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未來生存地圖【全彩精裝版】：面對下一個百年，用100張地圖掌控變動世界中的威脅與機會

為了解決台灣都市化比例的問題，作者IanGoldin 這樣論述：

「你不能靠舊地圖去探索新世界。」──愛因斯坦 100張EarthTime全新地圖， 看懂世界怎麼了？未來會怎樣？我們該怎麼辦？ 全視角解析人類過去的決策所帶來的結果， 了解多重風險匯聚時代的現狀與趨勢， 提供不確定年代中，最有憑有據的生存行動方略。 　　世界在過去一個多世紀迅速改變， 　　新冠疫情爆發更加劇了改變的速度與力道。 　　面對各種未知與變動，我們急需新的地圖來確認方向， 　　看懂全球局勢，重新計算風險， 　　釐清在各種威脅與機會下，如何反應才能生存下去。 　　100張EarthTime全新地圖， 　　融合500多萬張衛星影像與2000多筆數據圖層， 　　真實呈現

最新地球樣貌，提出未來可能趨勢， 　　你將全面看見世界如何被改變，未來又將如何演變； 　　你將明白自己面對了哪些嚴峻的生存挑戰，並獲得解決方法； 　　你將走出驚慌焦慮，帶著新的理解與洞見，在不確定中穩定前行。 　　新冠肺炎的爆發，迫使全人類同時經歷多重變革， 　　這場傳染病雖突顯了全球化的某些優點， 　　但也暴露了各種體制上的問題，惡化了不平等， 　　舊時的確切急速瓦解，衝突、憤怒與前景堪慮，讓人們痛苦又費解。 　　儘管人類總是生活在不確定中， 　　但人類史上從來沒有過這樣的時候， 　　由單一世代所做的決定，對後世的存亡影響重大。 　　早在文字發明前，人們就開始利用地圖理解世界， 　　然

而誠如愛因斯坦所說：「你不能靠舊地圖去探索新世界。」 　　我們急需新地圖協助確認方向，走向更確定的道路，邁向更好的命運。 　　全球化發展專家伊恩‧高丁與政治經濟學家羅伯特‧穆加， 　　融合了衛星成像技術與大量數據， 　　用100幅地圖勾勒出最新地球樣貌， 　　涵蓋科技、社會、經濟、政治、文化、醫療等層面， 　　視覺化呈現世界的過去、現在與可能的未來， 　　釐清在各種威脅與機會下，人類如何行動才能生存下去。 　　我們正進入未知的領域， 　　這100張地圖提供了迫切需要的觀點，讓判斷有所依據， 　　協助我們在不確定的年代中更具適應力，擁有持續前進的智識與力量。 好評推薦 　　黃益中（公民教

師、《思辨》作者） 　　葉浩（國立政治大學政治系副教授） 　　蔡依橙（陪你看國際新聞 創辦人） 　　融和迷人的地圖與引人注目的分析，描述人類所面臨的最緊迫挑戰，並提供創新解決方案，幫助我們駕馭複雜的未來。──美國實驗心理學家，史蒂芬‧平克（Steven Pinker） 　　令人讚嘆……這本書會在我的荒島書單上！100張引人入勝的地圖與豐富的敘述，讓全球趨勢一目了然，再加上作者精煉的分析，是重塑一個更美好的世界時，最好的指導與啟發。──馬丁‧芮斯（Martin Rees），英國皇家天文學家 　　收到書稿的那天晚上，我本來打算先粗略翻一下就好，但精采的內容讓我無法自拔，就這樣熬到凌晨一點。本

書採用的綜合方法讓我印象深刻，以如此清晰的方式解釋了因果關係，是一本真正值得大眾關注的著作。──克勞斯．施瓦布（Klaus Schwab），世界經濟論壇創始人兼執行主席，《第四次工業革命》作者

