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以雲端技術建置長照機構用藥評估系統

論文摘要 隨著醫療科技的發達和全民健保的實施，各項預防保健政策推廣，國人平均餘命不斷的提升，人口結構老化已成為不能避免之趨勢；再者，因雙薪家庭比例增加，家庭結構的改變，老人安養和照護問題帶動長照機構之需求日增，而老化導致身體各項功能退化，老人常有慢性疾病或是多項疾病纏身，視力聽力和認知變差，對藥物的需求和依賴比一般人更重，老人是用藥的高危險群，長照機構的老人用藥議題更需加以重視。 本研究是以長照機構的住民用藥安全為考量，以資訊功能為輔助，採以雲端技術建置一套住民用藥評估系統，透過系統功能對於住民之用藥依照藥品成份自動交叉比對、進行偵測、在重複用藥和藥物交互作用上面進行主動核對，再由專業藥師做最後之覆核，對於各住民之用藥提供更詳實和具體之建議。 此篇論文以系統建置做為主要研究方法，以雛型式生命週期法(prototyping life cycle）為系統開發方式，程式設計方面委外於資訊系統公司，藉由不斷的溝通和改進，並於系統施行後做問卷評估和主管訪談，以便能了解使用者滿意度以及尚待改進之處，提供開發者修改之參考，期望能持續並推廣至其他機構使用，可對長照機構內的住民用藥安全提供更嚴謹的把關。 關鍵字:長照機構、雲端技術、老人用藥、交互作用

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使用3D人體模擬系統在 醫學美容上的效益評

隨著生活品質的提升，生活美學的廣度逐漸延伸，外表也開始成為人們關注的課題。近年來美容醫學的觀念已經逐漸被民眾接受，國內外實行美容整型的人數有著顯著的增加。一般來說，整形美容是一道複雜的治療程序，整個療程所費不貲。此外，整形美容的結果有時候並無法完全滿足病患的期望；有時是導因於病患與醫師之間不對稱的資訊認知，或者病患的期待超過醫學的極限，往往最後導致醫療糾紛的產生。醫師與病患之間的有效溝通，將有助於整個療程達到最顯著的效果。傳統上，整形美容的術前溝通需要準備許多輔助器具，如：面部模型和相關人體特定部位(如胸部)的模子，用以呈現整個療程進行的模擬情形。有賴電腦科技與3D模擬技術的進步，許多研究結合了電腦模擬的技術，作為在整形美容療程中的溝通工具。本研究利用理性行為理論以及期望不確定理論，來探討消費者與醫師是否接受3D模擬技術所開發出之美容整形手術模擬系統。

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建構 以 2D 及 3D 地理資訊系統之房價模型 － 以內政部實價登錄資料為例

在過去，由於台灣不動產市場的交易資料大多不公開，因此買房民眾僅能透過房仲業者得知房價的大略行情。政府為降低此種不動產交易資料的不對稱性，開闢了「不動產交易實價查詢服務」網站讓民眾能自行查閱真實的不動產交易資料。但因為透過政府的實價查詢網站僅能得知房屋的實際資料，並未對房屋相關隱含特性做進一步的分析。為了讓購屋民眾能從龐大且複雜的房價資料中找出房屋之間的隱含特性，本研究開發出一個整合2D GIS和3D GIS的房價查詢系統，讓民眾除能直接查詢到房屋的真實資料，更能透過系統內的功能模組來分析出房屋間的隱含特性，包括透過房價曲面圖模組，便能得知區域內的房價分佈概況；透過離群值分析模組，便能找到自訂區域範圍內的離群值房屋；透過房價走勢模組，便能找到特定標的物由近至遠的房價走勢變化。從系統評估的比較結果來看，本系統所提供的功能模組無論是互動性、使用彈性、內容完整性及視覺豐富度皆優於目前市面上的房價查詢系統。由此可知，透過本系統來查詢及分析房價資料，除能直接查詢到真實的房屋交易資料，更能了解在大量複雜的房價背後所代表的隱含意義，並藉由豐富的圖像更容易解讀房價相關資訊，如此便能在更了解目前房價市場的情況，進而制定出更完善的購屋策略。

