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國立暨南國際大學 資訊管理學系 黃俊哲所指導 張文韋的 基於約略集合歸納降低核減率的決策規則 (2021),提出醫事機構代碼查詢關鍵因素是什麼,來自於約略集合、主題模型、隱含狄利克雷分布、全民健康保險。

而第二篇論文中原大學 生物醫學工程學系 蔡育秀所指導 洪苑容的 基於 HL7 FHIR 實現數位心電圖索引系統 (2021),提出因為有 FHIR、連續性生理訊號、心電圖、索引的重點而找出了 醫事機構代碼查詢的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了醫事機構代碼查詢,大家也想知道這些:

醫務管理實務

為了解決醫事機構代碼查詢的問題,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

基於約略集合歸納降低核減率的決策規則

為了解決醫事機構代碼查詢的問題,作者張文韋 這樣論述:

全民健康保險於1995年3月1日開始實施,健保專業審查核減機制(以下簡稱健保核減)也隨之成形,目前也是各家醫院需要面對的重要機制,健保核減若通過給予費用補助,反之則核減補助金額,對於醫院的收入有著重要的影響,如何在不損失病人權利的情況下降低核減率成為主要的目標。目前健保核減是依據中華民國衛生福利部所提供的”健保給付規定”,缺少自家醫院所需的健保核減缺失分析,因此能夠利用歷年的資料產生規則來進行缺失分析對於醫院是非常重要的。本研究利用約略集合理論(Rough Set Theory),提出一套利用於醫院健保核減資料庫的架構,並與傳統的約略集合理論不同,提供閥值(threshold)產出更多隱藏在

數據中的規則,並運用這些規則來比較何種情況更容易受到核減,預期能夠產出規則使醫院的核減率降低。結果顯示本實驗的方法使約略集合更有效果,另外比起利用人工搜尋規則的方法,本實驗的方法更快速且更有效率,找到的規則數量比起人工搜尋地多。且因為增加規則的機率可以探討更多隱藏的規則。

基於 HL7 FHIR 實現數位心電圖索引系統

為了解決醫事機構代碼查詢的問題,作者洪苑容 這樣論述:

為了讓連續性生理訊號能夠在醫療院所間互通,需要依據醫療資訊標準統一儀器輸出的檔案格式。新興的Health Level 7 (HL7) Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 標準近年來被大量探討與使用。然而FHIR官方網站提供的範例是以Observation Resource模組來儲存連續性生理訊號。此模組規定必須以文字儲存十進制的數值,因此一個1.85 MB的二進位檔案會變為5.2 MB的Observation Resource資料,進而導致資料量龐大與數據難以處理與分析。本研究以心電訊號為例,改良了FHIR 標準儲存連續性生理訊

號的方式,並設計了一個心電圖索引系統。而為了讓不同格式的心電圖檔案能在醫療院所間互通,該系統利用FHIR標準中的DocumentReference Resource模組將檔案連結與檔案相關資料建構成檔案索引,並傳到交換中心儲存。此時其他醫療院所就能用另一個心電圖索引系統到交換中心搜尋與取得檔案索引。系統能根據檔案索引中的檔案連結取得檔案,再根據檔案格式顯示心電圖。本研究的解決方案僅需約1.1 KB的額外空間建構檔案索引,就能基於FHIR標準使心電圖檔案互通。此相較於FHIR提供的範例儲存方式,有效降低了互通所需承擔的儲存成本。而且若此解決方案應用於各種連續性生理訊號,就能實現遠距醫療與智慧醫療