高雄長庚醫院掛號進度的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

使用迴歸樹模型改善病人等待時間- 以某醫學中心為例

為了解決高雄長庚醫院掛號進度的問題，作者蔡宗融 這樣論述：

以往病患到大型醫院看診前，會預先到網路上預約看診，院方會提供病患看診序號及預估看診時間，但預估的時間往往與實際看診時間有落差，使得病患寧願提前到院等待，也不希望錯過門診。若院方可以提高估計看診時間準確率，再配合手機應用程式提供病人查詢當前看診進度及最新預估看診時間，便能降低病患停留在醫院的時間、減少二次感染的可能，進而提升病患就醫體驗。本研究以迴歸樹(Regression Tree)做為演算法，預測病患可以看診的時間，其結果可供醫療體系參考。本研究提供三種面向來觀察預測看診時間之誤差，研究結果皆優於院方提供的預估看診時間。我們發現預測誤差會因為不同科別而有所差異，心臟內科誤差時間最大、其次是

神經內科、免疫風濕科則誤差時間最小。

以商業智慧法分析醫學中心門診作業績效之研究

為了解決高雄長庚醫院掛號進度的問題，作者江美佳 這樣論述：

台灣醫療產業除了要面對外部競爭激烈的環境，提升營運績效之外，經常要因應衛生主管機關的評鑑或督考所帶來對於內部管理的沉重壓力。因此，若能藉由商業智慧法(Business intelligence)，透過資料的萃取、整合及分析，優化門診病人就醫流程所產生的資訊，以快速、正確的資料支援決策，將可提升醫院的服務品質，帶動醫院營運效率及競爭力，有效因應變化快速的環境。為了改善以往醫療人員缺乏組織及低效率的資料整理方法，提高行政效率，本研究運用商業智慧法，透過OLAP分析門診作業績效的現況。首先進行資料庫建置，再經過資料清理、轉換等步驟，利用Star Schema多維度的資料結構，依需求透過OLAP直覺

式的操作，快速處理複雜及大量資料，進行各類查詢分析，即時產生各項報表或是視覺化呈現結果，建立豐富且具有互動性的分析結果，讓決策者能夠導出真知灼見。經本研究之分析探討，得到以下兩項結論及相關建議：1.透過商業智慧法建置決策支援系統，可以節省人力、增加工作效益，加快決策及投注資源速度，因此，建議醫院資訊單位協助建置門診資料倉儲，及對醫院同仁進行資料分析能力之培訓教育課程，以提升行政管理效率。2.加強以下三點以提升門診作業績效：(1)提升管理效率及服務品質：每月監測並管理門診作業績效品質；提高利用健保卡插卡報到之使用率；將延診時間過久且病人數過多之診別，以切診方式處理，以減少延診之情形。(2)提高門

診服務量：增加開診時段且每月監測及管理開診數；策略性地提高初診率及複診率；提高門診空間使用率。(3)縮短病人候診時間：鼓勵病人善用各種預約方式以提高預約掛號病人比例；鼓勵病人善用看診進度查詢功能，減少就醫民眾早到率；定期監測建議報到時間之準確率並修正設定值，以提高準確率。