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Evolving Predictive Analytics in Healthcare: New AI Techniques for Real-Time Interventions

為了解決AI 醫學的問題，作者 這樣論述：

A major use of practical predictive analytics in medicine has been in the diagnosis of current diseases, particularly through medical imaging. Now there is sufficient improvement in AI, IoT and data analytics to deal with real time problems with an increased focus on early prediction using machin

e learning and deep learning algorithms. With the power of artificial intelligence alongside the internet of ’medical’ things, these algorithms can input the characteristics/data of their patients and get predictions of future diagnoses, classifications, treatment and costs.Evolving Predictive Analy

tics in Healthcare: New AI techniques for real-time interventions discusses deep learning algorithms in medical diagnosis, including applications such as Covid-19 detection, dementia detection, and predicting chemotherapy outcomes on breast cancer tumours. Smart healthcare monitoring frameworks usin

g IoT with big data analytics are explored and the latest trends in predictive technology for solving real-time health care problems are examined. By using real-time data inputs to build predictive models, this new technology can literally ’see’ your future health and allow clinicians to intervene a

s needed.This book is suitable reading for researchers interested in healthcare technology, big data analytics, and artificial intelligence.

AI 醫學進入發燒排行的影片

一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決AI 醫學的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54

醫護法規(9版)

為了解決AI 醫學的問題，作者曾育裕 這樣論述：

　　本書主要針對醫護人員切身法律問題加以介紹分析。全書共分七章，從生死的法律觀、安樂死、自然死、安寧緩和醫療等問題出發，進而論述醫護人員的權利義務與業務分際，再進入醫護糾紛的主軸即醫護人員法律過失責任的探討，個論層面包含臨床及公共衛生等各類法律問題，並伸及新醫學科技的發展與法律倫理的關連，最後則研析醫護機構的相關法律問題以及全民健保法制等。全書除學理的論述外，亦側重相關實務運作、判決的兼顧，故引用不少實務案例，以方便讀者參照法規範內涵之解析。尤其，區別醫護臨床與公共衛生常見的法律問題，予以分類探討，體系分明，內容豐碩，深入淺出，行文簡潔，可供授課研究之用。

臺灣民眾攝食養殖文蛤之安全風險與健康效益評估

為了解決AI 醫學的問題，作者黃桂霞 這樣論述：

文蛤是國人經常食用的水產品，具有保肝、抗氧化、抗癌及降膽固醇等機能，但養殖環境之重金屬會蓄積於文蛤體中，並依其暴露濃度及暴露族群可能對攝食民眾造成不同程度之危害，因此民眾茫然於食用文蛤是利是弊?本研究採集彰化縣、雲林縣與臺南市之養殖文蛤生樣品24件、熟樣品25件，分別以感應耦合電漿質譜法分析其鎘、鉻、銅、鉛、鐵、錳、硒與鋅之濃度，以高效液相層析再以感應耦合電漿質譜法分析其無機砷與甲基汞之濃度，結合風險評估模式、國家攝食資料庫、美國國家環境保護局與美國加州環境保護局等相關數據，推估國人各年齡層攝取養殖文蛤之食品安全風險。結果顯示，熟文蛤之無機砷平均濃度 (0.609 mg/kg) 高於衛生福利

部食品藥物管理署訂定之食品中污染物質及毒素衛生標準限量標準 (0.5 mg/kg)。整體而言，各年齡層族群攝入文蛤中無機砷所造成之非致癌風險高於其他重金屬，以0-3歲與3-6歲族群為例，攝入熟文蛤中無機砷之危害商數分別為 1.29 與 1.13，可能對人體造成色素沉著症與角化症。此外，本研究亦評估各年齡層族群攝入文蛤中無機砷與鉛之致癌風險，其中無機砷對人體造成之致癌風險大於鉛，0-3歲攝入熟文蛤中無機砷之致癌風險為5.79×10-4，長期食用可能會造成罹患皮膚癌之風險。另一方面將文蛤樣品以0.05% 蛋白酶於37C水解12小時製備水解物 (Hard clam hydrolysate, HCH

)。體外試驗顯示35 mg/mL HCH具抗氧化活性，其清除DPPH能力相當於 117.49 μM Trolox、螯合亞鐵離子能力相當於 95.62 μg/mL EDTA、還原力相當於 97.26 μg/mL Vitamin C。2.19 μg/mL HCH之 α-amylase抑制率為21.75%，但不具α-glucosidase抑制活性。人類腸道Caco-2 細胞以2.19 μg/mL HCH 處理具抑制sucrase 活性 ，相當於 62.5 μg/mL Acarbose。人類肝臟HepG2細胞以HCH處理無法促進葡萄糖攝入，但2.19與17.50 µg/mL HCH可延緩油酸誘導之脂質

蓄積。綜上，除了0-3歲與3-6歲族群攝入熟文蛤中無機砷外，各年齡層攝入文蛤中重金屬之危害商數皆小於1，為可接受風險；各年齡層族群攝入文蛤中無機砷與鉛之致癌風險，皆為不可接受風險。然而，文蛤蛋白水解物具抗氧化、降血糖及延緩非酒精性脂肪肝等活性，建議各年齡層族群適量攝取，每人每週可攝入熟文蛤量，0-3歲、3-6歲、6-12歲、12-16歲、16-18歲、19-65歲、65歲以上分別為 0.95、1.51、2.77、4.22、4.61、4.94及4.66 g/週。本研究成果可提供各年齡層攝取臺灣養殖文蛤之每週建議攝取量、呈現該食用量養殖文蛤潛在之人體健康效益。