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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王俊能
研究生(外文):Chun-Neng Wang
論文名稱:以資料探勘技術驗證人工膝關節置換術之臨床路徑-以某醫學中心為例
論文名稱(外文):Data mining the clinical pathway for total knee arthroplasty- a case study of a medical center
指導教授:吳帆吳帆引用關係
指導教授(外文):Fan Wu
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:資訊管理所暨醫療資訊管理所
學門:教育學門
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:人工關節置換術資料探勘臨床路徑
外文關鍵詞:Data miningclinical pathwaytotal knee artroplasty
相關次數:
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有鑑於中央健康保險局將開始採用診斷關聯群(DRGs:Dignosis Related Groups)支付制度,而DRGs支付制度主要是依據該住院疾病類別所歸類的群組,針對病患該次住院的主要病因採取「包裹給付」的方式,進而促使各醫院積極推展臨床路徑管理機制。本論文將先透過文獻探討角度,針對某醫學中心骨科疾病住院相關資料中,利用資料探勘(Data Mining)技術與模式建立,使該醫院之人工膝關節置換臨床路徑(Clinical Paths)得以驗證。然而對於臨床診療指引(Clinical Practice Guideline)之建立與發展,因與各醫院己身之醫療服務與管理制度息息相關,故目前並無一定的標準制度。本論文之研究結果,可以提供醫療機構的經營管理者足夠的訊息資料,預期可使醫院節省醫療成本並提高照護品質。
It is announced that the National Health Institution will adopt Diagnosis Related Groups as the payment system, which is cost-contained policy that the insurance fee is paid by the diagnosis group and pushes the hospitals are keen at take a measure on management of clinics. After surveying the literature, this paper constructs the data model for orthopedics of a medical center through the method of data mining. With the data model, the clinical pathway for total knee arthroplasty can be evaluated, no matter whether there are differences in clinical practice guidelines among different hospitals. The results of the can provide a recommendation about the management of data, helping them not only save the cost but also increase the quality of care.
目 錄
中文摘要 2
Abstract 3
目 錄 4
圖目錄 6
表目錄 7
第一章 緒 論 8
一、 研究背景及動機 8
二、 研究目的及方法 10
三、 研究流程 11
四、 研究貢獻 12
第二章 文獻探討 13
一、 資料探勘作法與應用 13
二、 資料探勘於醫療相關之應用 17
三、 人工關節置換術探討 19
四、 DRGs探討 22
五、 貝氏網路(Bayesian Network)探討 25
第三章 研究方法與設計 28
一、 研究架構 28
二、 研究步驟 29
三、 資料探勘工具與方法 37
第四章 實證研究 38
一、 研究樣本 38
二、 資料處理 41
三、 研究案例 43
第五章 結 論 50
一、 研究貢獻 50
二、 結語 51
三、 未來研究方向 51
參考文獻 52

圖目錄
圖 1研究流程圖 10
圖 2 DAG圖形 24
圖 3 包含DEFD的循環圖形 25
圖 4研究架構圖 27
圖 5 txt檔原始資料 29
圖 6 假設住院天數差異 30
圖 7 假設住院費用差異 31
圖 8 假設藥品使用總量差異 31
圖 9 實際住院天數差異 32
圖 10 實際住院費用差異 32
圖 11 實際藥品使用總量差異 33
圖 12 Hugin Lite 7.0軟體預測推論畫面 40
圖 13 Netica 4.08軟體預測推論畫面 41
圖 14不必要的節點數 42
圖 15 訓練資料節點網路圖 43
圖 16 訓練資料預測推論畫面 43
圖 17 95年住院天數分析 44
圖 18 96住院天數分析 44
圖 19 97前半年住院天數分析 45
圖 20 97後半年住院天數分析 45
圖 21 住院天數異常分析 46
圖 22 95年申報費用分析 46
圖 23 96年申報費用分析 47
圖 24 97前半年申報費用分析 47
圖 25 97後半年申報費用分析 48
圖 26 申報費用異常分析 48


表目錄
表 1 Excel檔整理過後資料 30
表 2 個案1病患藥品使用明細 34
表 3 個案2病患藥品使用明細 34
表 4 95年訓練資料 37
表 5 96年訓練資料 38
表 6 97前半年訓練資料 39
表 7 97後半年測試資料 39
表 8 病患住院天數 40
一、英文部分
1.Netica Bayesian Network Software from Norsys ,http://www.norsys.com/index.html
2.Hugin Expert,http://www.hugin.com/
3.Cheng J., Bell D., Liu W., Learning Bayesian Networks from Data :An Efficient Approach Based on Information Theory, Technical Report, University of Alberta, 1998.
4.Hsiu-Peng Teng,Yi-Jiun Chou,Li-Chun Lin, and Chi-Yin Wong.The Benefit of Arthroscopy for Symptomatic Total Knee Arthroplasty. Kaohsiung J Med Sci October 2004 Vol 20 No 10:473-477
5.Lin, F., Chou, S. and Chen, Y.Improving Clinical Pathways Using Data Mining Techniques.Medical Informatics Symposium in Taiwan, October 30-31,1999, Taipei, Taiwan.
6.David L. Olson, Dursun Delen.,Advanced Data Mining Techniques,2008
7.Jules J.Berman. Confidentiality issues for medical data miners. Artificial Intelligence in Medicine 26(2002) 25-36
8.Nada Lavrac. Select techniques for data mining in medicine. Artificial Intelligence in Medicine 16(1999) 3-23
9.Ole J.Mengshoel,David C.Wilkins,Dan Roth. Controlled generation of hard and easy Bayesian networks:Impact on maximal clique size in tree clustering. Artificial Intelligence 170(2006) 1137-1174
10.A.Chawki Osseiran. Qualitative Bayesian networks. Information Sciences 131(2001)87-106
11.Cheng-Gang Bai. Bayesian network based software reliability prediction with an operational profile. The Journal of Systems and Software 77(2005)103-112
12.Krzysztof J. Cios,G.William Moore. Uniqueness of medical data mining. Artificial Intelligence in Medicine 16(2002) 1-24


