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另外網站醫療服務給付項目及支付標準查詢[JVJJTB8]也說明：健保給付範圍。 全民健康保险医疗服务给付项目及支付标准」部分诊疗项目修正草案.doc,全民健康保險醫療服務給付項目及支付標準部分 ...
這兩本書分別來自國立臺灣大學醫學院 和新學林所出版 。
逢甲大學 統計學系統計與精算碩士班 林麗芬所指導 黃纓棋的 燒傷病床保險商品定價分析與模擬 （2021），提出醫療服務給付項目及支付標準查詢關鍵因素是什麼，來自於燒傷病床、住院天數、蒙地卡羅模擬、風險值、廣義線性模型。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊管理學系 黃俊哲所指導 張文韋的 基於約略集合歸納降低核減率的決策規則 （2021），提出因為有 約略集合、主題模型、隱含狄利克雷分布、全民健康保險的重點而找出了 醫療服務給付項目及支付標準查詢的解答。
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醫務管理實務
為了解決醫療服務給付項目及支付標準查詢 的問題，作者陳晉興等 這樣論述：
坊間有關醫務管理叢書繁多，多著重理論基礎或以他國經驗為案例，極少由本土實務出發，本書的出版期由具體的國內實務經驗分享，能給初次進入醫務管理及行政職場者有所遵循。－－陳晉興 臺灣大學醫學院外科教授、臺大醫院醫療事務室主任、臺大醫院胸腔外科主任
燒傷病床保險商品定價分析與模擬
為了解決醫療服務給付項目及支付標準查詢 的問題，作者黃纓棋 這樣論述：
燒燙傷被世界衛生組織(WHO)視為全球性的公共衛生問題，燒燙傷治療費用的高昂及漫長的恢復期，大大影響了患者的健康及生活，甚至可能導致患者的心理問題，目前台灣雖有健保對於住院的部分負擔，燒燙傷治療所需的醫療成本仍是不容小覷的醫療負擔。 本研究使用衛生福利部衛生福利資料科學中心發行全民健康保險研究資料庫進行分析，針對2012年至2019年燒傷病床住院發生率、住院次數及住院天數進行廣義線性模型配適，利用模型結果進行蒙地卡羅模擬病患使用情形以了解病患每年人均總住院天數，並以VaR90及VaR95設定保險理賠日數上限，計算不同狀況下的保費，進而探討燒傷病床在商業保險中不同理賠方式下的保費
差異。 研究結果顯示，燒傷病床住院發生率男性大於女性，其中發生率最高的年齡層為0-4歲；平均住院次數介於1次至1.5次之間；平均住院天數則有隨年齡升高上升的趨勢。模擬總住院天數的結果中，VaR95約為66天，以此為理賠上限保費降幅為3%至15%，其中保費降幅最小的為男性0-4歲的年齡組，約下降3.05%，保費降幅最大的則為女性15-19歲，約下降14.50%。另外，VaR90約46天，以此為理賠上限保費降幅為7%至25%，保費降幅最小的為男性0-4歲的年齡組，約下降7.37%，保費降幅最大的則為女性15-19歲，約下降24.53%。 研究期間各年度的燒傷病床使用率雖有下降的趨勢，然
而，住院次數及住院天數卻逐年微幅上升，民眾可透過商業保險的財務規劃，以分散遭遇事故所產生的財政負擔。
走向雲端 病醫雙贏：健保改革日記
為了解決醫療服務給付項目及支付標準查詢 的問題，作者unknow 這樣論述：
本書特色 醫療團隊必須合作才能有效率地解決患者病痛，就像手術房內的場景能充分展現有默契的醫療行為！此刻，落實分級醫療及向民眾推動社區厝邊好醫師的觀念，更是台灣醫療改革的里程碑。 全民健保是台灣的亮點，它是所有醫界夥伴們付出心力提供民眾優質醫療服務所營造出的成就，我們在這土地的人民要共同珍惜這資源！ 健保署以病人最大利益為價值理念，為了減少病人的重複檢驗檢查、避免重複用藥，規劃「健保醫療資訊雲端查詢系統」以加速醫療改革。期待能為所有的醫療人員重塑快樂友善的醫療工作環境，遠離一再惡化的醫療糾紛夢魘！ 健保改革日記勾勒了健保署近三年來的各項業務精進改革內容，就像駕駛破冰船
來開闢安全的健保航道，祈願民眾、醫療人員與健保署能相互信任、不畏艱難，共同克服各種挑戰！！
基於約略集合歸納降低核減率的決策規則
為了解決醫療服務給付項目及支付標準查詢 的問題，作者張文韋 這樣論述：
全民健康保險於1995年3月1日開始實施，健保專業審查核減機制(以下簡稱健保核減)也隨之成形，目前也是各家醫院需要面對的重要機制，健保核減若通過給予費用補助，反之則核減補助金額，對於醫院的收入有著重要的影響，如何在不損失病人權利的情況下降低核減率成為主要的目標。目前健保核減是依據中華民國衛生福利部所提供的”健保給付規定”，缺少自家醫院所需的健保核減缺失分析，因此能夠利用歷年的資料產生規則來進行缺失分析對於醫院是非常重要的。本研究利用約略集合理論(Rough Set Theory)，提出一套利用於醫院健保核減資料庫的架構，並與傳統的約略集合理論不同，提供閥值(threshold)產出更多隱藏在
數據中的規則，並運用這些規則來比較何種情況更容易受到核減，預期能夠產出規則使醫院的核減率降低。結果顯示本實驗的方法使約略集合更有效果，另外比起利用人工搜尋規則的方法，本實驗的方法更快速且更有效率，找到的規則數量比起人工搜尋地多。且因為增加規則的機率可以探討更多隱藏的規則。