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【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決大數據分析與人工智慧技術這兩者之間的關係的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

肺癌的預防與治療：全面贏戰臺灣新國病

為了解決大數據分析與人工智慧技術這兩者之間的關係的問題，作者陳晉興,梁惠雯 這樣論述：

｜亞洲肺癌手術權威陳晉興醫師肺癌保健全書｜ 從預防到治療，全面贏戰臺灣新國病   肺癌在臺灣每年奪走的性命已突破萬名，保肺防癌刻不容緩 建立「護肺」知識，別讓肺癌找上你！ 　　 　　▌臺灣領先全球，正式啟動「肺癌早期偵測計畫」後，第一本肺癌保健專書！ 　　▌肺癌權威陳晉興醫師以執刀手術近15,000臺的經驗告訴你，正確預防、早期發現、積極治療，遠離肺癌威脅，我們做得到！   　　肺癌雖可怕，但只要勇敢面對、配合醫師治療，確實是有可能回歸正常生活，不留遺憾。　 　　做為一個外科醫師，我在自己的專業上持續努力，以重視每一個生命和家庭的心情，希望治癒每一個肺癌患者。 　　透過這本充滿深度和溫度的

書，傳達我對所有讀者的關懷：定期篩檢，遠離肺癌！ 　　――陳晉興   　　肺癌是目前全球癌症死因第一位。而在臺灣，肺癌更是自2004年起，持續高居國人癌症死因首位；依據最新公布的2021年數據統計顯示，年度肺癌死亡人數再創新高，已突破萬人大關。更令人心驚的是，肺癌同時也是「晚期發現率」及「醫療支出」皆為最高的癌症，嚴重威脅國人健康，因而被稱為「臺灣新國病」。   　　面對如此「要命」的疾病，難道我們只能害怕、束手無策嗎？當然絕非如此。   　　本書由亞洲肺癌手術權威陳晉興醫師、專業醫藥記者梁惠雯共同撰著，解答診間最常遇見的肺癌迷思，介紹最新的肺癌療法與用藥知識；分享十位肺癌病友親身抗癌的溫暖呼

籲與珍貴啟示；並傳達最核心且全面的肺癌預防保健知識。希望能幫助國人知癌防癌，超前部署，全面贏戰臺灣新國病。   　　■關於肺癌，不可不知道的事   　　●肺癌已連續十多年居於國人癌症死因之首，且晚期發現率及醫療支出皆為最高，成為臺灣新國病。   　　●肺癌不會傳染，卻會遺傳；尤其臺灣女性具有的某些基因，特別容易導致細胞突變；有肺癌家族史者，定要提高警覺。   　　●臺灣肺腺癌病患有一半的人完全沒有危險因子，如不菸、不酒、煮菜無油煙、沒有家族病史等，卻初次就醫診斷時已是第四期。   　　●肺癌可說是沉默的殺手，因肺臟沒有痛覺神經，若等有症狀才就醫，多是腫瘤大到壓迫氣管，或轉移其他部位，很可能已是

晚期，治癒率與存活率皆降低很多。   　　●目前唯一證實安全有效的肺癌篩檢，就是低劑量電腦斷層掃描（LDCT），一般健檢常做的胸部X光，看到病灶時多已是晚期，錯過最佳救命時機。   　　●肺癌病變過程很漫長，不是老年人才易得肺癌，而是年輕人的病灶需要篩檢才會發現。   　　■抵禦新國病，我們有辦法   　　●本書收錄十位肺癌病友分享的抗癌實錄，是極具生命力又溫暖的臨床見證。   　　●陳醫師常說，濾網上有多髒，就代表我們吸進的空氣有多髒，抽油煙機和空氣清淨機這兩機很重要！   　　●天然營養素與植化素，均衡攝取，就最佳防癌幫手；葉酸缺乏易導致細胞病變，高脂肪飲食與食品添加劑，更危害健康的敵人。

不必迷思保健品，養肺防癌，天然的飲食最好！   　　●定期做LDCT肺癌篩檢，符合公費補助資格者更要立即去做，及早發現病灶，根治的機率極高！   　　●不需隱瞞自己得肺癌，相揪LDCT檢查，幾句溫馨提醒，就可能挽救自己與親友的健康，何樂而不為？   　　■肺癌病友的珍貴啟示   　　●五十五歲女性，做LDCT發現惡性可能性高的「毛玻璃樣態肺結節」，住院期間家人陪伴，也心生警惕做檢查，前後包括手足四人及父親等都找到病變，一家人的肺癌原來與遺傳基因有關。 　　 　　●工作與生活都經常待在室內的六十歲白領女性，近退休之際因公司為資深員工安排LDCT檢查而發現肺部結節；以為少出門不會受空汙影響，手術後