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Mining Weighted Sequential Patterns Based on Customer Lifetime Value

序列樣式探勘是資料探勘領域中一種很重要的應用。其中，它被廣泛應用在在購買行為分析的領域。透過序列樣式探勘，企業可以窺探顧客的購買習慣，藉此得知產品之間的關聯性與大多數顧客的購物喜好，進而制訂銷售方針。 然而，在過去的研究裡，所有顧客的序列都被視為重要性是相等的，但現實中每一個顧客對企業組織而言，一般來說其重要性不盡相同。因此，加權序列樣式探勘的議題開始誕生。然而，在購買行為上，顧客終身價值是衡量顧客重要程度很好的分法，到目前為止還沒有以顧客價值的角度來做加權序列樣式探勘。本研究以各種顧客終身價值模式來計算序列的權重，並調整Prefixspan 演算法做序列樣式探勘。在實驗中測試執行時間、樣式數量、樣式平均價值、查準率、查全率、F測量等指標來比較我們的方法與傳統方法的差異。

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中小企業採用雲端導向供應鏈管理系統

在網際網路雲端服務及電子化交易平台的蓬勃發展下，企業為能快速反應環境及市場變動，開始運用雲端技術結合供應鏈管理，透過上中下游供應鏈管理緊密整合，促成企業本身與體系間的產銷規劃有更緊密的連結與控制，以提升供應鏈夥伴的系統效率與效益，並維持企業長遠競爭優勢。 中小企業在導入雲端供應鏈管理系統涉及的層面，除了包括與供應商夥伴及客戶的協同合作模式調整，也包括內部組織結構面，甚至策略面的改變，可算是攸關組織生存發展的重大組織變革，加上雲端供應鏈技術尚在起步階段，充滿不確定性因素，因此會影響中小企業導入雲端供應鏈系統的意願。 本研究主要以台灣曾導入雲端供應鏈管理系統之中小企業進行個案研究，透過對中、高階管理者的實地訪談，經由逐字稿內容意義的萃取，以內容分析法歸納整理及彙整，針對中小企業導入此系統的內外在動機進行深入探討，發展出雲端供應鏈內部權力系統變遷、雲端供應鏈發展過程中內部生成的變遷力 量及環境的變遷等三類組織變革因素之觀點，深入瞭解中小企業對雲端供應鏈導入之內、外在動機及面臨之問題，並提出具體因應對策。 關鍵字：組織變革、雲端運算技術與供應鏈管理、中小企業

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建構老年病患非計劃性重返急診之預測模式：以全民健保資料庫為例

隨著醫療技術進步與生活水準提昇，人口老化已經是明顯趨勢，由於急診的就醫流程較為快速，也導致老年急診就醫病患的比率日趨增加。老年人身體機能退化，疾病複雜性高，加上疾病臨床表現較不典型，造成老年急診病患獨特而複雜的臨床特性，在急診室緊迫的醫療流程與環境下，醫療服務提供者的確對老人之病程後續發展難以預測，然而，當老年病患急診就醫後，當發現到醫療需求並未獲得完全滿足時，即可能會導致重返急診以便解決醫療問題。 目標：資料探勘技術已經廣泛地被應用在各項醫療研究上，可從資料中所萃取關鍵資訊應用於醫療決策輔助的可行性。因此本研究目的為(一)探討全台灣老年急診病患三日內非計劃性重返急診之相關影響因素。(二)應用資料探勘技術建立老年急診病患三日內非計劃性重返急診之預測模式。 方法：本研究以2010年「全民健康保險研究資料庫」承保抽樣歸人檔，其案件分類代碼為【02】西醫急診且年齡65歲以上(含)者為研究對象，以決策樹與邏輯斯迴歸2種分類技術建構出可用以預測老年急診病患三日內非計劃性重返急診之分類預測模式，並經由效能指標進行分類模式之效能評估，從中選取最佳效能之分類預測模型。 實驗結果：以決策樹C4.5(J48)建構的預測模式，對於老人急診病患非計劃性重返急診的正確預測率平均為76.65%，對於未重返急診的正確預測率平均為76.95%，而決策樹模式整體預測準確率平均為76.80%。並由決策樹C4.5(J48)整理出老年病患非計劃性重返急診之預測規則共11項。因此本研究應能協助急診醫療人員建構適當的老年病患重返急診預測模型，而產生有效的篩選與評估決策建議。 結論：為能有效管控急診醫療資源並能同時確保醫療品質，深入瞭解老年族群急診醫療利用之情況，特別是老人重返急診的問題，將是現今急診醫療照護中非常重要的議題。資料探勘技術能協助處理龐大的資料，從中萃取出關鍵的資訊，並可建立更明確的篩選機制以供醫療臨床使用，可彌補一般統計分析之不足，若能應用資料探勘技術，有效率地篩選與掌握老人急診重返高危險群病患，不僅可減少急診就醫次數，減緩急診人員工作量，更重要的是讓老年病患於急診時獲得適當的醫療照護。

