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呼吸器脫離訓練的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林欣榮,涂心怡寫的 能醒.能走：林欣榮教授的腦醫學救命筆記 和EricTopol的 AI 醫療 DEEP MEDICINE都 可以從中找到所需的評價。
另外網站自主呼吸訓練要多久也說明：呼吸照護病房呼吸訓練longtermcare.imobilecom. 堅持吧，我爸昏迷2個多月了。 長照機構資訊網，呼吸器脫離訓練,呼吸器脫離流程,脫離呼吸器護理評估量表, ...
這兩本書分別來自經典雜誌出版社 和旗標所出版 。
南華大學 自然生物科技學系自然療癒碩士班 葉月嬌所指導 龔靖晴的 足部反射療法改善女性肩頸痠痛之成效 （2020），提出呼吸器脫離訓練關鍵因素是什麼，來自於女性、足部反射療法、肩頸痠痛、睡眠品質、焦慮。
而第二篇論文長庚科技大學 護理系碩士在職專班 范君瑜所指導 陳玉欣的 探討介入加護病房環境改善方案對加護病房病患譫妄發生的成效 （2019），提出因為有 加護病房環境改善方案、譫妄、睡眠品質、褪黑激素的重點而找出了 呼吸器脫離訓練的解答。
最後網站訓練脫離呼吸機的時機則補充：1.1病人必須要能有自己呼吸的能力，才能考慮脫離呼吸器。 2.可以開始準備脫離呼吸機的時機. 2.1潛在問題已得到改善（如：感染問題）。 2.2病人可以咳嗽 ...
能醒.能走：林欣榮教授的腦醫學救命筆記
為了解決呼吸器脫離訓練 的問題，作者林欣榮,涂心怡 這樣論述：
見證奇蹟！ 原發性惡性腦瘤、腦膜瘤、惡性腦膠質瘤、類巴金森合併水腦、毛毛樣血管病變、腦幹梗塞性中風、蜘蛛膜下腔出血、動脈瘤破裂後併發水腦……眾多複雜而棘手的腦部病變與創傷，在花蓮慈濟醫院林欣榮院長率領醫療團隊的用心診治下，展現一例又一例的奇蹟…… 林欣榮院長藉由各種病例及感人的故事說明── 花蓮慈濟醫院將各種對腦部病人有幫助的療程集中， 要讓醒不過來的病人醒來、站不起來的病人能站起； 重點是，還要讓病人恢復良好的生活品質， 能夠基本地照顧好自己，找回活著的尊嚴！
足部反射療法改善女性肩頸痠痛之成效
為了解決呼吸器脫離訓練 的問題，作者龔靖晴 這樣論述：
背景及目的：肩頸痠痛好發於女姓，而長期慢性疼痛更是會引發情緒焦慮。足部反射療法能活化組織機能，達到身體健康的功能。所以，本研究目的為探討足部反射療法對改善女性患者肩頸痠痛、情緒焦慮及睡眠品質之成效。 實驗設計：本研究採前後測實驗設計法。 研究對象與方法：於2020年11月至2021年2月期間，在南部某地區招募年齡介於20到64歲，自覺肩頸痠痛或經醫師診斷罹患此症狀的女性受試者。另排除膝蓋以下皮膚有出血或感染情形者、實驗前12小時有服用消炎止痛藥或拒絕完成實驗者。隨機將受試者分成足療組(進行足部反射療法)及肩頸放鬆操組(進行肩頸放鬆操)等兩組實驗組，另外進行一般活動的為對照組各30名。
進行實驗前以問卷收集基本資料、生活型態及健康狀況等問題，於實驗前()、實驗介入後()及完成介入實驗後24小時()，蒐集自覺疼痛量表、情境特質焦慮量表、血壓心跳等生理反應數據或維辛氏睡眠量表等。研究資料以描述性統計、卡方分析及單因子變異數分析等，比較實驗組與對照組之各項數據之相關性。 結果：本研究共有80人完成試驗(有效完成率為88.9%)。受試者平均年齡為47.0歲，有56.3%有慢性疾病、48.7%有使用藥物以及66.2%有使用過輔助療法以減緩肩頸痠痛。結果顯示實驗前受試者的平均自覺疼痛量表得分為4.7 ± 1.6分、情緒特質焦慮量表總分為38.5 ± 10.3以及維辛氏睡眠量表為9
60.6 ± 291.7分。實驗介入後以單因子變異數分析結果顯示，足療組較肩頸放鬆操組更能降低疼痛量表分數(3.3 vs. 1.4分，P
AI 醫療 DEEP MEDICINE
為了解決呼吸器脫離訓練 的問題，作者EricTopol 這樣論述：
