檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "工業管理系".dept (精準) and ckeyword.raw="肺癌"
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過去三十年裡，肺癌的致死率非常高，在得到的五年內只會有百分之15的存活率，所以在病情變得更嚴重之前及早對症治療是非常重要的。肺癌治療的費用相當得高，在台灣醫療費用排名是第四名的。所以需要預測預期壽命…
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癌症是台灣死因之首，其中肺癌又是死亡率最高的癌症，如何有效降低肺癌死亡率也隨之成為重要的研究議題。而社會經濟地位的差異往往影響患者得到肺癌的機率、發現肺癌的期別與存活的時間，找出社會經濟因子與肺癌存…
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為了為老化社會中的癌症醫療提供更佳的預後分析及決策支援，在本研究中，我們應用貝氏網路，針對臺灣常見肺癌之移轉（骨轉移）來做描述與預測，並且進行建模及推論。研究中用來建立貝氏網路模型的資料庫包含從19…
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貝氏網路（Bayesian Network）用於建立肺癌生存率預測模式是值得深入研究的議題。在本研究中，生物訊息變數用來描述和預測肺癌併腦部轉移的發生機率，並建立二個貝氏網路。本研究使用1996年至…
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估计在2018年死亡人数估计为960万，癌症是自1982年以来死亡的主要原因。癌症患者人数的增加导致医疗费用从660亿新台币到维持医疗质量和成本平衡，风险调整必须应用以实现改进。该研究旨在构建动态贝…
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衛生福利部指出肺癌為現今台灣癌症十大死因之首，據2016年統計每年約有10,000個肺癌新案例，並導致成7,000人死亡，其醫療成本又因伴隨著共病症造成龐大負擔。本研究採用1996年至2010年國民…
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肺癌為全球癌症死亡的主要原因之一。肺癌不僅是致命的疾病，也需要昂貴的醫療。預測肺癌患者存活時間為醫生與患者極具挑戰性的任務。基於規則的分類方法廣泛使用於醫療診斷，它可以基於專家的知識建模，規則容易理…
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肺癌是導致死亡的主要因素，高斯貝式網路建立預測肺癌病人的存活時間和醫療支出，本研究使用健保局資料庫，且模型不僅考慮慢性疾病和治療影響，也提供存活時間和費用的機率密度函數，存活時間和費用的模型預測能力…
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研究背景與目的: 結核病是全球性的感染病症，而肺癌在台灣前十大癌症死因中名列第三位，這兩種疾病之間的病理關聯是研究人員所亟欲了解的課題。因此本研究以台灣健保資料庫，針對肺結核病患研究其他共病症對罹患…