公共衛生法規與倫理

為了解決台灣都市化比例的問題，作者吳秀玲,許君強 這樣論述：

　　本書介紹最新公共衛生法規與倫理，計六篇。第一篇總論：簡介英、美、德國公共衛生法規之建置、我國日治時期與近代的公共衛生發展史；健康基本人權、衛生法規之基本原理原則。第二篇至第六篇各論計二十章，共介紹二十六種公共衛生法規，範圍深且廣，包括：醫師法、護理人員法、公共衛生師法；醫療法、緊急醫療救護法、藥事法、藥害救濟法、罕見疾病防治及藥物法；傳染病防治法、人類免疫缺乏病毒傳染防治及感染者權益保障條例、菸害防制法、精神衛生法、食品安全衛生管理法、健康食品管理法、學校衛生法；優生保健法、人工生殖法、人體器官移植條例、病人自主權利法、安寧緩和醫療條例；全民健康保險法、長期照顧服務法等

。 　　各章簡介法規重點內容、罰則，探討倫理議題或法規之缺失探討；且就各論相關之大法官解釋，併予介紹。另，為加深學習印象，各章章末附有國考相關考題或法規相關問題，提供學生、讀者思考與練習，適合多元科系的師生使用。

利用多重死因與死亡前疾病診斷紀錄解構死因分群

為了解決台灣都市化比例的問題，作者廖敏如 這樣論述：

研究背景死因統計為公衛研究主要參考的健康指標之一，其中死因排名結果更經常是政府制定衛生政策時優先次序的重要參考。目前官方死因統計是以原死因選取原則為主，然而原死因選取原則包含下列限制：忽視其他提及死因的重要性、易受到醫師填寫習慣的影響、以及無法良好反映共病間的關係。因此本篇研究目的嘗試利用疾病分群(disease clustering)方法解構死因資訊，而非以單一疾病方式呈現死因統計結果，從中量化不同共病結構，再進一步探討死因分群間的特性差異。研究材料與方法資料來源包含多重死因檔、全民健保處方及治療醫令明細檔，研究對象為臺灣2018年死亡的人，蒐集其多重死因及死亡前三個月的住院診斷紀錄，並以

全球疾病負擔(Global Burden of Disease Study, GBD)的疾病分類方式取代國際疾病分類標準(International Classification of Diseases, ICD-10)的疾病代碼，整理疾病分類後進行死因分群。本研究利用SOM作為死因分群的方法，此方法不需對資料有先驗知識，在分析大量數據時相較傳統分群方法更有效率，分群的過程中也能維持資料間的拓樸關係，並以視覺化的方式呈現分群的結果，更直觀地辨識死因分群，接續利用多元邏輯斯回歸模型，探討各分群相關人口學變項的特性差異。研究結果藉由SOM的方法依照死因、疾病的特性，從所有的診斷紀錄中區分出41個死

因分群，死亡的人以男性為多數 (58.44%)，平均死亡年齡為73.89歲，以已婚 (47.75%) 和居住在都市化程度第二級 (44.84%) 的人為多數。以不同的死因資訊 (UCOD / MCOD) 和不同的疾病分類方式 (ICD-10 / GBD) 所得到的死因排名相當不同。以GBD分類的多重死因排名最接近死因分群排名的結果。人數最多的死因群為糖尿病群 (9.25%)，年齡最高的死因群是阿茲海默症群 (84.87歲)，胰臟癌群以自然死亡的比例最高 (99.83%) ，其他白血病群在醫院死亡的比例最高 (72.01%)且死亡前三個月人均醫療支出最高 (584,162.94點)，乳癌群的人居

住在較高都市化的比例最多 (49.18%) 且此地區平均收入中位數也最高 (651,397 元)，慢性肝病群居住的區域醫療資源最為匱乏，平均每位醫師需要服務的人口數最多 (1,189 人/醫師)。糖尿病的共病結構較為複雜可歸納出八個共病模式，最常共同出現的疾病為糖尿病、慢性腎臟病及缺血性心臟病。我們進一步量化各共病結構得出有特定疾病的人被分到特定共病群的比例，此結果有利於探討共病間的關係並可提供未來政策上資源分配的參考。研究結論透過死因分群的方法，能彌補以原死因統計的缺陷，並可以推估帶有不同特性的人群，得到特定死因分群的風險，進一步發掘不同疾病背後的共病結構，且透過量化各共病結構的人口比例，能

更加理解現行共病的發展趨勢，未來在制定醫療政策時便可針對不同的疾病分群規劃更精準的預防措施。