臺灣博碩士論文加值系統

面對臺灣人口結構的快速老化，未來即將進入超高齡化的社會，但從數據上來探討，護理人員的人數並沒有明顯的增加，反而逐漸遞減當中，導致護病比比國外高出許多，因此如何在現有的環境中，給予護理人員一個友善的且有效率的工作環境，並且給予病人最安全且精準的服務，將是我們值得去探討的課題。
目前在台灣的護理之家高達 60 %的住民長期需要管灌餵食以延續生命，全台灣管灌餵食的人口約有 45-50 萬人絕大部分都是鼻胃管病人，依照本研究的計算管灌餵食的人口約為35萬人，因此本研究的智慧餵食器將能協助護理人員進行有效率、安全且精準的智慧餵食。
智慧餵食顧名思義就是利用IoT將餵食器的所有電子感測元件的信號，回饋至系統本身做基本分析、判斷及決策，除了可以自動調控餵食速度，還可以遠端監控及記錄，並能及時的警示病人的狀況，系統完全的自動化，提供有效率及安全餵食的系統藉以降低護理人員的工作負載，給予病人更多的關心及照顧。
未來Artificial Intelligence的世界無限延伸，如何將醫療服務升級，透過硬體與軟體的結合，將數據實際應用在臨床上，將是未來本研究所要去發展的議題。

Face the problem of population aging in Taiwan, we are going to enter into the “super-aged society” in the near future, while the number of nursing staffs doesn’t improve evidently from the statistic of data. Instead, it’s gradually decreasing, causing a high nurse–patient ratio compared to other countries. Hence how to, construct a friendly and efficient work environment for nursing staffs and provide the safest and precise service for patients deserve our study in nowadays.
By far, up to 60 percent of patients in nursing homes need tube feeding to retain their lives. There are 450 to 500 thousand tube feeding patients in Taiwan, and mostly are nasogastric feeding patients. According to our study, there are approximately 350 thousand tube feeding patients. Therefore, wisdom feeder of this study can assist nursing staffs in providing automatic feeding with efficiency, safety, and precision.
As the name implies, wisdom feeder is use of IoT (Internet of Things) to feedback all signals from electronic sensors to system itself for basic analyze, determination and decision. Beside of automatic adjustment of feeding rate, it can also perform remote monitoring, recoding, and alerting patient conditions immediately. The system is totally automatic, can provide effective and safe feeding system to relief nursing staffs’ burden, so they can have extra time to give more care and attendance to patients.
The field of AI will be unlimited in the future. How to upgrade medical service, combine hardware and software, and application of data on clinical use, will be a subject to be studied for our future research.

目 錄
誌謝 I
中文摘要 II
英文摘要 III
目 錄 IV
表 目 錄 VI
圖 目 錄 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究背景和動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 6
第二章 文獻探討 7
第一節 人口老化及餵食人口調查 7
第二節 目前餵食醫材已有的方式 11
第三節 餵食醫材的操作方法 12
第四節 目前各類傳統餵食的功能缺點分析 14
第三章 研究方法與設計 17
第一節 智慧餵食系統整體架構 17
第二節 系統控制系統設計 19
第四章 研究結果 23
第一節 研發與製造 23
第二節 智慧餵食之運作 28
第三節 專利內容書 31
第五章 結論與建議 35
第一節 整合AI智慧運用 35
第二節 BETA TESTING 37
第三節 未來更新升級或是將會遇到的困難 38
參考文獻 40
附錄 43
附錄一 43
附錄二 44
附錄三 45

 
表 目 錄
表2-1 人口增加率和老化指數的比較 8
表2-2 傳統餵食醫材的功能缺點分析 16
表4-1 智慧餵食醫材的優點分析 31
表5-1 BETA TESTING REPORT 38

 
圖 目 錄
圖1-1 台灣歷年老年人口占總人口比率 1
圖1-2 各國65歲老年人口/總人口數 2
圖1-3 老年人口、失能人口及管餵人口 4
圖1-4全民健康保險特約醫院於VPN登錄之各月份全日平均護病比 5
圖1-5 研究流程圖 6
圖2-1 台灣總人口數及老化人口之比較 7
圖2-2 台灣人口增加率和老化指數 9
圖2-3 管灌餵食及吞嚥困難問卷調查 10
圖2-4 居家照護、長照中心、療養院及康復醫院住民問卷結果 11
圖3-1 智慧餵食器方塊圖 17
圖3-2 系統產出日報表 18
圖3-3 開迴路系統方塊圖 20
圖3-4 開迴路系控制 20
圖3-5 閉迴路系統方塊圖 21
圖3-6 閉迴路系控制 22
圖4-1 系統架構圖 25
圖4-2 準流體模組系統 26
圖4-3 食物輸送流程 29
圖4-4 潔淨方式流程 30
圖4-5 專利佈局 34
圖5-1 應用及架構 35

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