二.中文部份
(1)吳昭新、李友專…等,醫療資訊管理學(初版),台北:偉華書局,民90年。
(2)陳玉豐,”資料挖掘在實證醫學上之研究-以闌尾切除、疝氣、糖尿病、胃出血為例”。中國醫藥學院醫務管理研究所碩士論文,民92年。
(3)朱彩屏,”資料探勘在醫療資料庫之研究-以疝氣臨床路徑為例”。中正大學資訊管理學系碩士論文,民92年。
(4)傅鑫國,”資料探勘方法建立疾病預測模式-以口腔癌登資料為例”。中正大學資訊管理研究所碩士論文,民95年。
(5)林明昌,”利用資料探勘技術探討中央健康保險局中區分局資料庫門診高就診次者之特性”。中正大學資訊管理研究所碩士論文,民96年。
(6)陳威明,”淺談人工關節置換術”。榮總人,第11期,第12卷,民86年。
(7)李博智,”資料探勘在慢性病預測模式之建構”。元智大學資訊管理研究所碩士論文,民91年。
(8)戴慶玲,”南區某醫學中心人工關節置換術之預防性抗生素使用評估”。高雄醫學大學藥學研究所碩士論文,民91年。
(9)黃勝崇,”資料探勘應用於醫療院所輔助病患看診指引之研究”。南華大學資訊管理學系碩士班碩士論文,民90年。
(10)姚志成,”運用資料探勘技術建構脂肪肝預測模式”。中原大學資訊管理學系碩士論文,民94年。
(11)姚定國、于載九,”使用外側皮膚切口及膝蓋內側路徑施行人工膝關節置換術”。慈濟醫學,第18期,第3卷,37-42,民95年。
(12)陳威明,”淺談人工關節置換術”。榮總人,第12卷,第11期,民86年。
(13)王偉如,”利用順序型樣於貝氏網路以建構血液透析臨床路徑”。國立中山大學資訊管理研究所碩士論文,民91年。
(14)吳國禎,”資料探索在醫學資料庫之應用”。中原大學醫學工程系碩士論文,民88年。
(15)鄭重山,”貝氏網路之一致性修正比較及其實證研究”。國立清華大學工業工程與工程管理學系碩士論文,民88年。
(16)林碧珠、林麗嬋、林金真,”比較不同衛教時機與方法對人工膝關節置換術患者之效果”。護理研究,第5卷,第1期,30-40,民86年。
(17)魏敏雄,”手術量與醫療品質及利用之相關性探討 —以全膝關節置換術為例”。高雄醫學大學公共衛生學研究所碩士論文,民93年。
(18)鄭錦翔,”臨床路徑應用於人工膝關節置換術之成效評估”。國立中山大學高階經營碩士在職專班碩士論文,民93年。
(19)姜傑、林柳池、敖曼冠,”全膝關節置換術之併發症”,國防醫學,第18期,第1卷,120-122,民83年。
(20)任振輝,”論病例計酬制度下的醫令研究--以全人工膝關節置換術為例”。國立陽明大學醫務管理研究所碩士論文,民90年。
(21)林淑琴,”消費者特定求醫途徑之探討-以台北市某地區醫院全膝關節置換消費者為例”。國立陽明大學衛生福利研究所碩士論文,民90年。
(22)陳蘭蕙,”國外臨床路徑對本土醫療資源利用與療效之影響-以某醫學中心全人工膝關節置換術為例”。高學醫學大學醫務管理碩士在職專班碩士論文,民93年。
(23)張榕浚,”全面性照護之缺血性腦中風臨床路徑發展與評估”。中國醫藥大學醫務管理研究所碩士論文,民92年。
(24)江琇琴,”論病歷計酬醫師績效模式之建立及其在臨床路徑變異控制之應用”。台北醫學院醫學研究所碩士論文,民89年。
(25)盧展皓,”漸進式資料探勘技術在醫療上的應用-以門診為例”。中華大學資訊工程學系碩士班碩士論文,民92年。
(26)蘇冠豪,”應用資料探勘技術於醫療行銷之研究-以醫學美容為例”。雲林科技大學資訊管理系碩士班碩士論文,民94年。

三.網站部份
(1)致力提升醫療服務品質,http://www.nhi.gov.tw/webdata/webdata.asp?menu=1&menu_id=&webdata_ID=2011
(2)「全民健康保險住院診斷關聯群」(DRGs)民眾版問答集,http://www.nhi.gov.tw/webdata/webdata.asp?menu=1&menu_id=&webdata_ID=2081
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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