AI 醫療不是未來式，而是現在進行式！讓世界級名醫帶你進入 AI 醫療現場。 本書深入發掘 AI 醫療應用亮點： 【 AI 觀察掃描影像的威力】 ★ AI 能觀察出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，看到許多人眼無法觀察到的紋理特徵，例如預測出在某些腦癌中的染色體 1p/19q 聯合缺失之基因組異常，或是找出病患是否有與大腸癌密切關聯的 KRAS 基因突變，做到真正個別化的監測！一年甚至能夠判讀數十億張醫療掃描影像，數量驚人！ ★ 東京大學研究團隊開發了一套 6 層卷積神經網路，對來自 460 名病患的肝臟腫塊電腦斷層進行分類，所得結
果與真實值相比，整體準確性高達 84%！ ★ 荷蘭拉德堡德大學 (Radboud University) 發現深度神經網路在經過 1,400 多張乳房 X 光影像的訓練後，能夠判讀出與 23 位放射科醫師相同的結果！ ★ 使用 AI 就能從視網膜圖像準確診斷出各種眼疾：在分析及診斷青光眼、糖尿病視網膜病變、老年黃斑部病變等 50 多種眼科疾病、進行緊急轉診方面，深度學習演算法協助自動化光學同調斷層掃描判讀的準確率，已達到專業視網膜專科醫師的判斷水平。從視網膜影像還能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制及重大心血管疾病的風險。也可協助診斷「早產兒視網膜
病變」與「先天性白內 障」，改善兒童視力！ 【 AI 辨識病理切片的潛力】 ★ 史丹佛大學的研究小組利用全切片影像開發了一款機器學習演算法來預測肺癌病患的存活率 (survival rate)，準確率優於目前病理學實務上所使用的腫瘤分級 (grade) 與分期 (stage)。 ★ 紐約大學研究人員對病理學切片進行的研究則顯示，演算法在診斷肺癌亞型 (subtype) 時，可得到非常優異的準確率 (AUC = 0.97)，這項研究證明了機器演算法有能力看出人類不易辨別的模式。 【企業界爭相切入 AI 醫療應用】 ★
許多公司也都已著手發展醫學影像的深度學習，包括Arterys 專攻心臟 MRI 影像分析、Viz.ai 利用頭部電腦斷層深度學習診斷中風症狀，還會即時發訊息通知臨床醫師、Imagen 以機器分析骨骼影像的技術等。Enlitic 的自動檢測處理則不僅能夠精確診斷骨折，當骨折的範圍只佔了 X 光影像中的 0.01% 時，還能夠明確點出微骨折的位置！ ★ Arterys 公司有一套已獲美國FDA批准的演算法稱為 Deep Ventricle，可快速分析心臟血流，將原本需花費一個小時抽血並手動測量的工作，縮短成一次只需要花費15秒的掃描。 【 AI 提升醫院急診室、手
術室及加護病房的運作效率】 ★ 利用近16萬名病患的電子健康紀錄訓練完18層的深度神經網路之後，能針對4萬份病歷預測出死亡時間，而且準確率相當高。此外，深度神經網路還能預測：住院日數、緊急臨時再入院（unexpected hospital readmission）以及最終的出院診斷。 ★ 史丹佛大學利用深度學習和機器視覺量化醫師的手部衛生狀況以杜絕院內感染，準確率超過95％。 ★ 加護病房也能倚靠機器視覺幫助使用機械式呼吸輔助（mechanical ventilation）的病患脫離呼吸器：透過病患的監控影像，便能協助確定目前移除病患的呼吸器是否
有風險，也能掌握其他生命徵象未列入的參數，藉此減輕護理師檢測的負擔。 ★ 在美國許多醫院已有機器人護理師助手 Tug 幫忙分送食物和藥物，減輕護理師的工作負擔，空出護理師的時間與雙手真正去照護病人、關心病人。 【 AI 打破迷思、顛覆傳統】 ★ 許多資訊都隱藏在所謂的正常範圍裡：以一名在過去 5 年內血紅素從 15.9 g/dl 穩定下降到 13.2 g/dl 的男性病患為例，其血紅素數量變化的起點和終點都落在正常範圍裡，因此這個變化絕對不會被檢驗報告標記出來，但是血紅素減少情形有可能是病患身上某種疾病的早期徵兆，比如隱性出血或癌症。在資料解讀上
，AI 能掌握更多豐富、細緻且連續的資料及解讀方式。這就是深度學習的重要性！ ★ 健康飲食金字塔的唯一標準其實並不符合每個人，AI 將能根據你的腸胃道菌種量身打造專屬個人的飲食建議！ ★ 癌症資訊最近還擴展到了活癌細胞分析，用微流控技術 (microfluidics) 從乳癌或攝護腺癌病患身上分離出活的癌細胞，接著用 AI 機器視覺進行評估，以預測術後風險，不同於以往的癌症檢驗依賴固定在福馬林中的死亡組織塊。 【 AI 結合無負擔的穿戴式裝置】 ★ 戴上智慧手錶，免抽血就能偵測血鉀濃度的變化，避免因心律不整而猝死！
