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醫務管理實務

為了解決生育給付查詢的問題，作者陳晉興等 這樣論述：

　　坊間有關醫務管理叢書繁多，多著重理論基礎或以他國經驗為案例，極少由本土實務出發，本書的出版期由具體的國內實務經驗分享，能給初次進入醫務管理及行政職場者有所遵循。－－陳晉興    臺灣大學醫學院外科教授、臺大醫院醫療事務室主任、臺大醫院胸腔外科主任

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以計畫行為理論探討寵物保險購買意願之研究—態度之中介效果

為了解決生育給付查詢的問題，作者許穎慈 這樣論述：

在少子化的現代社會，越來越多人以飼養寵物取代生小孩，而寵物保險可補償寵物帶來風險。 本研究之目的以計畫行為理論探討飼主對於寵物保險的購買意願，以風險認知與主觀規範為自變數，態度為中介變項，購買意願為依變項，探討風險認知、態度、主觀規範，對寵物保險保購買意願的影響。 本研究採用問卷分析法蒐集資料，以年齡20歲至65歲有飼養寵物經驗之民眾作為研究對象。 研究結果發現風險認知、態度及主觀規範對購買意願皆有正向影響，態度在風險認知與寵物保險購買意願關係間有完全中介效果，態度在主觀規範對寵物保險購買意願關係間有部分中介效果。

醫療衛生法規彙編

為了解決生育給付查詢的問題，作者unknow 這樣論述：

　　醫療衛生法規，顧名思義，係以「醫療衛生」為規範對象之法規總稱。醫療衛生具公益性質，攸關人民生命、身體及健康等法益，為確保醫療品質及保障人民就醫權利，乃有立法規範、調控之必要。 　　本法規彙編依據法規屬性與關聯性而分為「一般法規」、「醫事基本法規」、「藥事基本法規」、「衛生及防疫法規」、「醫療保險法規」、「醫療救濟法規」、「醫事人員法規」及「相關組織法規」、「大法官解釋」等九大部分，有助於醫療衛生法學之研究，並切合實務運作上對醫療衛生法務之需要。 　　本書收錄至民國九十九年二月之異動法規，包括：　　．民法（節錄）（99.2.3）。　　．人體生物資料庫管理條例（99.2.3）。　　．醫師法

施行細則（99.2.2）。　　．心理師法施行細則（99.2.2）。　　．呼吸治療師法施行細則（99.2.2）。　　．刑法（節錄）（99.1.27）。　　．食品衛生管理法（99.1.27）。　　．全民健康保險法（99.1.27）。　　．農民健康保險條例（99.1.27）。　　．行政訴訟法（節錄）（99.1.13）。　　．菸品健康福利捐分配及運作辦法（98.12.30）。　　．全民健康保險法施行細則（98.12.30）。　　．全民健康保險醫事服務機構特約及管理辦法（98.12.16）。　　．全民健康保險緊急傷病自墊醫療費用核退辦法（98.12.16）。　　．全民健康保險紓困基金貸款辦法（98.12

.16）。 作者簡介 李建良 　　【現職】　　中央研究院法律學研究所研究員　　臺灣大學法律學院合聘教授 　　【學歷】德國哥廷根大學法學博士 　　【著作】　　憲法理論與實踐（一）　　憲法理論與實踐（二）　　憲法理論與實踐（三）　　人權思想的承與變 蔡宗珍 　　【現職】臺灣大學法律學院教授 　　【經歷】　　律師高考及格　　淡江大學歐洲研究所所長　　行政院訴願審議委員會委員　　內政部訴願審議委員會委員　　外交部訴願審議委員會委員　　經濟部法規委員會委員　　研考會法規委員會委員　　台北縣政府法規委員會委員　　台灣法學會秘書長 　　【學歷】　　德國慕尼黑大學法學博士　　臺灣大學法律學研究所肄業　　

臺灣大學法律學系法學士 陳聰富 　　【現職】臺灣大學法律學院教授兼任副院長 　　【經歷】執業律師 　　【學歷】　　美國紐約大學法學博士　　美國哈佛大學法學碩士　　國立臺灣大學法學碩士　　國立臺灣大學法學學士

論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心

為了解決生育給付查詢的問題，作者羅濟軒 這樣論述：

隨著應用於醫學影像判讀分析與提供治療方案之醫療臨床決策輔助系統興起，改變醫療機構、醫師與病患間的互動關係，體現於告知說明義務內容、醫療機構、醫師執行醫療業務之注意義務內容與標準之調整，及使用系統為病患診療之醫療過失與責任成立之認定。又，若系統出錯，系統製造商是否需負責，究竟醫療機構、醫師與系統製造商應如何分配責任？當未來出現高自主醫療AI，醫療機構、製造商又應如何分配責任？本研究旨在探討能否按我國民法、醫療法、消保法與醫療器材管理法規定向醫療機構、醫師與系統製造商分別主張醫療過失責任與商品責任？主要將整理與分析美國學者對於醫療過失要件之調整見解。另，將以歐盟與美國之商品責任法於適用AI之要件

疑義，探討我國商品責任法制於適用醫療AI上可能衍生之相同爭議；又，輔以歐盟相關機構對於AI等新興技術出版之研究報告，勾勒出AI產品之管理與監管措施。同時，本文將以歐盟研究報告與美國文獻、自駕車相關立法例中提出之新興歸責理論進行論述。鑑於現階段臨床決策輔助系統居於輔助角色，醫師負有把關系統決策正確性與最終決策之責任。然而AI之資料依賴性、自主性、不透明性與不可預測性，需考量系統製造商相較醫療機構、醫師，較有能力與機會控制系統風險，尤其針對未來應用之高自主醫療AI，製造商自須負起主要之賠償責任，醫療機構仍須負起使用人責任。然而，未來醫療AI無可避免越趨複雜、人類越難掌握風險，需考量建立與加強包含醫

療強制責任險、產品責任險、甚至是醫療AI救濟補償基金，並延伸討論是否需賦予醫療AI法人格之責任體系。無論如何，皆以消費者，甚至是第三人都能順利且快速地獲得損害填補為最終目的。