省思生活習慣，留意口罩、抽油煙機與空氣清淨機都正確使用。 　　 　　●從事航空業機械技師數十年，直到退休才發現不僅自己肺部有腫瘤，同事有許多人也因肺癌病逝；慶幸自己早期發現而得到治癒機會，退休後不僅擔任志工宣導肺癌防治，也籲請航空公司在健檢項目增加LDCT。   　　●抽菸抽了三十多年，一直對於菸害放在心上，也關心肺癌相關議題，卻未改生活模式；一直到接受LDCT檢查照到早期病變才醒悟，手術後，已經不碰菸酒、減少外食，並擔任志工宣導肺癌預防與早期篩檢。   　　●不菸、不酒、不熬夜，熱愛運動的男性，在小病的機緣下，意外檢查到肺部腫瘤，且已轉移骨頭與腦部，病況一度危及生命；治療過程相當配合醫師的安

排，生活也很自律，經標靶藥物及手術治療後，已能繼續最愛的單車運動，甚至成功「騎單車上武嶺」。   醫學權威齊聲推薦   　　（依來稿順序排列）   　　本書以淺顯易懂的文筆，詳細說明肺癌的致癌成因、風險預測因子、篩檢方法、影像與分子診斷、精準治療、最新科技新知、以及生活保健準則，並且以專業書籍或醫學文獻做為參考資料，旁徵博引、實證可靠。最令人感動的，還包含了十位癌友珍貴的經驗分享，讓這本肺癌專書不但有深度，也有溫度。――陳建仁（前副總統、中研院院士、肺癌存活率倍增倡議平臺發起人）   　　醫學的進步，已使肺癌擺脫「不治之症」的行列，完全治癒的可能性是很高的。 　　欣見陳晉興教授和梁惠雯小姐共同

撰寫了這本專業書籍，讓民眾知道肺癌不是不能治療，只要能夠早期診斷，一定能治癒！我們大家要一起努力，共同交出戰勝肺癌的漂亮成績單！――楊泮池（中研院院士、臺灣大學講座教授）   　　陳晉興醫師在忙碌的看診、手術、教學、研究之餘，仍願意花費心力來推動衛教知識，出版這本最具權威知識的書，讓民眾能夠獲得遠離肺癌的正確解方，我非常感佩，也是全民的一大福音。 　　健康不是只有醫療，真正要獲得健康，自主的健康意識與行為改變才是關鍵！――吳明賢（臺大醫院院長、臺大醫學院內科特聘教授、臺灣消化系醫學會理事長）   　　陳晉興醫師視病猶親，努力完成病人的心願，幾乎所有時間都花在病人身上。同時他也在外科專業領域投注

非常多心血，是世界級的專家，有如此優秀的好醫師是値得國人驕傲的一件事！ 　　恭喜陳晉興醫師與資深醫藥記者梁惠雯小姐共同出版這本專業好書，期盼終有一日，肺癌不再是威脅。――楊志新（臺大醫院癌醫中心分院院長、教育部國家講座暨臺灣大學教授）

應用人工智慧於慢性阻塞性肺病患者罹患中風之風險評估研究

為了解決大數據分析與人工智慧技術這兩者之間的關係的問題，作者蕭世享 這樣論述：

隨著科技的進步以及醫療水準的提升，台灣整體社會人口已經呈現高齡化的趨勢，而近幾年更逐漸邁向超高齡化社會。高齡化人口的死亡原因當中又以慢性病為主要因素，各項慢性病中又以慢性阻塞性肺病以及中風這兩項對高齡患者尤為嚴重，且這兩者都有相同的危險因素。慢性阻塞性肺病以抽菸族群最為常見，台灣抽菸人口眾多，嚴重影響國人的健康，但對這項慢性病卻少有聽聞以及相關的研究探討過慢性阻塞性肺病與中風之間的關係。故本研究以國內醫療機構相關資料庫為研究，篩選出目前國內罹患慢性阻塞性肺病之病患，並運用基因邏輯斯迴歸演算法、粒子群最佳化演算法以及交叉熵演算法計算各項因子的權重與倒傳遞類神經網路及支援向量機相互結合，建構六種

預測中風之風險模型，並結合案例式推理系統，評估病患是否會有伴隨中風的風險，並設計評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。研究結果顯示，經由傅利曼檢定發現預測模型之間ROC曲線下面積有顯著性差異，並利用成對樣本T檢定來判斷模型的整體優異性，最後統計結果預測模型當中以基因邏輯斯迴歸演算法與交叉熵演算法結合倒傳遞類神經網路之預測模型表現較為佳，經由K疊交互驗證平均準確率與ROC曲線下面積都達到了88%與0.82以上；評估模型的部分以粒子群最佳化演算法做為相似度評估，並利用傅利曼檢定來驗證三種演算法之差異，檢驗結果顯示在準確率以及ROC曲線下面積上均顯示無顯著差異存在，故三項演算法皆適合做為本評估系

統預設權重，其平均準確率及平均ROC曲線下面積皆有84%與0.77以上。本研究結果能夠提供醫療機構以及臨床診斷人員，作為疾病診斷之參考依據。