練集數據進行建模，並進一步由外部驗證組測試結果挑選最佳模型。在所有模型中，RF-ROS 模型使用了42個特徵，ROC曲線下面積為0.795（95%信賴區間0.772-0.818）、精確召回曲線下面積0.350（95%信賴區間0.305-0.406）。在優登指數指定的最佳閾值下，敏感性、特異性、陽性和陰性預測值分別達到0.767、0.684、0.246、0.956。次族群分析中針對僅使用amiodarone建立的RF-ROS模型只需要9個特徵，即可達到ROC曲線下面積為 0.772，精確召回曲線下面積為 0.301。根據模型預測的風險對病人進行分層後，主分析和

次族群分析的肝損傷風險在統計學上都能夠被模型很好地區分（p