★ AI 能偵測出人類所感覺不到的細微變化，只要貼上類似 OK 繃的裝置，就可以偵測出「無症狀」心房震顫的病人，預防可能引發的中風！ 美國著名心臟科權威醫師 Eric Topol 以自身就醫的經歷揭開序幕，帶我們一窺原來「即使身為醫師也未必能得到最佳的醫療診治！」直擊醫療現場的真實缺口，揭露出為何醫療場域迫切需要導入 AI？ AI 醫療並非未來式，而是現在進行式！ AI 更不是冷冰冰的機器，而是重塑醫病關係的新契機！ 本書特色 ★ 為什麼你/妳需要讀這本書？ 【如果你是醫師、醫療從業人員……】 為什麼醫療領域需要發展 AI？
AI 真的有那麼神嗎？醫療領域發展 AI 又會遇到哪些瓶頸？ AI 醫療的最終願景將會帶給醫師及醫療相關從業人員哪些好處？ 這些 AI 醫療變革都將影響整體醫療系統、醫療資源的支配運用，身為第一線從業人員的你/妳不可不知！ 【如果你是「 AI 工程師」或「研發人員」……】 醫療資料暗藏什麼結構性問題？有哪些陷阱？ 何時該篩選數據，何時又不該篩選？！ 如果 AI 工程師能早一步知道，就能少走很多冤枉路！ 【如果你是「醫療」或「資訊科技」相關科系教授與學生……】 最新的一門跨領域整合性學科「AI 醫療資訊專業」
融合了 AI 科技與醫療知識， 隨著 AI 在醫療領域的崛起，「優秀醫生」的定義也將翻轉，醫學界訓練醫生的方式將發生哪些轉變？ 醫學生若想掌握 AI 工具，首先應從哪些學科切入？ 資訊科系學生若想進軍醫療工程領域，更該明白醫學資料獨有的特性！提早佈局自己的競爭力藍圖！ 此外，本書旁徵博引近 700 篇參考文獻，歸納整理出 AI 醫療的相關研究內容重點。包含 AI 在全球各地醫療領域的實務應用，以及理論與實務究竟差距有多大，都將在書中具體呈現。 名人推薦 AI 先驅 - 李開復、李飛飛 強力推薦！ “人工智慧與人類
醫師結合的最佳展現將是一場醫師與病人互利的雙贏局面。Eric Topol 是一位對醫療保健和 AI 都有深刻瞭解的醫學權威。我強烈推薦這本書，並希望它能串聯起醫療從業者和 AI 研究員，幫助他們明白唯有同心協力、共同努力，我們才能實現健康長壽的共同夢想。”──李開復 “人工智慧應奠定在深厚的人性化基礎之上，而它的影響在工業和日常生活中只會不斷增加，不會減少。 這是一本有見地的讀物，用「以人為本」的嶄新視角出發，使人深刻地瞭解人工智慧結合醫學的驚人潛力。──李飛飛，ImageNet 創辦人，史丹佛大學電腦科學系教授， 曾任職史丹佛大學人工智慧實驗室、Google Cloud 首席
科學家 “以敏銳洞察的眼光看待科技在醫學中所扮演的角色以及能發揮的作用……提出有力的論點說明醫學將在科技技術的輔助下走向更人性化與更關懷人的醫學，而非被科技凌駕之上。”──美國 Kirkus 書評
探討介入加護病房環境改善方案對加護病房病患譫妄發生的成效
為了解決呼吸器脫離訓練 的問題，作者陳玉欣 這樣論述：
研究目的：譫妄在加護病房病患的發生率為20%到80%不等，除疾病因素、疼痛、藥物治療等因素外，加護病房所產生的噪音、光線及不佳的睡眠品質，都是導致譫妄發生的主要原因。本研究目的為探討加護病房環境改善方案對加護病房環境(噪音、光線)、病患的睡眠品質、褪黑激素的變化趨勢及譫妄發生的成效。研究方式：本研究採類實驗性研究設計。收案對象為中部某教學醫院加護病房的病患，採方便取樣，依其所入住之加護病房分組，外科加護病房為實驗組，內科加護病房為對照組。本研究共收案108位加護病房病患，實驗組及對照組各54位。兩組於晚間10點至早上7點之間，實驗組執行加護病房環境改善方案，對照組接受常規照顧，連續進行三個晚
上。以SPSS 22.0版電腦套裝軟體進行資料分析，統計方式為描述性統計、獨立樣本檢定、卡方檢定、廣義估計方程式及相對風險，所有分析結果以顯著水準(α)0.05為基準。結果：本研究收案108位個案，平均年齡為64.28 ±16.19歲(19歲至93歲)；61位(56.5%)為男性；教育程度一半以上(61位)具有國/高中以上(55.6%)；86位已婚者占79.6%。兩組於人口學特性、疾病特性、科別與疾病嚴重度無顯著差異(p>.05)，但實驗組的疼痛分數高於對照組且達顯著差異(p