簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共6筆資料 檢索策略: "王孔政".cadvisor (精準) and ckeyword.raw="肺癌"


  • 在搜尋的結果範圍內查詢: 搜尋 展開檢索結果的年代分布圖

  • 個人化服務

    我的檢索策略

  • 排序:

      
  • 已勾選0筆資料


      本頁全選

    1

    肺癌患者存活時間與醫療費用之高斯貝式網路預測模型
    • 工業管理系 /106/ 碩士
    • 研究生: 陳婉平 指導教授:
    • 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…
    • 點閱:206下載:1

    2

    以類電磁演算法為基之肺癌診斷決策樹規則生成模式
    • 工業管理系 /104/ 博士
    • 研究生: 洪美蘭 指導教授:
    • 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…
    • 點閱:234下載:3

    3

    以貝式網路為基礎建立模型預測肺癌病人的醫療費用與存活時間
    • 工業管理系 /104/ 碩士
    • 研究生: 陳佳平 指導教授:
    • 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…
    • 點閱:240下載:7

    4

    機器學習算法對肺癌患者存活率和醫療費用的預測效果比較
    • 工業管理系 /109/ 碩士
    • 研究生: Palmy Rawinda Meliala 指導教授:
    • 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…
    • 點閱:219下載:0
    • 全文公開日期 2024/06/30 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/06/30 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/06/30 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    5

    貝氏網路用於決策肺癌併腦部轉移:以台灣為例
    • 工業管理系 /102/ 博士
    • 研究生: 文吉蘭 指導教授:
    • 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…
    • 點閱:480下載:7

    6

    肺癌患者存活時間與醫療費用之 動態貝式網路預測模型
    • 工業管理系 /107/ 碩士
    • 研究生: Muniroh 指導教授:
    • 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…
    • 點閱:278下載:0
    1