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探討組織的資訊安全行為:個人與組織公民行為的整合性研究

自從組織開始導入ERP、CRM及SCM系統後，他們即開始依賴這些系統。為了使進銷存資訊同步，以管理供應商進貨，組織將他們的系統分享給他們的上下游。這些提供網站與系統給外界使用的組織皆應導入資訊安全政策並予以遵循其規定的資訊安全行為。這樣主要是為了提供給外界一個安全的環境。 因此，本研究的重點為組織員工的資訊安全行為。我們的目標是找出影響員工遵循資訊安全行為意圖的因素。此外，填補員工的資訊安全行為與組織政策間的差異是我們要討論的主要議題。

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建構骨關節炎患者於不同用藥下 之健保資源耗用模式 -以NSAIDs與專一性COX-2抑制劑為例

骨關節炎(Osteoarthritis)是一種具有高流行率、高殘障率以及低死亡率的疾病，常見的口服治療藥物為非類固醇消炎止痛藥NSAIDs (Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs)及專一性COX-2(Cyclooxygenase 2)抑制劑。NSAIDs藥物使用普遍，但因其作用也破壞腸胃道黏膜而產生藥物副作用，從胃痛到出血、穿孔甚至死亡等併發症又衍生另外的醫療問題與治療費用。使用專一性COX-2抑制劑比傳統NSAIDs能提供更好的腸胃道安全性。然而，在台灣中央健保局制定的藥品政策對於高價藥物採取支付範圍的限制，專一性COX-2抑制劑的給付有諸多規定，形成醫師處方選擇受限，病人用藥普遍存在NSAIDs副作用風險。 本研究擷取2001-2010年最完整的醫療紀錄「健保資料庫」，發現NSAIDs用藥後造成比COX-2更多的潰瘍相關花費。並結合新興科技「資料探勘」(Data Mining)，應用決策樹(Decision Tree)J48與羅吉斯回歸(Logistic Regression)的分類技術，探勘研究變項對資源耗用的影響，研究結果顯示兩分類器績效相當，整體正確率(Overall Accuracy)為65%。決策樹在高資源耗用的分類下產生未列入COX-2給付範圍的新規則: (一)幽門螺旋桿菌感染者。(二)有高血壓及慢性腎衰竭合併症患者。(三)有高血壓及鬱血性心衰竭合併症患者。 研究過程中也發現COX-2使用量偏低(9.66%)，NSAIDs處方不當比率過高(0.37%-71.22%)，中央健保局政策制定以節約健保支出為主軸，對於病患藥品利用的效率、公平性和完整性未臻完善。因此，建議當局在抑制不當資源耗用之餘，應積極提升處方品質，將「醫院門診NSAIDs處方不當比率過高」列入醫療指標監測，照護更多的族群安全用藥，提高健保體系的價值。 關鍵字: NSAIDs、專一性COX-2抑制劑、決策樹、羅吉斯回歸

