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研究生： 李奕遠
Yi-yuan Li
論文名稱： 智慧型網頁查詢最佳候診時間系統
The Intelligent Web-base Query System for the Optimal Waiting Time
指導教授： 洪伯達
Po-da Hong
口試委員: 林益如
Yi-Ru Lin
莊炯承
Chiung-cheng Chuang
陳冠宇
K-Y Chen
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 應用科技學院 - 應用科技研究所
Graduate Institute of Applied Science and Technology
論文出版年： 2009
畢業學年度： 97
語文別： 中文
論文頁數： 49
中文關鍵詞： 候診時間 、ZigBee 、叫號器 、資料庫
外文關鍵詞： waiting time, ZigBee, Queue management system, DataBase
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    • 現今大醫院的候診間通常擠滿了等候看診的病人與陪伴的家屬，而病患通常不知道自己看診的時間，所以往往很早就至候診間等待，如可以有效減少病患的候診時間，不僅病患與陪伴者可以更有效率地利用時間，而且可以紓解醫院候診室人滿為患的情況，有效降低交互感染的機會。檢視相關文獻發現，大都針對單一的等候時間問題，利用等候理論等相關的方法，提出縮短候診時間的解決方案。另外，還有各大型醫院所提供的網頁服務，尚有資訊不足的問題，無法給民眾更好的建議。
    有鑑於此，本研究為了縮短病患在候診室內的等候看診時間，將提供一個智慧型網頁查詢候診時間系統，經過最佳候診時間演算法(forecast optimal waiting-time algorithm, FOWA)計算最佳候診時間並將計算結果顯示於網頁上，直接給予病患參考的依據並自行決定到達候診室的時間。
    為了計算FOWA的必要變數，本研究透過ZigBee無線傳輸模組連結醫院門診叫號系統，以無線傳送方式將門診即時資料(診間號碼、病患號碼、日期、時間)傳回伺服器，並建立一即時資料庫(real time database, RDB)，以計算當日看診速率Vdt，再經由歷史資料庫(history database, HDB)取得平均看診時段速率Vdha，並將兩數做運算取得一個
    II
    權重值ΔV，接著經由查詢者輸入的查詢看診號碼來判斷尚須等待人數N
    w，將以上計算所得之值代入FOWA，其結果即為系統預估之最佳候診時間。 本研究可成功的預估病患的看診時間，並可根據診間醫生當時的看診速度情況，依權重值做智慧化的調整，以盡量計算出最佳的候診時間Tp，縮短病患待在候診室的時間，已增進院內醫療服務品質。

    Patient usually waits a long time in the waiting room before the doctor can receive them for consultation. This situation makes patient hesitate to consult the doctor because they might think it is a waste of time, and we all now that the earlier the illness is identify the better result the treatment can provide. Besides during this period patients are exposed to other illness that the risk of infection is high. Thinking of improving healthcare system must start with a better admission procedure and so on improve the waiting time and waiting condition. This system also suffers of a correlative information lake as a result he can not provide to patient or healthcare professional a waiting schedule. According to the scientific literature, we consider only one problematic situation which is the waiting time and then we come out by using technology and methodology based on the "waiting theory". This research uses Wireless Sensor Networks (WSN) with active push technology using ZigBee wireless transmit chip to communicate the Queue Management System (QMS). Using this technology a Real-Time DataBase (RDB) including room number, patient number, dates, times, can be maintain through the wireless connection. Using a one year History DataBase (HDB) correlated to the RDB will be processed by a Forecast Optimal Waiting Time Algorithm (FOWA) can calculate and predict an approximate time of consultation.
    This system will provide an internet access for patient allowing them to get precise information on the waiting time. By displaying this kind of system the waiting time can see his management having an important
    IV
    gain of efficiency and the condition of patient care will as a result be improved.

    目錄 摘要 .................................................... I Abstract .............................................. III 第一章 緒論 ............................................. 1 1.1 研究動機 ............................................ 1 1.2 研究目的 ............................................ 2 1.2 限制條件 ............................................ 2 1.4 研究流程 ............................................ 3 第二章 文獻探討 ......................................... 5 2.1 Microsoft Visual Studio ............................. 8 2.2 Microsoft Office Access ............................. 8 2.3 ASP.NET ............................................. 9 第三章 演算法 .......................................... 10 3.1 演算法變數與公式定義 ............................... 11 3.2 情況模擬 ........................................... 13 3.3 ΔV值的定義 ......................................... 16 3.4 ΔV值對Tp的影響 ..................................... 16 第四章 系統架構與網頁程式流程 .......................... 18 4.1 系統架構 ........................................... 18 4.2 網頁端程式 ......................................... 20 4.3 如何判斷今日是否開始看診 ........................... 22 4.4 判斷過號與取得參數Tn 、Cr 、Initime 、count ........ 23 4.5 計算FOWA演算法所需變數Vdt、Vdha、ΔV、Nw ............ 25 4.5.1 求醫生當日看診速率Vdt (分/人) .................... 25 4.5.2 歷史資料表(HDB) .................................. 26 4.5.3 求平均歷史看診時段速率Vdha (分/人) ............... 26 4.5.4 求Vdt與Vdha間之權重值：ΔV ........................ 28 4.5.5 決定等候人數Nw ................................... 28 4.6 計算候診時間Tp(分鐘) ............................... 31 第五章 結果與討論 ...................................... 32 5.1 智慧型網頁查詢候診時間系統測試結果 ................. 33 5.1.1 網頁系統畫面解說： ............................... 33 5.1.2 測試1分鐘內計算出計算最佳候診時間(Tp)： .......... 34 5.1.3 使用者發生錯誤查詢： ............................. 35 5.1.4 過號查詢 ......................................... 36 5.1.5 當日無門診時查詢 ................................. 37 5.2 模擬實際看診情況 ................................... 39 5.2.1 模擬流程圖說明： ................................. 41 5.2.2模擬結果分析： .................................... 42 5.2.3 結論： ........................................... 45 第六章 結論與未來展望 .................................. 46 6.1 結論 ............................................... 46 6.2 未來展望 ........................................... 47 參考文獻 ............................................... 48

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    [10] 微軟官方網站，http://www.microsoft.com/taiwan/office/access/prodinfo/default.mspx
    [11] 微軟官方網站，http://www.microsoft.com/taiwan/office/access/prodinfo/default.mspx
    [12] 微軟官方網站，http://www.asp.net/

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