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病歷摘要申請流程的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦KarenM.Sames寫的 職能治療實務：臨床病歷撰寫(第三版) 可以從中找到所需的評價。
另外網站病歷資料申請須知- 文件申請- 用藥照護及申請 - 新光醫院也說明：一、病歷紀錄與報告（紙本列印）。 二、中、英文病歷摘要（需5個工作天，由醫師完成）。 三、檢查影像光碟燒錄（包括心導管影像）。 四、病歷資料線上申請。
臺北醫學大學 醫學院人工智慧醫療碩士在職專班 許明暉、黎阮國慶所指導 程春燕的 利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙 （2021），提出病歷摘要申請流程關鍵因素是什麼，來自於生長障礙、生長矮小、青春期、生長曲線、兒科、人工智慧、電子醫療紀錄、機器學習、隨機森林、文字探勘、特徵選取、不平衡資料。
而第二篇論文國立臺北科技大學 管理學院管理博士班 翁頌舜所指導 吳立雅的 集成學習於食品安全之風險預測 （2021），提出因為有 集成學習、機器學習、風險預測、食品管理的重點而找出了 病歷摘要申請流程的解答。
最後網站病歷影本申請流程則補充：4.取件流程：本人申請攜帶國民身分證正本，委託申請攜帶雙方國民身分證正本及「病歷複製申請委託同意書」至一樓住院組，填寫「病歷複製申請書」，經核對證件及複製內容後， ...
職能治療實務：臨床病歷撰寫(第三版)
為了解決病歷摘要申請流程 的問題，作者KarenM.Sames 這樣論述：
本書不僅適用於職能治療課程，也適合應用在臨床實務上 這是每一位職能治療師都需要的一本具有開創性的書！ 《職能治療實務：臨床病歷撰寫（第三版）》為病歷撰寫提供整體的面貌，全書不僅檢視了技術上、臨床上、學校系統和行政紀錄的「實務執行層面」，也探究了參考架構對於病歷書寫的影響，及職能治療病歷紀錄相關之倫理、法律規範和語言層面的議題。統一名詞、參考架構、術語及縮寫等章節，提供良好病歷紀錄所須使用的語言；SOAP與其他格式的紀錄在本書中亦有詳盡的討論，值得國內讀者參考借鏡。 本書特色 ♦ 因應時代所趨，新增電子化健康紀錄新章節。 ♦ 依美國職能治療協會核心文
件修訂內容及美國聯邦醫療保險的改變，更新全書內容。 ♦ 新增透過簡訊軟體作為專業溝通媒介的內容。
利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙
為了解決病歷摘要申請流程 的問題，作者程春燕 這樣論述：
目的：生長異常是兒科醫生重視且關鍵的臨床狀況，研究兒童生長障礙的主要原因是確定可能威脅兒童未來健康的狀況。而兒童病理性的身材矮小發生率約5%，對於身材矮小應及時識別、診斷和適當治療，因此監測生長障礙在兒科醫療保健中至關重要。由於人工智慧在醫學影像及診斷上應用廣泛提供精準醫療輔助，而本研究目的利用機器學習協助初級保健醫師及早準確地診斷兒童生長障礙。方法：在本回顧性試驗研究中，通過臺北醫學大學臨床研究資料庫申請臨床試驗，使用其臨床研究數據庫的門診病童的臨床生長數據資料分析共112267筆資料(臺北醫學大學附設醫院的訓練測試集85743筆，及萬芳醫學中心的外部驗證集26514筆) 。應用Pytho
n及自然語言處理在電子病歷紀錄，進行文字探勘及資料前處理，並運用機器學習演算法評估生長障礙，比較多種機器學習模型分類器，包括決策數、K-近鄰演算法、隨機森林、邏輯斯迴歸、支持向量機、多層感知器機、自適應增強機、梯度提昇機和極端梯度提昇機，來預測初診追蹤一年病童的生長障礙。為了最佳預測模型，同時採用特徵選取和不平衡方法，來找到最佳特徵集以及平衡結果。此外，加入電子生長曲線表追蹤身高及體重的百分位、父母身高中值≧1SDS及≧2SDS標準差距、骨齡值與實際年齡≧1SDS及≧2SDS標準差距、生長速率≦5cm/年生長指標，來提高生長障礙診斷的準確性。結果：在前12次門診紀錄模組或混合特徵選取模組分析，
訓練測試集或外部驗證集在機器模型隨機森林、梯度提昇機和極端梯度提昇機表現皆旗鼓相當且穩定。其中隨機森林在混合特徵選取模組，相對其他演算法運算快速，在身材矮小或性早熟分類診斷的驗證表現上：準確性0.88、靈敏度 0.91、特異性0.86、F值0.88、準確度0.89。另外在生長指標以骨齡≧2SDS標準差距、或目標身高≧2SDS標準差距或生長速率≦ 5公分/年的分類驗證表現更顯著優異：準確性0.90、靈敏度 0.92、特異性0.87、F值0.91、準確度0.89。討論：本研究使用不同的機器學習演算法，在兒童身長障礙分類診斷上具有穩定及極好效能，在上述所有演算法中，隨機森林是一項快速方便的精準醫療診
斷的演算法。此外，在文字探勘藥物治療紀錄及疾病診斷資訊，與醫院結構化的ICD10診斷碼相符合度47.15%，與藥物相符合度86.03%，並且額外提取11.23%藥物資訊補足原醫院結構化的藥物欄位完整性，提供未來研究者參考。
集成學習於食品安全之風險預測
為了解決病歷摘要申請流程 的問題，作者吳立雅 這樣論述：
我國為糧食自給率偏低的國家，食品原料之供給高度仰賴進口，加上全球化及國際貿易自由化發展，進口之食品原料與各項食品，佔國人飲食消費相當比重亦呈現多元化情形，使得輸入食品的管理對於保障國民健康與權益相形重要。自2020年開始COVID-19疫情席捲全球，對於國際進出口貨品以及產地源頭之生產製造形成相當巨大的影響，如能提高食品不合格命中率並降低抽驗率，不只可為食品安全把高，亦可有效減少人員接觸COVID-19病毒而感染的機會。本研究係就我國輸入食品申請報驗之品質抽驗機制進行改良，導入集成學習方法進行邊境抽驗設計，研究結果顯示：1.集成學習比任何單一機器學習演算法都能獲得更好、更穩定的預測結果。2.
比較上線前後同期數據顯示，上線後採用集成學習模型的不合格命中率相較於為上線前顯著增加(p