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以基因演算法為基礎建立自動化文件分類模式

數位資訊迅速地成長，如何有效地分類管理文件已是一項重要的研究議題。因此，文件分類(Text Categorization, TC)研究的重要性與日俱增，而目前資料探勘技術於TC之研究，多數是在不同的單一分類器中找尋出一準確度最高的單一分類器。然而，僅依賴單一分類器進行分類，可能會存在僅適配特定資料集的問題，只在某些資料集才有較佳表現。因此，本研究結合多種單一分類器組成多重分類模式，然後彙整多個專家(分類器)的意見再進行分類，如此即可改善原先所面臨之問題。 另外在TC領域中，還可能面臨文件特徵維度過高的問題，因此，我們以基因演算法(Genetic Algorithm, GA)為基礎選取文件中特徵字詞給予不同的分類器做訓練，依據GA編碼方式不同本研究提出兩種方法：(1)無重複特徵集合之選取(Selection of Disjoint Feature Subsets, SDFS)各特徵僅分配給多重分類模式中一種單一分類器；(2)可重複特徵集合之選取(Selection of Possibly Overlapping Feature Subsets, SPOFS)各特徵任意分配給多重分類模式中各單一分類器。透過本研究提出之GA特徵選取方式，試圖讓多重分類模式中各個單一分類器都能自我學習達到最佳化，進而提升整體的分類效能，預期能建構出一分類效果佳且穩定的TC模式。 實驗部分，本研究採用Reuters-21578 新聞文件資料集，並依照Modified Apte切分法分為訓練與測試資料集，進一步評估本研究提出之SDFS與SPOFS方法所建立的TC模式，並與原先未採用GA之方法(TOTAL)比較，同時也驗證多重分類模式是否如預期能夠優於最佳單一分類器。實驗結果顯示，SDFS表現不如預期，可能原因是GA挑選特徵的限制過於嚴格，導致多重分類模式中各單一分類器分類準確度反而降低。而SPOFS則明顯優於SDFS與TOTAL，分類準確度無論是單一分類器或多重分類模式皆有明顯地改善，證實多重分類模式分類準確度確實優於最佳單一分類器，同時也驗證本研究提出之GA為基礎的TC模式確實能改善分類效能且表現更穩定。

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影響客製化ERP系統使用意向之因素研究

企業希望透過企業資源規劃系統（ERP）的導入提高資訊正確性、資料的整合度、將資源進行有效的整合與規劃，以擴大整體營運績效、降低企業營運成本、縮短作業流程。即使企業採用最佳化ERP系統，但因礙於公司內部作業流程、產業特性等不同，或多或少依舊須靠客製化來滿足企業所須，就依導入ERP系統時那些類型須客製化，而客 製化的程度又須多少、才能達到使用者最佳的使用意向，目前極少文獻針對ERP系統客製化的需求作深入探討。 本研究是依據科技接受模型（TAM）為基礎架構，加入客製化ERP系統、抗拒改變及教育訓練等變數、分析探討有哪些因素會影響使用者之使用態度及使用意向。以提供給未導入或正規劃導入ERP系統的企業作參考，該如何評估及推行客製化ERP系統才能提昇使用者的使用意向，進而達到系統導入成功獲得該有的效益。 本研究是採用問卷調查方式取得實證資料，問卷發放對象為客製化ERP系統之使用者，實際有效問卷共284份，利用SPSS18.0及AMOS18.0為統計分析工具，本研究之研究目的與分析結果如下： 1. ERP系統分別依三個構面（資料面、流程面、使用者介面）客製化對使用者使用態度及使用意向有正向顯 著影響。 2. 深入瞭解企業作業流程及使用者習性後，配合該企業及使用者之特性而進行客製化ERP系統，確實可降低人 員對系統抗拒改變的程度。 3. 提高ERP系統客製化的程度對使用者接受的教育訓練效果成正向關係，進而對使用者使用態度及使用意向亦 有正向顯著影響。